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打破現實與幻想的次元壁,揭祕騰訊光影研究室的AI魔法

2020-11-19 18:18 TOM   

漫畫臉的刷屏,是否讓你喜歡上了這種打破現實與幻想次元壁的變臉特效?

明星也被這種新奇有趣的玩法吸引,比如張含韻,她變身王者峽谷裏的妲己,憑藉AI加成的美貌,收穫"妲己本己"的追捧。

打破現實與幻想的次元壁,揭祕騰訊光影研究室的AI魔法

除了可愛,新型變臉特效還承擔了搞笑的重任,從滿頭秀髮到瞬間光頭,並在包租婆、沖天辮的髮型間來回切換。

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此外,在胖、瘦、老、幼之間反覆橫跳,也是這種技術給用户帶來的新奇體驗。

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不管是創造了微視視頻特效製作量新紀錄的王者臉,還是在QQ上線的全球首創光頭特效,都是騰訊光影研究室利用生成式對抗網絡 GAN所製造的魔法。隨着GAN網絡在生成質量上的不斷提高,它越來越頻繁地落地到社交娛樂場景中,給用户帶去最直觀、新鮮的AI體驗。

左右互搏生成完美圖片,AI界的"網紅"技術

那麼使得新型變臉特效得以實現的生成式對抗網絡 GAN,究竟是什麼?

它是由美國科學家Ian Goodfellow發明,試圖讓計算機自己生成逼真圖片的AI技術。這個技術讓兩個神經網絡相互對抗:Generator,作為生成器,產生數據實例; Discriminator作為判別器,來評估真實性,檢查每個實例是否屬於真正的訓練數據集。

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簡單來説,生成器在識別人臉後,儘可能地做出真實的人臉數據,由判別器去識別這份人臉數據到底是像真人,還是像假人。當判別器做出"假"的判斷時,就將結果反饋給生成器,敦促他再生成一份更完美的數據。這樣的不斷循環往復的過程,就是AI技術精確、智能地自我調整過程。

生成器和判別器就好像鬥智鬥勇的"造假者"和"鑑定家",在"鑑定家"不斷識別出假貨的同時,假貨的品質也不斷提升,最終達到了以假亂真的程度。

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從理論到實踐,光影研究室持續打磨逼真體驗

GAN的概念,在理論上看似簡單易懂,但要建立一個真實有效的模型,則存在一系列巨大的技術桎梏與難題。以下就是國外在技術打磨過程中產生的翻車現場:

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打破現實與幻想的次元壁,揭祕騰訊光影研究室的AI魔法

騰訊的光影研究研究室為了給用户逼真、毫無違和感的變臉體驗付出了無數的努力。

比如,在研究王者臉特效的時候,為了保證用户臉變成王者臉後的效果,光影研究室深入研究了包括人臉3D重建、人臉五官重現、人臉環境光遷移等前沿尖端技術。過程中,研究室利用百萬級別的圖片,搭配十幾台高性能機器,讓模型日夜不間斷訓練、調整、優化,最終訓練出一個整體性能穩定、魯棒性強的王者臉模型。

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其次,為了讓原本計算量巨大的神經網絡模型在移動設備上流暢運行,光影研究室基於注意力機制設計了輕量模型,打造更簡潔輕量化的學習流程,並通過專注於臉型、五官、面部細節等方面的詮釋和把控,給用户以假亂真的體驗。最終,輕量模型通過有效的機型分發策略,就可以讓使用不同品牌手機的用户都能擁有更加流暢的變臉體驗。

變臉特效的順滑、流暢的體驗感,也是讓用户"不出戲"的要義之一。為了絲般柔滑的順暢體驗,騰訊光影研究室構築了一套通用實時LightGANNet,優化了模型前向耗時和GAN生成效果;同時利用深度光流算法,大幅提高GAN模型幀間穩定性。

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因而,當我們現在點開手機、玩轉一個個充滿魔幻想象的變臉特效時,這看似只是一個簡單清晰的操作,但這個"從無到有,從有到優"的過程,卻是騰訊光影研究室無數個日夜的努力。

伴隨着騰訊光影研究室在GAN技術上不斷的革新進步,未來,他們也將在變臉特效上玩出更多新花樣,利用人臉編輯屬性,在年齡、性別、頭部朝向、情緒、顏值、視線、皮膚狀態等屬性上打造出更多新奇有趣的玩法,讓用户持續體驗科技的魅力。

 

責任編輯: WY-BD

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