用AI帮自己做动画，这位视觉特效师是认真的丨Reddit超热

萧箫 丽翔 凹非寺

当听觉特技师与GAN强强联合携手，做出的动画电影会不能更快看？

标准答案是YES。

这是一名听觉特技师，用英文版抖音上超火的上恩Bella Poarch的视频，聚合的克林顿TikTok版动画电影：

不但动画电影效用精巧，眼神生动活泼，GAN聚合的人物形象也不能发生意外“进料”的情形。

彼时，那位专精动画电影师一碰触到AI，就看上了AI搞表演艺术的“胆量”——用GAN将两个音频中的人物动画电影化，只须要几秒钟。

相对而言，假如用恒定的应用软件展开动画电影制做，可能将须要花费两个动画电影师数周的天数。

但是，他迅速辨认出，原有的那些AI人脸识别动画电影化的数学模型，做出的米老鼠形像毕竟相差太大。

如下表所示图，在此之前用AI将安倍晋三动画电影化后，米老鼠人物形象的面色看上去不好……

△动画电影化后有点儿印堂发黑的怪异感

只好，他索性他们上手，紧密结合原有的GAN数学模型展开强化修正。

效用全由！

不但像给恒定的人脸识别加了自拍特技，米老鼠形像毕竟堪称迪斯尼动画电影中的主人公：

连克林顿都“返老还童”，比开了自拍看上去还年轻。

而且，任何人都能控制那些米老鼠人物形象的眼神，即使是提前录制好的音频也可以。

那么，这样的动画电影效用，到底是怎么做出的？

迁移学习的妙用

那位听觉特技师，选择了用一种特殊的方式制做好看的米老鼠人物形象形像。

他利用迁移学习聚合了两个7×6的表格，根据迁移学习的强度来聚合不同风格的人脸识别。

也就是说，假如迁移学习强度越大，人物形象就会越接近米老鼠化，而迁移学习强度越小，人物就越接近真实形像。

可以看见，图像越靠近左下角，人像就越真实；而越靠近右上角，人物形象就更接近米老鼠化。

这样，既能最大程度上保留人物形象的特点，又能使米老鼠脸看上去更精巧。

而且AI还能根据“客户需求”，判断出更适合的人像，并展开数据训练。

连尤金老爷子看上去都年轻了不少，甚至有点儿《飞屋环游记》里老爷爷的慈祥意味了。

在这其中，听觉特技师利用了GAN来聚合米老鼠人物形象的形像。

既能“性别转换”，也能变化年龄

那位听觉特技师采用的基础数学模型是Justin Pinkney和Doron Adler的作品StyleGAN2 FFHQ （Nvidia的数学模型），主要根据DeepAI做成。

StyleGAN的原理在于，它摒弃了输入层，添加了两个非线性映射网络。

此外，它创新了一种名为style-based generator的聚合器，能够控制所聚合图像的高层级属性(high-level attributes)，如 发型、雀斑等。

而且，这个StyleGAN自带两个开源数据集FFHQ，里面包含着各种各样的人脸识别数据集。

而那位听觉特技师，则是将这个StyleGAN2 FFHQ展开了微调。

利用GAN聚合的人物形象形像，不但可以米老鼠化，还可以让图像模式化（Stylized），聚合风格相似的人物形象眼神和特征。

不但可爱的小朋友能被米老鼠化，而且还能根据眉毛和脸部特征构建两个女孩子的面部：

假如人物形象“长大”了，那么模式化出的女孩子的面部，也会变得更成熟：

这份应用软件目前还没开源，因为看上去，那位听觉特技师对他们做出的动画电影还不是太满意，认为仍然有更多可以改进的空间。

但是，网友似乎已经有点儿急不可耐。

有热爱二次元的网友表示，希望这样的工具能将所有的漫画改成动漫。

也有网友表示，这样的工具看上去已经很棒了，不知道作者是否有意愿在对作品满意后，展开开源。

期待那位听觉特技师能够达成目标，将这份数学模型代码开源。

作者介绍

Nathan Shipley，听觉特技师，动态图形表演艺术家，创意技术人员，目前感兴趣的研究方向是AI聚合表演艺术。

此外，那位特技师还曾经在2019年，为佛罗里达州圣彼得堡的达利博物馆“复活”了超现实主义画家Salvador Dali本人。

那些对画家Dali的著作有兴趣的观展者，只要按下按钮，就能看见屏幕中的Dali正对你“打招呼”，神态非常惟妙惟肖。

假如对他的表演艺术作品感兴趣的话，可以戳下方地址主页查看。

Nathan Shipley主页地址：

参考链接：

—完—

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