CMU不仅给人类变脸

作者:澳门新萄京赌场网址

原题目:录制换脸新境界:CMU不仅仅给人类变脸,还是可以够给花草、天气变脸 | ECCV 2018

圆栗子 发自 凹非寺

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把一段录制里的颜面动作,移植到另一段录制的台柱脸孔。

大家兴许已经习惯那般的操作了。

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纵使指标主角并非人类,大约也算不上精彩。眼睛鼻子嘴,至少组件齐全

那就是说,怎么着的搬迁才可走出这么些层面,让那个星球上的万物,都有空子领取录像退换的恩情?

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按着你想要的节拍开花:中年花甲之年年神情包利器

根源卡耐基梅隆大学的团队,开荒了自行变身本事,不论是花花草草,照旧万千气象,都能自如调换。

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云,也变得火急了

唯恐是满怀超过大前辈Cycle-GAN(来自朱俊彦公司) 的象征,团队给小编的GAN起了个特别环境保护的名字,叫Recycle-GAN

那位选手,入选了ECCV 2018

Recycle之道,时间知道

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) 并不易于:

一是,若无成对数据,那在摄像变身的优化上,给的限制就相当不够,轻易发生不佳局地相当的小值 (Bad Local Minima) 而影响生作用果。

二是,只依附二维图像的空间音信,要读书录像的风格就很拮据。

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您开花,作者就开放

本着那四个难点,CMU团队提议的主意,是应用时光音信(Temporal Information) 来施加更加多的限定,不香港行政局地十分小值的现象会压缩。

另外,时间、空间消息的衬托食用,也能让AI更加好地球科学到录像的风格特征

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岁月新闻:进程条撑不住了 (误)

最首要的是,摄像里的时间消息轻而易举,不供给搜索。

然后,看一下Recycle-GAN,是什么在两段录像的图像之间,建构映射的。

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几个人选手比较一下

Pix2Pix是有成对数据的;CycleGAN靠的是循环一致性 (Cycle Consistency) ;RecycleGAN用的是摄像流的岁月音讯

每每的,比CycleGAN的长河还要辛劳。好像终于感受到,Recycle-GAN这些名字是有道理的。

周旋损失(Adversarial Loss) ,朱俊彦公司的巡回损失(Cycle Loss) ,频仍损失(Recurrent Loss) ,以及CMU团队自个儿造的“再”循环损失(Recycle Loss) 都用上,才是兵不血刃的损失函数

效能怎样?

就像是唯有和CycleGAN比一场,才知道岁月音信好倒霉用。

第一局,先来走访换脸的效率:

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RecycleGAN用前美总统生成的川川,除了嘴唇,脸的角度也在紧接着变化。而中级的CycleGAN,唯有嘴的动作比较显明。

第二局,你见过兔儿菜开花的标准么:

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当RecycleGAN的兔儿菜,学着菊华的动作,形成茂密的饭团,CycleGAN还在日益地盛开。

瞩目,共青团和少先队是开始的一段时期把三种植花朵,从初开到完全凋谢的年华调成一致。

而外,再看云卷积云舒 (片头也出现过) :

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本来是悠闲地活动。

和喷气一般的云,学习了后来,就获取了急躁的节拍。

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那样一来,退换天气就简单了。团队说拍摄制的财力,能够用这么的艺术降下来。

代码也快来了

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CMU的物军事学家们说,我们火速就足以观察代码了。

但是在那从前,大家还是有好多财富得以观赏。

团社团在档期的顺序主页里,提供了增进的浮动作效果果:

随想请至此处考查:

终极吐个槽

原本是日落:

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看了黎明先滋事先的摄像,就随即变了日出:

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不过,日落变日出那样的操作,直接倒放倒霉么?

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网编:

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