Признавам си: до днес никога не бях чувал песен на Billie Eilish. Може би откъс от песен в реклама, но освен това до голяма степен успях да избегна небрежните вокални стилове на "Bad Guy". Но благодарение на новия експеримент с машинно обучение на Google просто не мога да избегна това.
Песента счупи предишния рекорд за най-дълъг номер 1 в Billboard Hot 100, а музикалният видеоклип успя да събере колосалните 1 милиард гледания. Така че да празнуваме, YouTube и Google Creative Labs създаде безкрайно музикално видео с помощта на машинно обучение и колекция от над 15 000 кавъра на песента, намерена в YouTube.
Десетки хиляди създатели в YouTube отразяват „Bad Guy“ на Били Айлиш. Ами ако тези фенове могат да играят заедно? Машинното обучение поддържа всички корици в един и същи ритъм и ви позволява да прескачате от видео на видео безпроблемно. С безкрайните възможни комбинации всяка игра е уникална и никога не е една и съща два пъти.
Веднъж Безкраен лош човек страницата се зарежда, видеоклипът започва в центъра, а други ще се материализират от двете му страни. Това е доста произволно и ако кликнете върху видеоклип, ще се материализира нов набор от придружаващи видеоклипове. Например, щракването върху корица, която включва видеоигра, доведе до друго видео с подобна игра.
Пазарувайте някои от най-добрите оферти за Черен петък от мрежата СЕГА!
Зрителите могат допълнително да контролират какъв вид видеоклипове са представени, като избират от реда hashtags под плейъра или щракване върху стрелката в долната част, за да се покаже целият списък с хаштагове. Или просто се предайте напълно на песента и изберете „автоматично възпроизвеждане“, което просто ще премине през привидно случайни видеоклипове.
Експериментът е изложен малко по-различно при мобилните браузъри, но въпреки това функционира по същия начин. Всичко това е доста безпроблемно, минус малко забавяне при зареждане на нов видеоклип. И след като песента приключи, тя започва да се архивира отново с нов хост от видеоклипове, които да се представят. Според тийзера по-долу ще отнеме много години, за да премине през всички комбинации:
Експериментът се задвижва от TensorFlow, инструмент за машинно обучение с отворен код на Google. Това беше неразделна част от процесора за изображения на Pixel Visual Core на Google, което ще помогне да се извлекат повече от хардуера на камерата. Изглежда, че Google го е изоставил тазгодишните нови смартфони Pixel, вместо да използва NPU-то, присъстващо в чиповете на Qualcomm. Независимо от това, TensorFlow все още се използва в редица експерименти на Google, всички от които можете намерете на уебсайта му.