仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。先给一张侧脸(关键帧1):

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先给一张侧脸(关键帧1):

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

再给一张正脸(关键帧2):

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

然后仅仅根据这两张图片,AI处理了一下,便能生成整个运动过程:

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

而且不只是简单的那种,连在运动过程中的眨眼动作也“照顾”得很到位。

效果一出,便在Reddit上引发了不少热议:

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程仅需2个关键帧,如何实现完整运动?

不需要冗长的训练过程。

不需要大量的训练数据集。

这是论文作者对本次工作提出的两大亮点。

具体而言,这项工作就是基于关键帧将视频风格化。

先输入一个视频序列 I ,它由N个帧组织,每一帧都有一个掩膜Mi来划分感兴趣的区域。

与此前方法不同的是,这种风格迁移是以随机顺序进行的,不需要等待顺序靠前的帧先完成风格化,也不需要对来自不同关键帧的风格化内容进行显式合并。

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

也就是说,该方法实际上是一种翻译过滤器,可以快速从几个异构的手绘示例 Sk 中学习风格,并将其“翻译”给视频序列 I 中的任何一帧。

这个图像转换框架基于 U-net 实现。并且,研究人员采用基于图像块(patch-based)的训练方式和抑制视频闪烁的解决方案,解决了少样本训练和时间一致性的问题。

而为了避免过拟合,研究人员采用了基于图像块的训练策略。

从原始关键帧(Ik)中随机抽取一组图像块(a),在网络中生成它们的风格化对应块(b)。

然后,计算这些风格化对应块(b)相对于从风格化关键帧(Sk)中取样对应图像块的损失,并对误差进行反向传播。

这样的训练方案不限于任何特定的损失函数。本项研究中,采用的是L1损失、对抗性损失和VGG损失的组合。

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

另一个问题便是超参数的优化。

这是因为不当的超参数可能会导致推理质量低下。

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

研究人员使用网格搜索法,对超参数的4维空间进行采样:Wp——训练图像块的大小;Nb——一个batch中块的数量;α——学习率;Nr——ResNet块的数量。

对于每一个超参数设置:

(1)执行给定时间训练;

(2)对不可见帧进行推理;

(3)计算推理出的帧(O4)和真实值(GT4)之间的损失。

而目标就是将这个损失最小化。

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程团队介绍

这项研究一作为Ondřej Texler,布拉格捷克理工大学计算机图形与交互系的博士生。

而除了此次的工作之外,先前他和团队也曾做过许多有意思的工作。

例如一边画着手绘画,一边让它动起来。

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

再例如给一张卡通图片,便可让视频中的你顶着这张图“声情并茂”。

仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

想了解更多有趣的研究,可戳下方链接。

参考链接:

[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/n3b1m6/r_fewshot_patchbased_training_siggraph_2020_dr/ [2]https://ondrejtexler.github.io/patch-based_training/index.html

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