摘要
兩個動詞
要製作新東西，生成式 AI 是很好的工具：放進提示詞，出來新內容，重點正是結果是新的。翻譯的目標恰恰相反。
翻譯另一個動詞
生成
- 放進：一個提示詞
- 出來：新內容
- 衡量標準：結果有多新、多好
翻譯
- 放進：一場完成了的演出
- 出來：同一場演出，換成另一種語言
- 衡量標準：對原作有多忠實
任何譯者，無論是人還是機器，編造得越少，評價越高。
甚麼不變，甚麼改變
新語言裡的聲音是演員自己的，取自片段本身。名字和口頭禪透過不翻譯清單完全照原話保留；笑話則會改寫，在目標語言裡同樣奏效。
為何唇形同步是翻譯的一部分
只配聲音的配音，把這種不吻合留在每一格畫面裡：嘴巴說的是一種語言，聲軌是另一種，理解就變得困難。所以嘴巴也是訊息的一部分。翻譯一場演出，就要連同台詞把唇形一併翻譯，這正是 Familiar 的配音會讓嘴唇跟著新台詞動的原因（常見問題「唇形同步為甚麼重要？」）。
發出前由創意總監審閱
有些對白可以有多於一種落點：一個笑位、一句挖苦、一句可以讀成真誠也可以讀成冷淡的話。這些對白會交回三個譯本，各有不同的意圖和情緒；照原話保留的俚語、為面向年輕觀眾的版本收斂的粗口也一樣。團隊選定一個，對照原文修改任何一句，然後才開始渲染。
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。這些由 MLDM 決定，每一個決定都會連同該次配音工作一併記錄，讓你的團隊可以推翻任何一項。開發中的有：選擇哪些聲音保留原來的語言，例如一段口號或一聲叫喊，以及哪一張臉、畫面中哪些文字要翻譯。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。
我們是創作流程裡的另一件工具。
常見問題
Familiar 是生成式 AI 嗎？
不是。Familiar 是多模態本地化決策模型（MLDM）：它決定怎樣把原有的內容本地化，不需要提示詞。放進去的是你的影片，出來的是同一場演出，換成另一種語言。我們用來訓練的所有數據，全部由 Familiar 團隊親自製作。我們是創作流程裡的另一件工具。
我的音樂和音效會怎樣？
全部保留。笑聲、音樂和低音、音效和現場環境聲，都會留在新的對白下面。
我可以修改翻譯嗎？
可以。每條影片都會在審閱畫面暫停，你可以在渲染前對照原文修改任何一句。
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