12月20日，利亞德·虛擬動(dòng)點(diǎn)在AI成果發(fā)布日正式發(fā)布“LYDIA”動(dòng)作大模型。華為云、京東科技、科大訊飛、天翼云、英特爾、亞馬遜云等合作伙伴出席發(fā)布會(huì)，共同見證AI時(shí)代的歷史時(shí)刻。

利亞德集團(tuán)CMO、虛擬動(dòng)點(diǎn)CEO劉耀東現(xiàn)場(chǎng)發(fā)布了LYDIA動(dòng)作大模型——該模型是利亞德·虛擬動(dòng)點(diǎn)自主研發(fā)的專業(yè)能力大模型，具備對(duì)空間動(dòng)作數(shù)據(jù)的“認(rèn)知、感知、預(yù)測(cè)、生成”等核心能力，在全球范圍的空間計(jì)算、動(dòng)作生成領(lǐng)域率先探索了AIGC的新模式。

憑借動(dòng)作數(shù)據(jù)積累，躬身入局大模型領(lǐng)域

AI時(shí)代研發(fā)大模型的瓶頸不再是算法的開發(fā)，而是數(shù)據(jù)的積累。利亞德·虛擬動(dòng)點(diǎn)在空間計(jì)算和動(dòng)作捕捉領(lǐng)域多年積累了大量的動(dòng)作數(shù)據(jù)，這是其他AI大模型公司無法比擬的，也是利亞德·虛擬動(dòng)點(diǎn)能開發(fā)出動(dòng)作大模型的核心原因。

LYDIA動(dòng)作大模型的參數(shù)包括兩個(gè)部分：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)參數(shù)和核心動(dòng)作數(shù)據(jù)參數(shù)。在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)參數(shù)方面，LYDIA參考了當(dāng)今主流的大模型數(shù)據(jù)集，在訓(xùn)練模型對(duì)于自然語言理解的過程中達(dá)到了百億集的規(guī)模；在核心動(dòng)作數(shù)據(jù)參數(shù)方面，擁有多年optitrack光學(xué)動(dòng)捕的數(shù)據(jù)積累、無標(biāo)記點(diǎn)動(dòng)捕的數(shù)據(jù)沉淀，以及互聯(lián)網(wǎng)公開視頻中的動(dòng)作數(shù)據(jù)提煉。憑借三種動(dòng)作數(shù)據(jù)的積累，利亞德·虛擬動(dòng)點(diǎn)對(duì)LYDIA大模型成功進(jìn)行了動(dòng)作數(shù)據(jù)的認(rèn)知訓(xùn)練。

今日大模型賽道所謂“競(jìng)爭(zhēng)激烈”，也不免面臨著解決問題不落地，產(chǎn)品差異化不高的問題。而虛擬動(dòng)點(diǎn)做大模型，不是基于當(dāng)下風(fēng)口正盛，信心則是來源于在專業(yè)領(lǐng)域深耕多年的“無心插柳”。

“在算法領(lǐng)域，我們卷不過大廠——算法工程師的個(gè)體再厲害，也可能會(huì)有變化，即使是Open AI的核心團(tuán)隊(duì)也有變動(dòng)，”在與雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))的對(duì)談中，劉耀東如此說道，“算法如此，算力也很好遷移，但不好遷移的是數(shù)據(jù)。這也是我們 OptiTrack 做了這么多年的積累。有了這些數(shù)據(jù)，我們也找到了做大模型的契機(jī)?？梢哉f，OptiTrack的海量數(shù)據(jù)積累，讓LYDIA的誕生水到渠成，也成為我們探索大模型領(lǐng)域的底氣與信心”

LYDIA 動(dòng)作大模型，不作詩，只做事，而且更專注

劉耀東在分享中表示：“LYDIA是目前全球范圍為數(shù)不多真正實(shí)現(xiàn)動(dòng)作生成的大模型。區(qū)別于其他通用大模型，LYDIA動(dòng)作大模型是專業(yè)能力大模型，二者能力特點(diǎn)不同、應(yīng)用的領(lǐng)域也不同，互為能力補(bǔ)充，場(chǎng)景補(bǔ)齊。LYDIA可實(shí)現(xiàn)對(duì)空間計(jì)算領(lǐng)域動(dòng)作數(shù)據(jù)的認(rèn)知理解，從而進(jìn)行高效的動(dòng)作生成。與此同時(shí)，LYDIA支持被其他軟件平臺(tái)打通和調(diào)用，使得其生成的動(dòng)作文件可以被生態(tài)伙伴商業(yè)化利用?！?/p>

發(fā)布現(xiàn)場(chǎng)，利亞德·虛擬動(dòng)點(diǎn)技術(shù)總監(jiān)崔超現(xiàn)場(chǎng)首先演示了LYDIA大模型對(duì)于動(dòng)作數(shù)據(jù)文件的認(rèn)知理解與描述能力，該能力可以助力AI數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)效率大幅提升，為大模型持續(xù)訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)提供保障；其次，現(xiàn)場(chǎng)分別用LYDIA大模型連續(xù)生成了一個(gè)簡(jiǎn)單動(dòng)作、一組復(fù)雜動(dòng)作以及一系列特征型動(dòng)作；最后，現(xiàn)場(chǎng)演示了LYDIA大模型與主流渲染引擎Unity平臺(tái)的數(shù)據(jù)打通與調(diào)用能力，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)作大模型與其他工具平臺(tái)的商業(yè)閉環(huán)。

LYDIA與OptiTrack，針對(duì)不同需求，服務(wù)不同場(chǎng)景

LYDIA和OptiTrack是兩種不同能力的技術(shù)產(chǎn)品。LYDIA大模型聚焦于解決對(duì)于動(dòng)作數(shù)據(jù)獲取效率更為看重的行業(yè)場(chǎng)景，而OptiTrack光學(xué)動(dòng)捕則更擅長(zhǎng)對(duì)精度需求更為看重的行業(yè)場(chǎng)景。簡(jiǎn)而言之，LYDIA注重效率，Optitrack注重精度，兩者相互配合，高效運(yùn)作，為不同需求客戶創(chuàng)造價(jià)值。

例如在影視、電商、動(dòng)畫制作、游戲等行業(yè)中，LYDIA可憑借其AIGC生成能力大幅提升行業(yè)生產(chǎn)效率，為行業(yè)創(chuàng)造更大價(jià)值。 

那么，在 LYDIA 強(qiáng)勢(shì)入局的當(dāng)下，虛擬動(dòng)點(diǎn)的業(yè)務(wù)會(huì)被猛虎下山的 AIGC 所影響嗎？虛擬動(dòng)點(diǎn)做大模型，是“左手打右手”嗎？

對(duì)這個(gè)問題，劉耀東想得很清楚，他對(duì)雷峰網(wǎng)說：“在 OptiTrack 上，它的項(xiàng)目不會(huì)被 LYDIA 所替代，因?yàn)?OptiTrack 未來的主要方向，是對(duì)精確度要求極高的領(lǐng)域——比如醫(yī)療，我們用光學(xué)動(dòng)捕定位操作的醫(yī)療手術(shù)機(jī)械手，精度誤差我們已經(jīng)做到了小于+/-0.1mm，這個(gè)領(lǐng)域是 LYDIA 解決不了的；而一些對(duì)精度要求并不很高，但效率要求很高的領(lǐng)域，LYDIA 的優(yōu)勢(shì)在于可以把性價(jià)比巨幅提升?！?/p>

“從這個(gè)角度上，”劉耀東說，“LYDIA 與 OptiTrack 幾乎不是一條賽道，他們都可以很好地滿足各自適用場(chǎng)景下的使用需求”

躬身入局，銳意進(jìn)取。在AI時(shí)代的大背景下，AIGC已經(jīng)成為行業(yè)變革的核心力量。未來，利亞德·虛擬動(dòng)點(diǎn)將繼續(xù)不斷提升LYDIA的技術(shù)能力，并與眾多合作伙伴攜手共建“專業(yè)能力動(dòng)作大模型生態(tài)”，賦能千行百業(yè)。

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