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天气变脸

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天气变脸

原标题:录制换脸新境界:CMU不唯有给人类变脸,还是能够给花草、天气变脸 | ECCV 2018

圆栗子 发自 凹非寺

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把一段录像里的人脸动作,移植到另一段录像的台柱脸孔。

世家恐怕早就习惯如此的操作了。

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不怕指标主演并不是全人类,大致也算不上优秀。眼睛鼻子嘴,最少零件齐全

那正是说,如何的迁徙才可走出这几个层面,让那个星球上的万物,都有空子领取摄像更换的好处?

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按着你想要的音频开花:中年古稀之年年神情包利器

出自卡耐基梅隆高校的团组织,开辟了机关变身手艺,不论是花花草草,照旧万千气象,都能自如转变。

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云,也变得火急了

恐怕是怀着超过大前辈Cycle-GAN(来自朱俊彦公司) 的象征,团队给小编的GAN起了个极其环保的名字,叫Recycle-GAN

那位选手,入选了ECCV 2018

Recycle之道,时间通晓

Recycle-GAN,是一只无监督学习的AI。

不成对的二维图像数据,来陶冶摄像重定向(Video Retargeting) 并不便于:

一是,若无成对数据,那在录制变身的优化上,给的限制就相当不够,轻便生出不良局地比比较小值 (Bad Local Minima) 而影响生功用果。

二是,只依赖二维图像的空间消息,要读书录制的风格就很勤奋。

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你开花,小编就开放

本着那四个难题,CMU团队提议的法子,是选取时光消息(Temporal Information) 来施加越来越多的界定,不香港行政局地相当的小值的情景会减弱。

另外,时间、空间消息的烘托食用,也能让AI更加好地球科学到摄像的风格特征

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时间消息:进程条撑不住了 (误)

注重的是,录制里的岁月新闻稳操胜算,不须要寻觅。

下一场,看一下Recycle-GAN,是怎么在两段视频的图像之间,创立映射的。

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四人选手相比较一下

Pix2Pix是有成对数据的;CycleGAN靠的是循环一致性 (Cycle Consistency) ;RecycleGAN用的是录制流的时刻消息

频仍的,比CycleGAN的历程还要劳苦。好像终于感受到,Recycle-GAN这些名字是有道理的。

相持损失(Adversarial Loss) ,朱俊彦公司的巡回损失(Cycle Loss) ,一再损失(Recurrent Loss) ,以及CMU团队和煦造的“再”循环损失(Recycle Loss) 都用上,才是无往不胜的损失函数

意义怎么样?

就如独有和CycleGAN比一场,才知道时光音信好倒霉用。

第一局,先来拜会换脸的效能:

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RecycleGAN用前美利坚总统生成的川川,除了嘴唇,脸的角度也在随后变化。而中等的CycleGAN,唯有嘴的动作比较显明。

第二局,你见过兔拳头菜开花的范例么:

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当RecycleGAN的兔拳头菜,学着黄华的动作,形成茂密的团子,CycleGAN还在日趋地盛开。

留意,团队是预先把两种草,从初开到完全凋谢的时辰调成一致。

除了这些之外,再看云高积雨云舒 (片头也应际而生过) :

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原本是悠闲地运动。

和喷气常常的云,学习了随后,就赢得了慢性的点子。

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那样一来,更动天气就简单了。团队说拍片制的资金财产,能够用那样的办法降下来。

代码也快来了

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CMU的地工学家们说,我们非常的慢就足以见见代码了。

可是在那从前,大家依旧有一点成千上万资源得以观赏。

集团在品种主页里,提供了增加的转移效果:

舆论请至此处考查:

终极吐个槽

本来是日落:

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看了黎明(英文名:lí míng)事先的摄像,就随之变了日出:

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但是,日落变日出那样的操作,直接倒放倒霉么?

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