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单帧旅游照变延时拍摄,一下子拿下,还能有白天黑夜转变

边策 蜀味 只想说 凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

潮起浪涌,拍打岩礁。

别以为它是慢镜头视频录制的当然精彩片段?

并不是。

要是一张静态数据旅游照,十多分钟以内,AI就能复原出这大自然的壮美动态性。

延时拍摄,慢镜头实际效果,一图就可以重现。

画面质量是清楚的1081080,新手入门门坎却不高,仅需一个GPU和好几百兆字节的预训炼数据信息。

纪实片缺素材图片,视频后期制作太不便?拥有这只AI就不害怕了。

此项来源于日本筑波大学的科学研究,走上电子计算机图形学顶会SIGGRARH Asia,预训练模型和编码均已开源系统(详细地址见文尾)。

复原当然的看花开花落

这只AI,致力于大自然云与水的韵律。

△輸出

△键入

天空看花开花落,河面云的倒映也会随着挪动。

不但有空间挪动,晨曦夜幕,亦能动态性展现。

△4快速播放

有点像纪录片里的精彩片段?

值得一提的是,天上云涌,河面潮起,在这次AI的魔术表演中,如同在大自然中一样两不相误。

与老前辈著作对比,那样的主要表现彻底是高手级別。

△下排为老前辈著作,下面为新方式

怪不得网民惊讶:这太美了!

基本原理

这一法术的完成,必须下列有关的工作中:光流预测、风格迁移、视频预测等。

光流是一种叙述图像中各清晰度健身运动速率和方位的方式,依据物块邻近两帧的差别能够 测算出图像的光流,一样还可以依据光流推断是视频下一秒将会的模样。

风格迁移根据认知损害的反向传播来提升輸出图像,在保存源內容的前提条件下,更改图像的设计风格,而文中中,风格迁移的关键功效是对图像中转变一部分的颜色开展变更。

上年许多人明确提出了根据风格迁移方式完成图像的昼夜交替、四季更迭的变换。而輸出视频的难度系数取决于要完成这类转换的光滑性。

下面的图展现了视频生成的全部步骤:给出键入图像和操纵将来转变的潜在性编码,健身运动预测器会转化成未来的向后光流(backward flows)。

这种流使键入图像形变,生成加上了健身运动的图像,随后将他们变换为健身运动循环系统。

可是,只是让照片动一动还不够,因为延时拍摄的特性是时间长,在这段时间里,天色逐渐还会继续发暗。

因而也要对一整张照片的色彩开展变更,并不是简易的调个色,只是要让视频界面的颜色伴随着時间推动光滑地衔接。

这就是外型预测器承担的工作中,它可以变更健身运动预测器生成图片的颜色,进而得到輸出视频。

在一般的循环系统逻辑推理中,不正确会在循环系统的輸出帧中积累。而在这篇毕业论文的健身运动预测中,这种光流在室内空间上是光滑的,因而对不正确的敏感性较低。

除此之外,优化算法根据回溯到键入图像来重新构建每一个预测帧,防止因为反复的颜色取样而造成 RGB值的不正确积累。

健身运动预测器

训炼健身运动预测器的方式十分立即,终极目标便是让实体模型预测的光流场与真正光流场中间的差别降到最低。

对于逻辑推理全过程,最先从单独键入图像转化成添加的健身运动帧,根据线形混和(linear blending)使其循环系统,随后对每一个帧开展颜色变换。

在这个全过程中不断应用预测帧做为下一个健身运动预测的键入帧,反复此全过程得到好几个帧。

可是自监管的自然环境中预测光流场是有趣味性的,由于这实质上是要寻找2个具备很大可玩性的持续帧中间的对应关系,这非常容易深陷部分最佳值中,进而造成不一致的势流。

因此,创作者在预测和训炼环节都限定了輸出光流场的范畴,以一个参量除预测的光流场,限定他们的力度范畴。客观事实也证实了这类方式的实效性。

外型预测器

因为外型预测器是应用键入图像和每一个训炼视频中两帧中间随意帧来训炼的,因而必须一个潜在性编码来操纵每一个帧的外型。

最后,颜色转移图根据键入图像和操纵的潜在性编号来相互测算进行。这类方式防止了不断立即从键入图像预测造成 随時间转变的颜色。

日本国团体

毕业论文的第一作者,是日本筑波大学电子计算机几何图形与图型试验室(CGG)的副教授职称远藤裕纪(Yuki Endo)。

此外俩位合作方,分别是同试验室的金森佳宏(Yoshihiro Kanamori)副教授职称,和丰桥技术性科技学院的栗山繁( Kuriyama Shigeru)专家教授。

传送器

PyTorch编码:https://github.com/endo-yuki-t/Animating-Landscape

新项目详细地址:http://www.cgg.cs.tsukuba.ac.jp/~endo/projects/AnimatingLandscape/

毕业论文详细地址:https://arxiv.org/abs/1910.07192

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