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当时的例子是这样的 。


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以川建国同志为参考 ， 来自《冰与火之歌》的演员照片瞬间做到了神同步 。
不光是脸动 ， 一个模特换pose、奔腾的马也都不在话下 。


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模型框架主要由2部分构成 ， 运动估计模块和图像生成模块 。
运动估计模块的目的 ， 是预测一个密集的运动场 。 研究人员假设存在一个抽象的参考框架 ， 并且独立估计两个变换 ， 分别是「从参考到源」和「从参考到驱动」 ， 这样就能够独立处理源帧和驱动帧 。
【新特效火爆抖音！各路神仙齐唱神曲，网友：短短几秒需一生来治愈】而这两种变换 ， 通过使用以自监督方式学习的关键点来获得 。 利用局部仿射变换对每个关键点附近的运动进行建模 。


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随后 ， 密集运动网络结合局部近似得到密集运动场 。
这个网络还能输出遮挡的mask ， 指示哪些图像的驱动部分可以通过源图像的扭曲(warping)来重建 ， 哪些部分应该被绘制(根据上下文推断) 。
在生成模块按照驱动视频中 ， 提供的源对象移动的图像进行渲染 。
此处 ， 研究人员还使用一个生成器网络 ， 根据密集的运动对源图像进行扭曲 ， 并对源图像中被遮挡的图像部分进行着色 。
训练阶段 ， 研究人员采用了大量的视频序列集合来训练模型 ， 这当中包含了相同类别的对象 。


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随后在测试阶段 ， 研究人员将模型应用于由源图像和驱动视频的每一帧组成的对 ， 并执行源对象的图像动画 。
最终在质量评估中 ， 这一方法在所有基准上都明显优于当前先进技术 。


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此前类似研究也很火爆
这种AI特效能够如此火爆 ， 甚至“破圈” ， 让大家玩得不亦乐乎 ， 最主要的原因是方便——不需要任何编程知识 ， 便可完成 。
但在此之前 ， 其实这种AI特效在圈里也是有火过 ， 但都需要一定的计算机能力才可以实现 。
比如 ， 一张名人照片和一个你说话的视频 ， 就可以让梦露学你说话 。


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还有 ， 印度程序员开发的实时动画特效 。 你一动 ， 蒙娜丽莎跟着你一起动~


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那么现在 ， 你被“蚂蚁呀嘿”洗脑了吗？
快去体验下吧 。
参考链接：
[1]https://avatarify.ai/[2]https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
—完—
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