揭秘爆火特效背后的秘密。

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編者按：本文來自微信公眾號“量子位”（ID:QbitAI），作者 金磊 ，36氪經授權發布。

這兩天，抖音上一款特效——「變身漫畫」，簡直火到不行。

從明星到路人，堪稱全民參與，來看下效果吧~

首先登場的是張藝興和戚薇。

可以看到，這個特效基于人物的面容，很好的轉換成了二次元漫畫風格。

尤其是眼睛的處理，把張藝興慵懶的眼神、戚薇水汪汪的大眼睛，詮釋的淋漓盡致。

當然發型也都是「滿分轉換」，分叉、造型等細節可以說是絲毫不差了。

抖音網友們直呼：

終于看到這個特效啦！早就想看偶像的漫畫風，圓夢了！

可愛的pDD同學也參與了進來，這個漫畫風讓他變得少了些油膩，多了份清純，好評！

調皮的網友竟發出疑問：

安西教練？

當然，刷了眾多視頻之后，你會發現這個特效并不是適合所有人，建議以下2類人慎用此特效。

第一類是顏值過高，這里的高是指本來長相就像「從漫畫里走出來」的人，例如吳亦凡。

本來吳亦凡是濃眉大眼、五官立體，轉換后卻顯得「單薄」了不少。

第二類是彪形大漢……話不多說，來感受一下這個畫風……

嗯……原來的味道，全沒了……引得網友直呼：

你為什么要拉過來？

發我男朋友看一下，讓他認清社會的現實。

突破「次元壁」的關鍵技術

那么如此有趣的特效，是怎么做到的呢？

雖然目前并沒有看到專門對應此特效的研究，但是有關「風格遷移」的研究，并不是新鮮的事物了。

而在眾多研究中，打破二次元和三次元的關鍵技術，就是GAN(對抗生成網絡)。

用GAN實現漫畫風

早在去年，港中文、哈工大和騰訊優圖的一篇最新研究，可以將人臉照片轉化成如同手繪版的卡通圖，甚至還能反向轉換，將二次元的卡通圖像，轉換成現實中可能的樣子。

將真實人臉照片轉化成卡通圖像，效果超越了CycleGAN。

還能轉換成日漫畫風，自帶了熱血青春的氣息。

這項研究利用到的技術叫做Landmark Assisted CycleGAN，它利用面部標志特征來定義一致性損失，指導在CycleGAN中訓練局部鑒別器。

整體結構如下：

整體來說，這個轉換過程分為3步。

首先，生成器先根據CycleGAN生成一張粗糙的卡通人臉。

隨后，模型根據第一步生成的圖像，生成一個預訓練回歸量（regressor），來預測面部landmark，對面部的關鍵點進行標記。

最后，通過局部和全局兩種鑒別器，研究人員細化在卡通圖和對應真實圖像中的人臉特征。在這個階段，強調了landmark的一致性，因此最后的生成生成結果逼真且有辨識度。

用GAN實現油畫風

例如MIT和IbM沃森聯合實驗室，發布的名為AI portraits Ars的工具，只要給定一張圖像，就能秒變「文藝復興款」的油畫風。

值得一提的是，這不是風格遷移，而是GAN自己畫出來的。

不止能拿著照片作畫，看著視頻也沒問題，例如1960年的老電影《驚魂記》。

這項技術里GAN的生成器就像是個畫師，而判別器就充當鑒賞家角色，負責識破生成器的畫不是人類作品。

生成器里有個潛在空間，里面有千千萬萬的AI畫像，都是從人類畫作里，用不同的向量修改而成。

然后，要按著照片生成畫像，就把一個向量 (Latent Vector) ，映射到千萬AI畫像里和照片最接近的一幅。

團隊還設計了一個Inverter，可以從照片里近似出一個向量，用來找到潛在空間里最合適的那個向量。

用GAN讓紙片人活起來

除此之外，GAN甚至還可以讓2D形象變成3D“活物”。

例如來自華盛頓大學的照片喚醒(photo Wake-Up)技術，可以讓你體驗到麻瓜的神奇魔法。

它可以讓你最愛的體育明星從照片里跑出來：

還能賦予二次元角色新力量：

還可以借此把角色們AR/VR化，只要動動手指，它們就能出現在你身邊的世界：

這項研究整個操作過程，其實只用了三步：

第一步是分割紙片人：利用現成的圖像分割算法，將畫中人的軀干、四肢分割，再用人體姿態估計，提取畫中人的2D骨骼關鍵點，忽略厚重的衣服，擬合出一種半裸的可塑3D模型，稱為SMpL模型。

第二步是是細化紙片人3D模型：先將SMpL模型映射到2D世界對準輪廓，調好再次轉換成3D模型確保精確度。

最后一步中，研究人員用CMU的Mo-cap人體動作數據集喂給模型。

讓二次元走進現實

除了抖音最近火爆的「變身漫畫」特效外，隔壁島國的一項「3D姿態追蹤」也火了。

可以讓漫畫人物跟隨著你的動作，一起翩翩起舞，仿佛二次元人物走進了現實。

利用「真人模型」也是可以的。

并且這項技術可在線體驗哦(鏈接見傳送門)。

這樣一來，和你心儀的二次元對象，在現實中共舞便不再是夢！

若是把明星作為模型輸入的一部分，是不是也可以跟偶像共舞了？

咦？好像可以預見娛樂平臺的下一個爆款特效了。

網站標題：抖音AI特效火遍全網：真人秒變漫畫形象，吳亦凡pDD戚薇都玩上癮了
當前地址：http://m.newbst.com/article22/scdijc.html

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