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NVIDIA是從7萬張人像照片內容中，讓電腦系統進行分析學習，進而了解人臉各個器官分佈、組成關連，進而可將不同人臉各部位依照器官、特徵拆開，並且重新組合成全新臉譜，其中可以選擇將特定特徵保留，或是以相似形式呈現。
藉由人工智慧與圖像技術，NVIDIA在此之前已經可以建立臉部肌肉作動、表情呈現逼真的人臉模型，而在進一步的應用裡，更可解析每一張臉的細微特徵，並且個別作調整之後，進而再組合成全新臉譜。與過往透過亂數組合形成不同臉譜的方式不同，NVIDIA此項技術能進一步分析了解臉部細節特徵，並且能進一步了解各個特徵細節的相互關係，因此不會出現像過往單純將不同模組應用在多數建模內容，導致電腦動畫中的A人物臉譜某個區塊與B人物相同。
在全新應用人工智慧技術產生不同虛擬人臉的方式，可以進一步分析人臉各部位特徵，進而產生更自然的全新臉譜，但不會顯得不自然，或是一眼即可看出是相同模組改變而成。
此項技術是從獲得使用許可的7萬張Flickr人像照片內容，並且去除雕像、繪畫，以及其他非真實人臉影像，藉此讓電腦系統進行分析學習，進而了解人臉各個器官分佈、組成關連，進而可將不同人臉各部位依照器官、特徵拆開，並且重新組合成全新臉譜，其中可以選擇將特定特徵保留，或是以相似形式呈現。
這樣的技術，很自然地可以聯想到電影特效製作，或是各類分析軟體應用，例如當警方希望追緝特定人士時，即可透過分析拆解組合方式，藉此確認追緝對象可能變裝、整容之後的可能性，另外也有可能逆向用於人臉識別應用，或許可用在機場、地鐵等大眾運輸工具出入口進行特定人士臉譜比對。
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