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加州大学洛杉矶分校利用 AWS 生成式 AI 服务提供沉浸式戏剧体验

2025年11月26日 21:20 33 Comments
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在这篇文章中，我们将介绍 UCLA 的 OARC 和 REMAP 团队的性能限制和设计选择，包括 AWS 无服务器基础设施、AWS 托管服务和生成式 AI 服务如何支持我们解决方案的快速设计和部署。我们还将描述 Amazon SageMaker AI 的使用以及如何在沉浸式现场体验中可靠地使用它。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
本文由加州大学洛杉矶分校的 Andrew Browning、Anthony Doolan、Jerome Ronquillo、Jeff Burke、Chiheb Boussema 和 Naisha Agarwal 共同撰写。加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 拥有 16 名诺贝尔奖获得者，连续 8 年位居美国公立大学第一。加州大学洛杉矶分校的高级研究计算办公室 (OARC) 是研究企业的技术扩展合作伙伴，提供将研究变为现实的知识和技术知识。加州大学洛杉矶分校媒体与表演研究与工程中心 (REMAP) 与 OARC 接洽，希望构建一套 AI 微服务来支持音乐剧《上都》(Xanadu) 的沉浸式制作。REMAP 与加州大学洛杉矶分校戏剧系的 Ray Bolger 音乐剧项目合作制作的《上都》(Xanadu) 被设计为一场身临其境的参与式表演，在此期间，观众通过使用手机手势在 13 x 9 英尺 LED 屏幕上绘制图像来协作创建媒体，称为神社，由 4Wall Entertainment 提供，并使用 Mo-Sys StarTrackers 进行位置跟踪。然后，他们的绘图通过 AWS 微服务进行推理，当人工智能在节目的数字场景中（在 Boxx 硬件上的虚幻引擎中）生成 2D 图像和 3D 网格时，生成的媒体重新投影回神殿。 OARC 成功设计并实施了 7 场演出的解决方案，以及演出前的多次游戏测试和排练。表演于 2025 年 5 月 15 日至 5 月 23 日期间举行，共有约 500 名观众，在表演期间最多有 65 名观众共同创建媒体。在这篇文章中，我们将介绍 OARC 和 REMAP 的性能限制和设计选择，包括 AWS 无服务器基础设施、AWS 托管服务和生成式 AI 服务如何支持我们解决方案的快速设计和部署。我们还将描述 Amazon SageMaker AI 的使用以及如何在沉浸式现场直播中可靠地使用它
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