GAN

Nvidia團隊利用8個月開發出遊戲模擬器GameGAN，利用4天和5萬支經典遊戲小精靈的影片訓練，就模擬出一套栩栩如生的小精靈遊戲，不僅能讓使用者動手玩，遊戲中的規則、畫面等細節更不需任何程式碼來撰寫設計，憑著視覺學習就能完成。

用生成對抗網路打造能自動產出大量偶像臉孔的創意型AI應用，除了瞄準電商以及數位廣告，提供低成本虛擬代言人行銷方案，也和遊戲業者合作，以加速遊戲人物與場景繪製作業，還要配合玩家喜好創造客製化角色

Amazon新模型可根據購物者的文字描述合成出相符的褲子圖像，並且隨著後續增加的特徵描述，修正合成的結果

清大展示自家研發的廣告文案生成技術，範圍涵蓋了影像和歌曲。在影像部分，團隊系統以GAN為基礎，使用者只要輸入一張產品圖片，AI系統就能產生不同背景和配置的產品文案初稿，供使用者調整、修改。在歌曲部分，只要使用者輸入產品歌詞和旋律，系統就可產生擬真的廣告歌曲。未來，團隊打算應用於電臺、音樂頻道，根據頻道風格來產生相似的廣告曲。

韓國科技公司Hyperconnect發表一套新框架MarioNETte，只要幾張（甚至是單張）A臉影像，就可產生出B臉的新動態表情，打破過去生成對抗網路（GAN）的限制。團隊採用影像注意力機制和目標特徵對齊方法，在產生新影像的時候，就直接放入目標臉的特徵。此外，團隊還設計出特徵轉換器，以非監督方式調整身分配對錯誤的問題。

Nvidia在臺揭露最新生成式對抗網路應用的技術細節，如何改良現有的生成對抗網路模型pix2pixHD，來打造出AI作畫工具GauGAN，過程中還使用500萬張照片當作對抗樣本，更以PyTorch框架設計生成網路。

電商松果購物用AI來改善商品搜尋和推薦兩大應用，首先透過機器學習排序和數十種模型來優化商品搜尋的排序，同時利用傳統矩陣分解和深度學習來建立個人化推薦商品清單，更進一步找出用戶的隱式回饋。就成果來看，推薦清單中的購買召回率達3、4成，推薦專區交易額也成長2倍。

為提高醫療影像報告的審查效率，健保署今年5月開始自建NLP模型，首先鎖定最常見的頭部CT影像報告，以1,000筆資料來訓練模型。8月上線結果顯示，相較於人類審查，NLP模型判讀準確率達99％。