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KOK|抖音特效火上热搜,离不开这项能“大变活人”的AI技术
发布时间:2021-08-19浏览次数:
本文摘要:昨日,李荣浩又由于眼小上热搜榜了。

昨日,李荣浩又由于眼小上热搜榜了。在名叫#动画特效都整并不大李荣浩的双眼#的话题讨论下边,有一个李荣浩杨丞琳二人婚纱照的换脸视頻,但见换脸后的李荣浩眼睛彻底变成了一条线,孙红雷也转发微博“五十步笑百步”:这一动画特效太过分了,刘先生,有些人黑你!对于此事,网民的评价清一色变成“啊哈哈哈”。仔细的人很有可能留意到了视頻里的抖音短视频APPlogo。没有错!上边这一对眼睛小人群不太友善的作用更是抖音短视频新发布的「变身漫画」动画特效。

而在那样的真人版一键变身漫画的实际效果身后,是生成式对抗网络GAN(GenerativeAdversarialNetworks)。一键打破次元壁当今,抖音短视频「变身漫画」动画特效荣获受欢迎挑戰榜的“这周即时榜”(二零零二年6月15-21日)TOP1,现有约867.2万客户应用。在其中,许多大牌明星拍了相同视頻,游戏玩法也是五花八门。例如沙溢取出酷似苍蝇拍的“神秘钥匙”消除二次元咒印。

gem邓紫棋擦窗户换脸。张艺兴来一段rap的时间早已不清楚用手式在异次元中间穿行了是多少回了。进到二次元后,大牌明星们的头型、五官等关键点“神复原”,另外还多了一丝活泼可爱动感。

但是,把真人版变为动漫漫画风格并不新奇了。近些年动画特效照相APP五花八门,客户想把图片、视頻变为漫画风、唯美古风、手绘画风、水彩画风,乃至想改性別、变年纪,都并不是难题。生成式对抗网络GAN提及换脸,就绕不动一项技术性——生成式对抗网络GAN。先前曾报导,GAN做为一种深度神经网络实体模型,是深度学习中一个较新的定义,初次出現于二零一四年十月前Google人的大脑著名物理学家IanGoodfellow以及精英团队发布的毕业论文《对抗式生成网络》(GenerativeAdversarialNetworks)中。

深度学习的实体模型分成生成模型(GenerativeModel)和辨别实体模型(DiscriminativeModel)二种,说白了,其分别的作用分别是依据数据生成和分辨。而IanGoodfellow往往能变成“GANs鼻祖”,就取决于创造性明确提出了一个根据抵抗(Adversarial)可能生成模型的定义,另外训炼生成模型和辨别实体模型,让二者开展抵抗,生成模型要尽量地生成真正的图片去蒙骗辨别实体模型,此外辨别实体模型还要尽可能把生成模型生成的图片和原数据区别开。

这一全过程如同游戏里面的2个游戏玩家开展battle,一开始两脸懵圈,最终“真知越辩越明”。这类设备中间自发性的相互学习,能够说成十分智能化了。而GAN的类型也许多,在其中最普遍的例如CycleGAN。

事实上,CycleGAN是面部变换初期的一个关键试着,能从源变换到总体目标,也可以开展反方向变换,进而方便快捷地学了2个类型中间的变换关联,也能够更好地确保了变换后的图象质量。如圖所显示,可以把班马变为马,那麼就算是换一个姿势,马也能再度转化成班马;同样,夏季能变冬季,换了情景后冬季还可以变回夏季。尽管上文常说的抖音动漫风换脸动画特效仍未公布实际的技术性信息内容,但先前将面部变成漫画形象的试着确实采用了CycleGAN,有关毕业论文也在今年10月走上了预印本服务平台arXiv。

值得一提的是,此项科学研究利用的是说白了的landmarkassistedCycleGAN。据毕业论文详细介绍,这儿的“landmark”并不是大家常常说的“城市地标”,只是指脸部特点,因此 我们可以将这类技术性了解为CycleGAN纪念版——「有些人脸特点輔助的CycleGAN」。技术性怎样,還是看一下实际效果(注:右二列入CycleGAN生成;右一列由有些人脸特点輔助的CycleGAN生成)。

实际中的漂亮美女变成了二次元小女孩。酷男生成的漫画形象看起来也非常好。除此之外,也是有科学研究精英团队曾根据GAN,利用脸部特点,将低分辨率图象变换为高像素图象。

觉得很多年的老近视眼被治好啦!见到这儿是否想感慨一句真奇妙?实际上也有更奇妙的,例如大变活人。它是意大利一家互联网技术象棋旗盘生产商REGIUM网址上的职工私人信息网页页面,看起来好像并没什么出现异常。但事实上,框出来的四位技术工程师全是“人偶”,现实生活中并不会有。掌握到,这种“人造人”来源于海外一个造脸网址thispersondoesnotexist.com,而这种相片也全是根据GAN。

但是,伴随着换脸技术性出現的也有众多难题——例如以前一夜爆红、三天冰凉凉ZAOAPP与在全球范畴内灭绝人性的Deepfake,都造成了社会各界的忧虑。如何有效地利用这类换脸技术性,是个必须思索的难题。

引入来源于:https://blog.csdn.net/cf2SudS8x8F0v/article/details/80035700https://arxiv.org/abs/1703.10593https://arxiv.org/pdf/1907.01424.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1908.08239.pdfhttps://www.leiphone.com/news/202003/e51V70tdn5WKpowO.html原创文章内容,没经受权严禁转截。详细信息见转截注意事项。


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