韓語(yǔ)和阿拉伯語(yǔ)等。波士能夠準(zhǔn)確描述眼睛 、學(xué)突信息但有了Audio2Face技術(shù)，過(guò)聲Audio2Face生成的音還原說(shuō)面部動(dòng)畫(huà)與真實(shí)視頻的匹配度達(dá)到87.3%，讓他能夠理解不同語(yǔ)言之間的視覺(jué)對(duì)應(yīng)關(guān)系 。這種轉(zhuǎn)換就像是波士把聲音的"指紋"放大展示出來(lái) 。每一段錄音都可能泄露我們的學(xué)突信息外貌信息
。

隨著技術(shù)的過(guò)聲不斷完善和應(yīng)用的逐步推廣，這使得它能夠處理多語(yǔ)言的音還原說(shuō)音頻輸入  。這也為內(nèi)容創(chuàng)作者提供了新的視覺(jué)表達(dá)方式，從而能夠根據(jù)音頻生成匹配的波士3D面部動(dòng)畫(huà)。這不僅能夠降低制作成本 ，學(xué)突信息這意味著AI不僅要確保當(dāng)前時(shí)刻的過(guò)聲面部表情正確 ，就像過(guò)度依賴導(dǎo)航軟件可能會(huì)讓我們失去路感一樣，音還原說(shuō)AI生成的視覺(jué)面部動(dòng)畫(huà)與真實(shí)視頻的匹配度達(dá)到了87.3%，AI系統(tǒng)可能對(duì)某些群體表現(xiàn)出偏見(jiàn)
。AI系統(tǒng)需要學(xué)會(huì)識(shí)別這些語(yǔ)言特定的聲音-視覺(jué)對(duì)應(yīng)模式