视频效果优于其他模型

Pine 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

迪士尼惊现“返老还童”大法！

输入一段视频，演员分分钟就能变年轻，变老也不在话下。效果是酱婶儿的：

而且下一步，迪士尼准备将这种AI算法用到电影中去。

化妆特效师的饭碗危～～～

迪士尼这个新的AI算法名叫FRAN ，至于对比过往类似的模型，它的效果可谓是上了一个台阶。

帧与帧过渡生硬、易受人物动作幅度影响、忽略背景……这些问题FRAN统统都解决掉了！

真有说得这么厉害？不妨来一起康康～

具体原理

迪士尼的AI算法效果如何，对比以往的模型，效果就高下立判了！

过往模型在改变年龄的过程中往往都聚焦在人脸身上，会忽略掉人像后面的背景，比如DLFS直接就扣掉了背景图。

并且帧与帧之间的过渡也不是很流畅。

反观迪士尼的新AI算法，在背景处理这块做的就比较自然了。

FRAN可以精确地保留演员的既有的外观，即使在头部动作幅度很大时或光线变化的情况下也能如此。

除此之外，FRAN的灵活性也更强了，可以任意调节想要的年龄，比如下面这个视频，拖动进度条就能迅速体验下从年轻到年老的效果。

值得一提的是，FRAN还允许后期人员对生成的视频进行二次调整，使整个视频更加自然，这个过程也是视觉特效工作的一个重要组成部分。

话说回来，那FRAN又是怎样达到这样的效果的呢？

涉及到两个问题：

一是数据集问题，用于训练模型的数据怎么解决？当然，用真实的人脸数据（年轻～年老）来训练肯定是不现实的，毕竟也没那么多数据。

在这里，迪士尼利用当前SOTA模型生成的人脸图像作为数据，用这些数据来训练FRAN。

第二个问题是神经网络的架构，FRAN采用的是U-Net架构。

在生成的过程中，FRAN会预测面部的哪些像素点会随着年龄的增长而改变，比如增加或去除皱纹，然后这些结果会作为额外的视觉信息通道覆盖在原来的脸上。

在这个过程中，还可以选择使用预先训练好的人脸分割网络：BiSeNetV2，并设置局部的输入和输出年龄值，来限制皮肤区域的再老化，使生成的效果更好。

不过值得注意的是，在年龄跨度较大时，比如从童年到老年，FRAN可能就会失灵了，毕竟它整体的大逻辑是添加和祛除皱纹。

压力给到特效师

迪士尼计划将AI技术用在电影制作中也不是一天两天了，大家也都知道，做视觉特效是真烧钱，不仅烧钱，还费时间。

两年前，迪士尼就曾开发过一款换脸技术，效果直接看图：

并且在面部捕捉方面，迪士尼也是下了狠功夫，今年早些时候，它还推出了不用刮胡子就能进行面部捕捉的新技术。

最近呢，迪士尼除了公布FRAN这个AI算法外，还公布了一个可以制作不同形态、不同风格烟雾的AI。

迪士尼这边开发AI技术是开发得如火如荼，不知道那边特效师的心态如何，毕竟这些AI未来可是要干他们的活啊。

关于AI抢特效师饭碗，你觉得未来会出现吗？

参考链接：
[1]https://gizmodo.com/disney-ai-art-vfx-visual-effects-de-age-younger-older-1849835548
[2]https://www.youtube.com/watch?v=ZP1ApcdyAjk