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BRAHMA AI 榮獲 2026 年技術及工程艾美獎(Technology & Engineering Emmy®)

火新聞 by 火新聞
2026 年 9 月 11 日
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BRAHMA AI 榮獲 2026 年技術及工程艾美獎(Technology & Engineering Emmy®)
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BRAHMA AI 高保真 AI 內容平台的基礎技術獲艾美獎(Emmy Award)肯定

倫敦2026年9月11日 /美通社/ — BRAHMA AI 憑藉 AI 面部替換及保留原有表演的後期影像轉換技術,榮獲 2026 年技術及工程艾美獎(Technology & Engineering Emmy®)。此次獲獎是對 BRAHMA AI 的 Neural Performance 技術的肯定。

BRAHMA AI Wins 2026 Technology & Engineering Emmy® for AI-Based Face Replacement and Performance-Preserving Post-Production Transformation
BRAHMA AI Wins 2026 Technology & Engineering Emmy® for AI-Based Face Replacement and Performance-Preserving Post-Production Transformation

該獎項表揚的技術系統,能在改變表演者外貌的同時,保留自然的表情、動作、光照效果及場景真實感。系統亦能保持連續畫面的一致性,並適應姿態、光照及遮擋情況的變化。

BRAHMA AI 與 Disney Research、Rising Sun Pictures 及 Digital Domain 同獲殊榮,亦是四家得獎機構中唯一的 AI 原生企業。

「這項艾美獎(Emmy®)所肯定的技術,已在業界要求最嚴格的製作環境中得到驗證:從長篇電影、電視到現場製作,均經受過表演者、導演及全球觀眾的考驗。」BRAHMA AI 首席技術官 Jo Plaete 表示。「BRAHMA AI 的所有技術與產品均建基於同一理念:以 AI 增強人類創造力,並始終以表演者及表演的真實性為核心。獲得如此高度的肯定,證明這套方法足夠可靠,能夠滿足業界最嚴苛的製作要求。」

如何準確呈現人類面部表演,是生成式媒體領域最具挑戰性的課題之一。表演節奏、眼神或表情上的細微偏差,都會改變表演效果。BRAHMA AI 的 Neural Performance 技術旨在完整保留這些表演特徵,同時讓人物年齡、相貌及身份的調整保持可控。

該技術已在 Robert Zemeckis 執導的長篇電影《Here》中得到實際驗證。拍攝期間,系統可在片場近乎實時地呈現 Tom Hanks 及 Robin Wright 的年輕形象。最終成片中,經該系統轉換處理的 4K 影像總長約一小時。此後,該技術陸續應用於長篇電影、電視、現場演出及多語言內容。最新應用作品是電影《Ramayana》:BRAHMA AI 的技術為影片的國際發行版本提供英語唇形同步處理,同時保留演員原有的表演。

相關核心方法已獲美國第 12,322,018 號專利保護,專利名稱為「透過潛在空間編輯及神經動畫生成超逼真合成人臉」。這些研究成果現亦為 BRAHMA AI 的數碼人技術 ATMAN,以及支援企業視聽內容創作、本地化及管治的 BRAHMA AI 整體平台提供技術基礎。

2026 年技術及工程艾美獎(Technology & Engineering Emmy®)由美國國家電視藝術與科學學院頒發,並將與美國電視學院的工程、科學及技術艾美獎(Television Academy’s Engineering, Science & Technology Emmy®)聯合舉行頒獎典禮。典禮定於 2026 年 10 月 14 日在加州北荷里活的美國電視學院 Saban 傳媒中心舉行。官方得獎名單已於 televisionacademy.com 公佈。

關於 BRAHMA AI

BRAHMA AI 是專為企業內容而設的 AI 原生操作系統。該系統協助機構大規模理解、整理及創作視聽內容,並進行本地化處理及內容管治。 

秉承 Mind² 理念,BRAHMA AI 將人類創造力與機器智能結合,打造高保真內容,提升工作流程效率,並支援可靠的全球內容分發。BRAHMA AI 起步於媒體、體育及娛樂領域,現為娛樂、廣告、醫療保健及金融服務等行業的機構提供已在實際製作中得到驗證的 AI 技術。

請瀏覽 www.brahma.io。

BRAHMA AI Wins 2026 Technology & Engineering Emmy® for AI-Based Face Replacement and Performance-Preserving Post-Production Transformation
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