如何p视频(P图软件推荐GAN)

见过用GAN来P图,见过用GANP视频吗?

瞧,原本一直在面无表情地讲话的人,全程露出了微笑;原本得4、50岁的人,直接变20几岁了:

见过用GAN来P图,见过用GANP视频吗?

瞧,原本一直在面无表情地讲话的人,全程露出了微笑;原本得4、50岁的人,直接变20几岁了:

“众所周知,视频不能P”,GAN:是吗?

另一边,正在微笑唱歌的“赫敏”一下子愤怒起来,还能换上一张几岁小孩的脸:

“众所周知,视频不能P”,GAN:是吗?

奥巴马也如此,4种版本的面部状态信手拈来,甚至连性别都给P成女的了:

“众所周知,视频不能P”,GAN:是吗?

不管人脸表情和状态如何变化,这些视频都没有给人任何违和感,全程如此的丝滑~

哦对,除了真人,动漫视频里的脸也可以P:

“众所周知,视频不能P”,GAN:是吗?

有点厉害了。

基于GAN的视频面部编辑

这个模型出自以色列特拉维夫大学

众所周知,GAN在其潜空间内编码丰富语义的能力,已经被广泛用于人脸编辑。

不过将它用在视频中还是有点挑战性:一个是缺乏高质量数据集,一个是需要克服时间一致性 (temporal coherency)这一基本障碍。

不过研究人员认为,第二点这个障碍主要是人为的。

因为原视频本具备时间一致性,编辑后的视频却变了,部分原因就是在editing pipeline中对一些组件(component)处理不当。

而他们提出的这个视频人脸语义编辑框架,相对于当前技术水平做出了重大改进:

只采用了标准的非时序StyleGAN2,对GAN editing pipeline中的不同组件进行分析,确定哪些组件具备一致性,就用这些组件来操作。

整个过程不涉及任何用来维持时间一致性的额外操作。

具体流程一共分为六步:

1、输入视频首先被分割成帧,每帧中的人脸都被裁剪下来并对齐;

2、使用预训练的e4e编码器,将每张已裁剪的人脸反演到预训练的StyleGAN2的潜空间中;

3、在所有并行帧中使用PTI(最新提出的一种视频人脸编辑方法)对生成器进行微调,纠正初始反演中的错误,恢复全局一致性;

4、所有帧通过使用固定的方向和步长,线性地操纵其轴心潜码(pivot latent codes)进行相应编辑;

5、再次微调生成器,将背景和编辑过的人脸“缝合”在一起;

6、反转对齐步骤,并将修改后的人脸粘贴回视频中。

注意颈部曾产生了大量瑕疵,在最后一步完全修复好

和SOTA模型对比

这个模型效果到底有多好,来个对比就知道:

“众所周知,视频不能P”,GAN:是吗?

“众所周知,视频不能P”,GAN:是吗?

“众所周知,视频不能P”,GAN:是吗?

第一个是变年轻、第二、三个都是变老。

可以明显看到目前的SOTA模型(Latent Transformer)和PTI模型中的人脸会“抽巴”,并出现一些伪影,而这个新模型就避开了这些问题。

此外,研究人员还进行了时间一致性测试。

本文系发布者爱跨境 发表,本站仅提供信息存储空间服务。

本文为作者独立观点,不代表羽毛出海立场,转载请注明出处:https://www.salesba.com/archives/31364

(0)

相关推荐

发表回复

登录后才能评论

联系我们

在线咨询: QQ交谈

邮件:mail

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息