AI剪片新进展！“一心二用”读剧本看摄影机，让预告片有情绪

编剧的文字互联，另一个是基于录像的小时线互联，并常用对比对它们完再加协同锻炼。

转化起来，这两个神经互联可以比对喜剧片中不会的极其重要小时，并呈现在影片中不会。

文字互联还可以通过自我监理的深造对大量的喜剧片编剧完再加预执行，而不能抽取和执行相应的喜剧片屏幕。物理得出，这种对比锻炼方法有是有益的，可以使影片在以下内容和更有力方面赚取人们的青睐。

学术研究社不会活动人员驳斥的神经互联数学方法框架

三、41部影片，动因评估愈来愈可靠

学术研究社不会活动人员通过一系列测试来评估该数学方法制作者喜剧片影片的水平，结果显示它可以比其他常用转换再加喜剧片影片的基线方法有愈来愈可靠地比对喜剧片中不会的动因。

此外，学术研究社不会活动人员还常用他们的数学方法为41部多种不同的喜剧片制作者了影片。然后，他们在英国抽样标注众包网络服务Amazon Mechanical Turk招募了一些观众，查问他们爱好看的喜剧片影片是哪些，然后将喜剧片原有的影片和通过他们的数学方法一般来说的影片完再加对比，赢取观众的两种影片的口碑。

有意思的是，大多数颇受访者愈来愈爱好由他们的无监理数学方法建立的影片，而不是由监理数学方法制作者的影片。也有部分影片赢取了低的口碑。

将喜剧片三维为相片并完再加大区域的数值，替代之前的除此以外选择特写镜头，更容易建立连贯性的影片。然而，特别注意的模式也存在具体，这种方法有本身并没法必需高总质量的影片一般来说。

学术研究社不会活动人员在他们的学术论文中不会补充问道：“将会，我们希望愈来愈多专注于分析喜剧片中不会的细粒度恐惧的方法有，例如，悲伤、厌恶、无法无天、快乐。在这项社不会活动中不会，由于缺乏标记抽样集，我们将务实、消极恐惧视作恐惧的价格便宜。”

结语：较快影片制作者，特质抽样集仍欠缺

初步物理表明，Papalampidi、Keller和Lapata建立的数学方法似乎还没法制作者出完美的影片，对于影片是否剧透、恐惧传播的可靠性问题还有待解决。将精细的特质知识从其他信息技术转移到影片制作者信息技术不会加剧不可靠的分析。将会的社不会活动除此以外新的喜剧片特质抽样集，以及基于文字和视听下落的特质检测数学方法。

但该数学方法之后似乎不会被喜剧片制作者一些公司用来促进和较快影片的制作者。同时，该设计团队技术开发计划暂时学术研究他们的应用，以进一步提高其一般来说的影片的总质量。

是从：Tech Xplore

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