【為什麼我們要挑選這篇文章】新冠肺炎疫情席捲全球，不少企業改成遠端上班與視訊會議，但有 Google 工程師想開個玩笑，於是用 TensorFlow.js 寫了一個外掛，讓人在視訊的時候，直接從畫面「消失」。

這個程式碼只有短短 200 多行，有興趣的朋友可以試試。TensorFlow.js 是機器學習的重要工具，可藉由這簡單的小玩笑，練習一下 coding 技術。（責任編輯：郭家宏）

疫情期間，許多公司都開啟了遠距辦公，試想一下，在視訊會議時，如果你的同事突然從鏡頭中消失，大家會有什麼樣的反應？

Google 網站工程師 Jason Mayes 就做了這麼一個項目，成功嚇到了自己的朋友。透過 TensorFlow.js 製作了一個外掛，可以讓系統分離人物和背景，然後從場景中即時刪除任何人，也就是說，可以從影片中讓人「消失」。

從處理影片的效果來看，隱身的效果還不錯。

當然，除了文章開頭提到的「隱身」惡作劇，Jason 也想到了不少有趣的應用場景。比如幫一個 BBC 在線連線的 NG 影片做消除處理：從這兩個小孩「囂張」地走進來到被「無情」地拎走，都被 Jason 的小外掛處理的一乾二淨。

推特上的粉絲也表示，這確實很有趣，也很神奇。

透過 TensorFlow.js，讓你從視訊會議的畫面中消失

除了在 GitHub 放出項目，作者也在 codepen.io 網站上放出了所有的程式碼，其 JS 程式碼只有短短 200 多行。

文摘菌（本文作者）也仔細學習了一下，值得注意的是，這個項目本身沒有訓練新的模型，用的是 TensorFlow.js 現成的模型，然後透過演算法對影片進行了處理，體現的是巧妙的工程思維。

首先，作者利用 TensorFlow.js 提供的身體分割模型識別出的人體，並定義一個人體區域。

同時，為了應對可能出現的假陰性，定義一個 1.3 的比例參數。

這個參數很重要，如果大了，背景的更新區域就會變小，影片的即時性也將受到影響；如果定義小了，那麼在人物快速移動時，會出現身體邊緣閃現的情況，這是一個工程上的取捨問題，感興趣的同學可以動手修改試一下。

而後，對除人體區域之外的區域（即背景部分）進行即時更新，當在定義的人體區域外檢測到人體（即人體出現了移動）時，即可對新的背景部分進行更新。

完整程式碼連結在這裡，有興趣的同學可以試試看。

TensorFlow.js 是機器學習神器，功能絕對不只有「讓人消失」

作者整個項目的核心是 TensorFlow.js 提供的身體分割模型，TensorFlow.js 可以說是網站工程師使用機器學習模型的一個神器！

TensorFlow.js 是一個使用 JavaScript 進行機器學習開發的庫，允許使用 JavaScript 進行機器學習模型的開發，並可以直接在瀏覽器或 Node.js 中使用機器學習模型。

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而作者要讓鏡頭中人物「消失」，首先就要找到人體的位置區域，這裡使用的就是 TensorFlow.js 已經訓練好的身體分割模型。

比如上面這個項目所用的身體分割模型 MobileNet，操作十分簡單：

當然，除了 MobileNet 這種小而快但是準確率不是特別高的模型，也可以選擇 ResNet 這種大而慢但是準確率相對較高的模型。

並且除了身體分割模型，TensorFlow.js 還提供圖像分類、對象檢測、身體分割、句子編碼等多種現成的機器學習模型。當然，如果有需要，用戶也可以進行重新訓練自己的模型。

再或者，如果你想做一些有趣的事情放鬆一下，TensorFlow.js 也絶對不會讓你失望。

知乎網友 Henry，同時也是一位阿里的高級技術專家，就用 TensorFlow.js 做了一個完全獨立運行於瀏覽器環境下的 AI 程式，成功打爆了隱藏在 Chrome 中的彩蛋遊戲「小恐龍」（T-Rex Runner）。

第一次，AI 在嘗試 3 次後逐漸學會了如何控制暴龍避讓障礙物。

第二次，在引入遺傳算法後，僅嘗試 2 次後 AI 即可學會躲避障礙物。

該作品的作者的 Jason Mayes 在 GitHub 上自我介紹，說自己是一位 15 年開發年齡的工程師，除了在 GitHub 留下足跡，他還給自己做了一個特別有意思的個人網站。

目前，Jason Mayes 就職於 Google Creative Innovation 團隊，專門幫助 Google 的客戶開發定製的 Web 解決方案，所以 Jason 對 HTML、CSS 和 JavaScript 十分熟練，因此在 GitHub 上的其他項目也都是用這幾種語言來實現。

比如他還寫過一個小程式，用來在網站上無縫排列自己的「貓片」，看著他為每一張照片配的旁白，資深貓奴無疑了。

在網站裡面，Jason 形容自己是 Web 開發人員、工程師、技術顧問和分析師的混合型開發者，51% 偏向技術，49% 偏向創造。

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的確，要成為一名合格的開發者，除了技術過硬，對這個世界的好奇心也是做出好專案的重要源泉。

（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈视频会议玩消失？借助神器TensorFlow.js，200行代码教你“隐身”，GitHub标星3k+〉。首圖來源：大數據文摘）