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李荣浩“眼小”上热搜!换脸离不开这项能“大变活人”的AI技术

来源:作者: 日期:2020-06-25 浏览:

昨日,李荣浩又由于眼睛小上热搜了。

在名为 #特效都整不大李荣浩的眼睛# 的论题下面,有一个李荣浩杨丞琳二人结婚照的换脸视频,只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 :这个特效过分分了,李先生,有人黑你!

对此,网友的谈论清一色成了 哈哈哈哈哈 。

仔细的人或许留心到了视频里的抖音 APP logo。没错!上面这个对小眼睛集体不怎么友爱的功用正是抖音新上线的「变身漫画」特效。

而在这样的真人一键变身漫画的作用背面,是生成式对立网络 GAN。 

一键打破次元壁

当时,抖音「变身漫画」特效荣登抢手应战榜的 本周实时榜 TOP 1,已有约 867.2 万用户运用。

其间,不少明星拍了同款视频,玩法也是形形色色。

比方陈赫拿出神似苍蝇拍的 奥秘钥匙 免除二次元封印。

邓紫棋擦玻璃换脸。

张艺兴来一段 rap 的功夫现已不知道用手势在次元之间络绎了多少回了。

进入二次元后,明星们的发型、五官等细节 神复原 ,一起还多了一丝幽默灵动。

不过,把真人变成漫画画风并不稀罕了。近几年特效摄影 APP 层出不穷,用户想把图片、视频变成漫画风、古风、手绘风、油画风,乃至想换性别、变年纪,都不是问题。

生成式对立网络 GAN

说到换脸,就绕不开一项技能 生成式对立网络 GAN。 

雷锋网此前曾报导,GAN 作为一种深度学习模型,是机器学习中一个较新的概念,初次呈现于 2014 年 10 月前谷歌大脑闻名科学家 Ian Goodfellow 及其团队宣布的论文《对立式生成网络》中。

机器学习的模型分为生成模型和判别模型两种,望文生义,其各自的功用分别是依据数据集生成和判别。

而 Ian Goodfellow 之所以能成为 GANs 之父 ,就在于创造性地提出了一个经过对立估量生成模型的概念,一起练习生成模型和判别模型,让二者进行对立,生成模型要尽或许地生成实在的图片去诈骗判别模型,与此一起判别模型也要尽量把生成模型生成的图片和原数据集区分隔。

这一进程就像游戏中的两个玩家进行 battle,一开始两脸懵逼,最终 真理越辩越明 。这种机器之间自发的彼此学习,能够说是十分智能了。

而 GAN 的品种也不少,其间最常见的比方说 Cycle GAN。

实际上,CycleGAN 是人脸转化前期的一个重要测验,能从源转化到方针,也能进行反向转化,然后快捷地学习了两个类别之间的转化联系,也更好地确保了转化后的图画质量。

如上图所示,能把斑马变成马,那么即便是换个动作,马也能再次转化成斑马;同理,夏天能变冬季,换了场景后冬季也能够变回夏天。

尽管上文所说的抖音动漫风换脸特效并未揭露详细的技能信息,但此前将人脸变为漫画形象的测验确实用到了 CycleGAN,相关论文也在 2019 年 7 月登上了预印本渠道 arXiv。

值得一提的是,这项研讨使用的是所谓的 landmark assisted CycleGAN。

据论文介绍,这儿的 landmark 不是咱们常常说的 地标 ,而是指面部特征,所以咱们能够将这种技能理解为 CycleGAN 特别版 「有人脸特征辅佐的 CycleGAN」。

技能怎么,仍是看看作用。

实际中的美人变成了二次元小萝莉。

型男生成的漫画形象看上去也不错。

此外,也有研讨团队曾根据 GAN,使用面部特征,将低分辨率图画转化为高分辨率图画。感觉多年的老近视被治好了!

看到这儿是不是想感叹一句真奇特?

其实还有更奇特的,比方大变活人。

这是西班牙一家互联网国际象棋棋盘制造商 REGIUM 网站上的职工个人信息页面,看上去好像并没有什么反常。但实际上,框出来的四位工程师都是 假人 ,实际生活中并不存在。


 


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