摘要
原版觀眾得到甚麼
其他觀眾通常得到的都比較少：要在畫面上讀字幕，或者聽一把陌生人的聲音，配著一張對不上的嘴。作品是同一部。體驗卻不一樣。
「同一場」是甚麼意思
在 Familiar 的配音裡
可以有多於一種落點的對白，例如一個笑位或一句挖苦，會交回三個譯本，各有不同的意圖和情緒。創意總監選定一個，照原話保留俚語或為面向年輕觀眾的版本收斂粗口，並在配音渲染前對照原文修改任何一句。每一個選擇都會連同該次配音工作一併記錄，下一集就會照樣跟從。
每種語言交回時都是一條完成的影片，最高 4K，完整混音為真正的 5.1 環繞聲或立體聲，24-bit PCM WAV。字幕以 .srt 和 .vtt 提供，按審閱過的文字稿製作，依 Netflix Timed Text Style Guide 規範切分，另附翻譯好的標題和描述，以及獨立人聲軌供你自行混音（常見問題）。
輸出 30 種語言，輸入 99 種
影片可來自 99 種來源語言。配音可輸出 30 種語言，任意互譯，分三個質素級別，最佳在前，每個級別內按筆畫排列。
| 級別 | 語言 |
|---|---|
| 第一級 | 日語、印尼語、西班牙語（拉丁美洲）、法語（法國）、英語、俄語、泰語、普通話、越南語、粵語、意大利語、葡萄牙語（巴西）、德語、韓語 |
| 第二級 | 加泰羅尼亞語、立陶宛語、克羅地亞語、希臘語、保加利亞語、挪威語、荷蘭語、斯洛伐克語、瑞典語 |
| 第三級 | 丹麥語、白俄羅斯語、阿拉伯語、拉脫維亞語、哈薩克語、烏克蘭語、塞爾維亞語 |
連同語言代碼的完整列表，見語言文件。
為何世界上大部分地方從來沒有配音
一場在一種語言裡的精彩演出，就一直停留在那一種語言。
把繁瑣的部分交給 MLDM。
配音繁瑣的部分，是為每種語言的每一句對白決定用哪一把聲音、唇形怎樣跟上。由全新範式、業界首創的多模態本地化決策模型（MLDM）來決定，它是首個多模態翻譯基礎模型。現時它在翻譯上的選擇已向你的團隊開放；選擇哪些聲音保留原來的語言、哪一張臉在說話，以及畫面中哪些文字要翻譯，正在開發中。令一條配音出色的選擇，哪個笑位奏效、哪種語氣合適、哪個名字保留，仍然由創作這部作品的人決定。
我們用來訓練的所有數據，全部由 Familiar 團隊親自製作。
每一位觀眾
當同一場演出可以觸及每一群觀眾，問題就不再是一部作品負擔得起哪幾種語言，而是它想接觸哪些觀眾。
一部微短劇、一堂講座或一部長片，都可以用 30 種語言推出，演員始終是那位演員。
我們是創作流程裡的另一件工具。
常見問題
每種語言的質素都一樣嗎？
全部 30 種輸出語言都有聲音、唇形同步和場景聲音。它們分為三個質素級別，最佳在前。
每種語言裡都仍然是演員自己的聲音嗎？
是。每種語言裡的聲音都是演員自己的，取自片段本身，時間點和演繹也一樣。
一句對白怎樣翻譯，由誰決定？
你的團隊。可以有多於一種讀法的對白會交回三個選項；創意總監選定一個，並可在配音渲染前修改任何一句。
參考資料
多模態翻譯
Familiar Labs 以多模態本地化決策模型（MLDM），打造高出一個世代的配音。這是首個多模態翻譯基礎模型：一個模型橫跨文字、聲音和畫面，決定本地化甚麼，並把選擇交給你過目。你的聲音和唇形，帶進新的語言。團隊 8 人，當中有博士，獲 Samsung、RedBird、Gold House 支持。 我們的使命