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还能给花草

文章作者:科技视频 上传时间:2019-10-12

原标题:录像换脸新境界:CMU不仅仅给人类变脸,仍可以够给花草、天气变脸 | ECCV 2018

圆栗子 发自 凹非寺

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把一段录制里的脸部动作,移植到另一段录制的栋梁脸孔。

世家兴许早已习惯如此的操作了。

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纵使目的主演并不是全人类,差相当的少也算不上优异。眼睛鼻子嘴,最少零件齐全

那正是说,怎么样的迁徙才可走出那个局面,让那些星球上的万物,都有机缘领取录像退换的恩泽?

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按着你想要的音频开花:中年岁至期頣年神情包利器

出自卡耐基梅隆高校的团组织,开采了电动变身手艺,不论是花花草草,依旧万千气象,都能自如转变。

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云,也变得急迫了

唯恐是怀着超过大前辈Cycle-GAN(来自朱俊彦集团) 的意味,团队给本身的GAN起了个要命环境保护的名字,叫Recycle-GAN

那位选手,入选了ECCV 2018

Recycle之道,时间掌握

Recycle-GAN,是一只无监督学习的AI。

不成对的二维图像数据,来磨炼录制重定向(Video Retargeting) 并不便于:

一是,若无成对数据,那在录像变身的优化上,给的限制就非常不足,轻便生出不佳局地比相当小值 (Bad Local 迷你ma) 而影响生效能果。

二是,只借助二维图像的空间消息,要学习录制的风格就特不便。

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你开花,笔者就开放

针对那三个难题,CMU团队建议的艺术,是选拔岁月音信(Temporal Information) 来施加愈来愈多的限制,不好局地相当小值的光景会降价扣。

除此以外,时间、空间新闻的陪衬食用,也能让AI更加好地球科学到录制的风格特征

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时刻消息:进程条撑不住了 (误)

非常重要的是,摄像里的时光新闻轻而易举,没有供给搜索。

接下来,看一下Recycle-GAN,是怎么在两段录像的图像之间,创建映射的。

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几个人选手相比较一下

Pix2Pix是有成对数据的;CycleGAN靠的是循环一致性 (Cycle Consistency) ;RecycleGAN用的是录制流的时刻音讯

数十次的,比CycleGAN的经过还要艰苦。好像终于感受到,Recycle-GAN那一个名字是有道理的。

对抗损失(Adversarial Loss) ,朱俊彦公司的巡回损失(Cycle Loss) ,屡屡损失(Recurrent Loss) ,以至CMU团队团结造的“再”循环损失(Recycle Loss) 都用上,才是有力的损失函数

成效怎样?

有如唯有和CycleGAN比一场,才知道日子音信好倒霉用。

第一局,先来看看换脸的效能:

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RecycleGAN用前美总统生成的川川,除了嘴唇,脸的角度也在跟着变动。而中等的CycleGAN,只有嘴的动作比较分明。

第二局,你见过兔拳头菜开花的范例么:

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当RecycleGAN的蒲公英,学着秋菊的动作,形成茂密的团子,CycleGAN还在慢慢地怒放。

留神,团队是预先把三种草,从初开到完全凋谢的时刻调成一致。

除去,再看云多云舒 (片头也出现过) :

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原先是悠闲地移动。

和喷气平常的云,学习了之后,就获得了慢性的旋律。

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这样一来,改动天气就轻松了。团队说拍戏像的本金,可以用如此的主意降下来。

代码也快来了

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CMU的化学家们说,我们飞速就足以看来代码了。

不过在此在此之前,大家照旧有非常多财富得以观赏。

共青团和少先队在类型主页里,提供了增进的改造作效果果:

舆论请至此处考查:

最终吐个槽

原来是日落:

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看了黎明先生事先的摄像,就接着变了日出:

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只是,日落变日出那样的操作,直接倒放倒霉么?

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