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          千年一瞬,兵馬俑竟眨眼了!外國小哥用AI復(fù)原了他

          共 1515字,需瀏覽 4分鐘

           ·

          2022-07-31 05:40



            新智元報(bào)道  

          編輯:桃子 如願(yuàn)
          【新智元導(dǎo)讀】穿越千年之前,外國博主借用AI技術(shù)讓秦代兵馬俑「活了過來」!|融合生態(tài) 價(jià)值共創(chuàng)——「2022新智者大會(huì)」開啟,諸多業(yè)界大咖,精彩分享不間斷!點(diǎn)擊預(yù)約????


          千年一瞬,他們眨眼的瞬間,仿佛歷史重演。


          前不久,外國博主Panagiotis Constantinou用AI修復(fù)了秦代兵馬俑。



          更令人驚艷的是,他還讓古人做出了細(xì)微的動(dòng)態(tài)表情。


          快看,兵馬俑在向你眨眼、微笑。


          去過兵馬俑后,大家都會(huì)對(duì)這些泥塑真人古跡的感到震撼。再看用AI復(fù)原后的兵馬俑,竟變成了有血有肉的大叔。



          每個(gè)兵馬俑的表情都是千奇百態(tài),幾千年過去了,我們很難想象出他們當(dāng)時(shí)的樣子。


          這位外國小哥讓這些兵俑重新煥發(fā)了生機(jī),穿越千年來和你對(duì)話。


          此前,B站UP主大谷也對(duì)兵馬俑進(jìn)行了修復(fù),讓其嘴巴也動(dòng)了起來。



          其實(shí),除了兵馬俑,Panagiotis Constantinou還對(duì)埃及帝王敵后、古希臘哲學(xué)家、英國女王等做了一系列動(dòng)態(tài)修復(fù)。


          接下來一起欣賞下。


          穿越時(shí)空相逢


          古羅馬末期聲名顯赫的首富Marcus Crassus



          亞歷山大大帝


          古埃及艷后


          英國女王


          ......

          憑借這一系列修復(fù),外國博主也爆火出圈,也引來許多人的關(guān)注。


          修復(fù)技術(shù)


          那么AI修復(fù)工作一般都是如何實(shí)現(xiàn)的呢?

          大多都會(huì)用到這三個(gè)技術(shù):第一個(gè)是負(fù)責(zé)做補(bǔ)幀的DAIN,第二個(gè)是做分辨率擴(kuò)增的ESRGAN,第三個(gè)是上色的DeOldify。

          DAIN:深度感知視頻幀插值(DAIN)模型,通過探索深度信息來顯式地檢測遮擋。該項(xiàng)目開發(fā)了一個(gè)深度感知流動(dòng)投影層,優(yōu)選取樣更近的物體,以合成中間流插補(bǔ)視頻幀。


          ESRGAN:ESRGAN改進(jìn)自SRGAN ,主要用來做視頻超分辨率。

          與SRGAN的深層模型越來越難以訓(xùn)練相反,更深層次的 ESRGAN 模型通過簡單的訓(xùn)練就能達(dá)到卓越的性能,核心點(diǎn)在于平衡視覺質(zhì)量和峰值信噪比的網(wǎng)絡(luò)插值策略。


          DeOldify:DeOldify 使用了NoGAN 進(jìn)行訓(xùn)練,NoGAN對(duì)于獲得穩(wěn)定和豐富多彩的圖像是至關(guān)重要的。

          NoGAN 訓(xùn)練結(jié)合了 GAN (美妙的著色)的好處,同時(shí)消除了副作用(如視頻中的閃爍對(duì)象)。

          不論是圖像還是視頻,AI能夠?qū)⑵湫迯?fù)得栩栩如生,最主要的是歸功于它強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。

          這里我們?cè)俸唵瘟私庖幌翧I修復(fù)離不開的「靈魂GAN」。

          還記得馬和斑馬相互轉(zhuǎn)換的圖像嗎?這便是GAN的應(yīng)用之一。



          和其他經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比,GAN算法最大的創(chuàng)新點(diǎn)便是它結(jié)合了生成器(Generator)和判別器(Discriminator),以二者的相互對(duì)抗進(jìn)而實(shí)現(xiàn)相互優(yōu)化,最后達(dá)到一個(gè)「勢均力敵」的狀態(tài)。

          以圖像為例,判別器D經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練,最后希望可以準(zhǔn)確分辨出哪一個(gè)是真實(shí)的數(shù)據(jù)分布,哪一個(gè)是生成器的數(shù)據(jù)分布;同時(shí),生成器G也不斷地訓(xùn)練,最后希望能夠以假亂真,讓判別器判斷不出到底哪個(gè)是真的圖像,哪個(gè)是假的圖像。

          現(xiàn)在越來越多的技術(shù)像是AI修復(fù)、AI換臉等都離不開GAN網(wǎng)絡(luò),曾經(jīng)困擾GAN的難題,比如難以收斂等也都漸漸得到了改善,而且基于GAN也衍生出了越來越多的更優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò),比如CycleGAN、StackGAN等,愈加逼真、生動(dòng)的圖像逐一呈現(xiàn)在大眾眼前。

          現(xiàn)在大抵是「萬物皆可AI」的時(shí)代了!

          AI還會(huì)繼續(xù)給我們帶來何種視覺驚喜,我們拭目以待~~~

          參考資料:

          https://www.youtube.com/watch?v=K1ojdnvOXS0

          https://github.com/junyanz/CycleGAN/blob/master/imgs/horse2zebra.gif




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