抖音AI特效火遍全網,真人秒變漫畫形象,吳亦凡PDD戚薇都玩上癮了

2020-12-03 站長之家

聲明:本文來自於微信公眾號 公眾號量子位(ID:QbitAI),作者丨金磊,授權站長之家轉載發布。

這兩天,抖音上一款特效——「變身漫畫」,簡直火到不行。

從明星到路人,堪稱全民參與,來看下效果吧~

首先登場的是張藝興戚薇

可以看到,這個特效基於人物的面容,很好的轉換成了二次元漫畫風格。

尤其是眼睛的處理,把張藝興慵懶的眼神、戚薇水汪汪的大眼睛,詮釋的淋漓盡致。

當然髮型也都是「滿分轉換」,分叉、造型等細節可以說是絲毫不差了。

抖音網友們直呼:

終於看到這個特效啦!早就想看偶像的漫畫風,圓夢了!

可愛的PDD同學也參與了進來,這個漫畫風讓他變得少了些油膩,多了份清純,好評!

調皮的網友竟發出疑問:

安西教練?

當然,刷了眾多視頻之後,你會發現這個特效並不是適合所有人,建議以下 2 類人慎用此特效。

第一類是顏值過高,這裡的高是指本來長相就像「從漫畫裡走出來」的人,例如吳亦凡。

本來吳亦凡是濃眉大眼、五官立體,轉換後卻顯得「單薄」了不少。

第二類是彪形大漢……話不多說,來感受一下這個畫風……

嗯……原來的味道,全沒了……引得網友直呼:

你為什麼要拉過來?

發我男朋友看一下,讓他認清社會的現實。

突破「次元壁」的關鍵技術

那麼如此有趣的特效,是怎麼做到的呢?

雖然目前並沒有看到專門對應此特效的研究,但是有關「風格遷移」的研究,並不是新鮮的事物了。

而在眾多研究中,打破二次元和三次元的關鍵技術,就是GAN (對抗生成網絡)。

用GAN實現漫畫風

早在去年,港中文、哈工大和騰訊優圖的一篇最新研究,可以將人臉照片轉化成如同手繪版的卡通圖,甚至還能反向轉換,將二次元的卡通圖像,轉換成現實中可能的樣子。

將真實人臉照片轉化成卡通圖像,效果超越了CycleGAN。

還能轉換成日漫畫風,自帶了熱血青春的氣息。

這項研究利用到的技術叫做Landmark Assisted CycleGAN,它利用面部標誌特徵來定義一致性損失,指導在CycleGAN中訓練局部鑑別器。

整體結構如下:

整體來說,這個轉換過程分為 3 步。

首先,生成器先根據CycleGAN生成一張粗糙的卡通人臉。

隨後,模型根據第一步生成的圖像,生成一個預訓練回歸量(regressor),來預測面部landmark,對面部的關鍵點進行標記。

最後,通過局部和全局兩種鑑別器,研究人員細化在卡通圖和對應真實圖像中的人臉特徵。在這個階段,強調了landmark的一致性,因此最後的生成生成結果逼真且有辨識度。

用GAN實現油畫風

例如MIT和IBM沃森聯合實驗室,發布的名為AI Portraits Ars的工具,只要給定一張圖像,就能秒變「文藝復興款」的油畫風。

值得一提的是,這不是風格遷移,而是GAN自己畫出來的。

不止能拿著照片作畫,看著視頻也沒問題,例如 1960 年的老電影《驚魂記》。

這項技術裡GAN的生成器就像是個畫師,而判別器就充當鑑賞家角色,負責識破生成器的畫不是人類作品。

生成器裡有個潛在空間,裡面有千千萬萬的AI畫像,都是從人類畫作裡,用不同的向量修改而成。

然後,要按著照片生成畫像,就把一個向量 (Latent Vector) ,映射到千萬AI畫像裡和照片最接近的一幅。

團隊還設計了一個Inverter,可以從照片裡近似出一個向量,用來找到潛在空間裡最合適的那個向量。

用GAN讓紙片人活起來

除此之外,GAN甚至還可以讓2D形象變成3D「活物」。

例如來自華盛頓大學的照片喚醒 (Photo Wake-Up)技術,可以讓你體驗到麻瓜的神奇魔法。

它可以讓你最愛的體育明星從照片裡跑出來:還能賦予二次元角色新力量:

還可以藉此把角色們AR/VR化,只要動動手指,它們就能出現在你身邊的世界:

這項研究整個操作過程,其實只用了三步:

第一步是分割紙片人:利用現成的圖像分割算法,將畫中人的軀幹、四肢分割,再用人體姿態估計,提取畫中人的2D骨骼關鍵點,忽略厚重的衣服,擬合出一種半裸的可塑3D模型,稱為SMPL模型。

第二步是是細化紙片人3D模型:先將SMPL模型映射到2D世界對準輪廓,調好再次轉換成3D模型確保精確度。

最後一步中,研究人員用CMU的Mo-cap人體動作數據集餵給模型。

讓二次元走進現實

除了抖音最近火爆的「變身漫畫」特效外,隔壁島國的一項「3D姿態追蹤」也火了。

可以讓漫畫人物跟隨著你的動作,一起翩翩起舞,仿佛二次元人物走進了現實。

利用「真人模型」也是可以的。

並且這項技術可在線體驗哦(連結見傳送門)。

這樣一來,和你心儀的二次元對象,在現實中共舞便不再是夢!

若是把明星作為模型輸入的一部分,是不是也可以跟偶像共舞了?

咦?好像可以預見娛樂平臺的下一個爆款特效了。

傳送門

3D姿態追蹤項目地址:

https://github.com/digital-standard/ThreeDPoseTracker

參考連結:

https://mp.weixin.qq.com/s/5covdsSaNBIAqORbtfHa4w

https://mp.weixin.qq.com/s/VU06PqZ4OaLxpjLwIObWZw

https://mp.weixin.qq.com/s/gXonxan5baaJ6jwEcY9ILg

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