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AI還原的朱元璋、兵馬俑來了!杜甫激燃演唱奧特曼主題曲,B站Up主大谷新作

 馮仙森 2020-08-26
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朱元璋、林黛玉、兵馬俑、杜甫…… 這些歷史人物到底長什么樣?B 站 up 主「大谷」幫我們用 AI 還原出了一種可能。

無論是理科還是文科的同學(xué),想必都對中學(xué)歷史課本上的「朱元璋」畫像印象深刻。這幅畫像里的朱元璋長了一張「鞋拔子臉」,只能用帝王特有的「異相」來解釋。


然而,在故宮南熏殿所藏的官方正式版歷代帝王畫像中,朱元璋的長相就正常多了:


朱元璋到底長什么樣?其實(shí)這個問題一直都有爭議。很多人認(rèn)為,故宮收藏的官方畫像似乎更有說服力,因?yàn)檫@兩幅畫的相貌相似程度和隨年齡的演變不容易造假。

雖然畫像可以大體還原古人的長相,但總不及照片來得寫實(shí)、清晰。最近,國內(nèi)外似乎掀起了一場用 AI 還原古人的潮流,先是有 設(shè)計師用 GAN 和 PS 復(fù)原了他眼中的古羅馬皇帝群像,后有 B 站 up 主「大谷」用 AI 還原中國皇帝朱元璋,還是能動的那種:


居然有點(diǎn)帥是怎么回事?


此外,大谷此次還復(fù)原了林黛玉、徐悲鴻等人的畫像以及蔣兆和、黃胄等人經(jīng)典畫作中的人物:

林黛玉。

蔣兆和《老伴》。

徐悲鴻。

黃胄《于闐歌舞圖》。

就連博物館的兵馬俑也有了寫實(shí)的長相:

評論區(qū)有人說:「想看秦始皇,以后轉(zhuǎn)賬的時候好對比一下?!?/section>

前面說到課本,還記得你當(dāng)年涂過的杜甫嗎?作為課本涂鴉界最受歡迎的人物,杜甫也在新一期的視頻中出鏡了,而且還唱上了奧特曼主題曲《奇跡再現(xiàn)》,有望成為 B 站新一輪鬼畜素材。


大谷在視頻中簡單介紹了這些成果和他所用的方法(友情提示:不關(guān)彈幕可能看不到作品)?;蛟S,我們離哈利波特的魔法世界真的不遠(yuǎn)了。
修復(fù)技術(shù)細(xì)節(jié)

大谷在視頻中介紹稱,影片的 AI 工作流來自海外博主 Denis Shiryaev 的教程,Denis 曾在 AI Stuff 系列中修復(fù)了很多西方經(jīng)典油畫人物,我們可以將其稱為「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藝術(shù)」。

比如神秘的蒙娜麗莎:


墨西哥傳奇女畫家弗里達(dá)《戴荊棘和蜂鳥項(xiàng)鏈的自畫像》:


還有《戴珍珠耳環(huán)的少女》:


《維納斯的誕生》:


完整視頻如下:

Denis Shiryaev 的 youtube 主頁:https://www./user/shirman88

Denis 在這一視頻中所使用的修復(fù)技術(shù)有五種,分別是 Face-Image-Motion-Model、StyleGAN2-Face-Modificator、DAIN、ESRGAN 和 Artbreeder。

Face-Image-Motion-Model

項(xiàng)目地址:https://github.com/tg-bomze/Face-Image-Motion-Model

該模型基于「First Order Motion」這一核心模型,方法來源于 NeurIPS 2019 論文《First Order Motion Model for Image Animation》。機(jī)器之心此前介紹過的視頻會議換臉軟件「Avatarify」,也是基于這一技術(shù)實(shí)現(xiàn)人臉處理的。


論文鏈接:https://papers./paper/8935-first-order-motion-model-for-image-animation.pdf

「First Order Motion」框架由兩個主要模塊組成:「運(yùn)動估計模塊」和「圖像生成模塊」。運(yùn)動估計模塊的目的在于預(yù)測密集的運(yùn)動場,此處假設(shè)存在一個抽象的參考坐標(biāo),并預(yù)估存在「from reference to source」和「from reference to driving」兩種轉(zhuǎn)換。因此可以獨(dú)立處理源幀和驅(qū)動幀。做這樣的處理是因?yàn)槟P驮跍y試時會接收從不同視頻中采樣的源圖像幀和驅(qū)動幀的組,從視覺上來說可能會很不同。

「First Order Motion」方法概述圖。

StyleGAN2-Face-Modificator

StyleGAN2-Face-Modificator 項(xiàng)目效果圖。

項(xiàng)目地址:https://github.com/tg-bomze/StyleGAN2-Face-Modificator

StyleGAN2 是英偉達(dá)在 2019 年 12 月開源的高分辨率圖像生成方法,相比于前輩「StyleGAN」,它在解決生成圖像偽影問題的同時,還能得到細(xì)節(jié)更好的高質(zhì)量圖像?!窼tyleGAN2-Face-Modificator」則是基于這一技術(shù)開發(fā)的人臉編輯器工具。


論文鏈接:https:///abs/1912.04958

DAIN

項(xiàng)目地址:https://github.com/baowenbo/DAIN

DAIN 模型來源于 CVPR 2019 論文《Depth-Aware Video Frame Interpolation》,在這一研究中,上海交通大學(xué)、加州大學(xué)默塞德分校、谷歌等機(jī)構(gòu)的研究者,針對基于深度學(xué)習(xí)的視頻插幀任務(wù)中的常見問題進(jìn)行了優(yōu)化,提出了一種利用深度信息檢測遮擋的視頻幀插值方法。Denis 在多個修復(fù)視頻中都使用了這一技術(shù)


論文地址:https:///pdf/1904.00830.pdf

ESRGAN

項(xiàng)目地址:https://github.com/xinntao/ESRGAN

Denis Shiryaev 視頻中所用到的分辨率擴(kuò)增方法為「ESRGAN」,該方法來源于 ECCV 2018 Workshop 論文《ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks》,研究者在 * *SRGAN 的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),包括改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、判別器的判別形式,以及更換了一個用于計算感知域損失的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),提出了一種 Residual-in-Residual Dense Block (RRDB) 的網(wǎng)絡(luò)單元。


論文鏈接:https:///pdf/1809.00219.pdf

Artbreeder

Artbreeder 是一款在線生成程序,該網(wǎng)站擁有大量不同風(fēng)格的面部圖像,用戶可以手動進(jìn)行調(diào)整,將不同的圖像混合在一起,生成全新的圖像。

近日,設(shè)計師 Daniel Voshart 利用 Artbreeder,結(jié)合手動調(diào)整,修復(fù)了 800 張羅馬皇帝半身像的照片,在社交網(wǎng)絡(luò)上引起熱議。


網(wǎng)站地址:http:/// 

此外,Denis Shiryaev 還在自己的 YouTube 頻道發(fā)布了許多修復(fù)視頻,如果你有興趣的話,可以在他的網(wǎng)站觀看更多作品:https:///

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文章來源:機(jī)器之心

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