字節(jié)實(shí)習(xí)生完美摳圖王冰冰！連頭發(fā)絲都根根分明
魚羊 明敏 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI
看這一頭蓬松的秀發(fā)，加上帥氣的動(dòng)作，你以為是在綠幕前拍大片？
No、No、No
這其實(shí)是AI拿來視頻實(shí)時(shí)摳圖后的效果。
沒想到吧，實(shí)時(shí)視頻摳圖，現(xiàn)在能精細(xì)到每一根發(fā)絲。
換到alpha通道再看一眼，不用多說，德芙打錢吧（手動(dòng)狗頭）。
這就是來自字節(jié)跳動(dòng)實(shí)習(xí)生小哥的最新研究：實(shí)時(shí)高分辨率視頻摳圖大法。
無需任何輔助輸入，把視頻丟給這個(gè)名為RVM的AI，它分分鐘就能幫你把人像高精度摳出，將背景替換成可以任意二次加工的綠幕。
不信有這么絲滑？我們用線上Demo親自嘗試了一波。
相比之下，現(xiàn)在在線會(huì)議軟件里的摳圖，一旦頭發(fā)遮住臉，人就會(huì)消失……
頭發(fā)絲更是明顯糊了。
難怪看得網(wǎng)友直言：
不敢想象你們把這只AI塞進(jìn)手機(jī)里的樣子。
目前，這篇論文已經(jīng)入選WACV 2022。
你也可以上手一試
目前，RVM已經(jīng)在GitHub上開源，并給出了兩種試玩途徑：
于是我們也趕緊上手試了試。
先來看看效果：
首先來點(diǎn)難度低的。
對(duì)于這種人物在畫面中基本不移動(dòng)的情況，RVM可以說是表現(xiàn)的非常好，和人工摳圖幾乎無差別。
現(xiàn)在，王冰冰進(jìn)入動(dòng)森都毫不違和了。
于是開腦洞，也變得簡單了許多……
咳咳，言歸正傳。人物動(dòng)作幅度加大會(huì)怎樣呢？
對(duì)于多人舞蹈視頻而言，RVM的表現(xiàn)也很nice。
即便動(dòng)來動(dòng)去、頭發(fā)亂甩，也沒有影響它的摳圖效果。
只有在人物出現(xiàn)遮擋的情況下，才會(huì)出現(xiàn)瑕疵。
對(duì)比前輩方法MODNet，確實(shí)有不小的進(jìn)步。
不過我們也發(fā)現(xiàn)，如果視頻的背景較暗，就會(huì)影響RVM的發(fā)揮。
比如在這種背景光線昏暗的情況下，摳圖的效果就非常不盡人意了。
可以看到，博主老哥的頭發(fā)完全糊了。
而且身體的邊界線也不夠清晰。
所以，如果你想自己拍視頻試玩，就一定要選擇光線充足的場景。
利用時(shí)間信息
那么這樣的“魔法”，具體又是如何實(shí)現(xiàn)的？
照例，我們先來扒一扒論文~
實(shí)際上，有關(guān)視頻摳圖的算法如今已不鮮見，其中大多數(shù)采用的是將視頻中的每一幀作為獨(dú)立圖像來實(shí)現(xiàn)摳圖的方法。
不同與此，在這篇論文中，研究人員構(gòu)建了一個(gè)循環(huán)架構(gòu)，利用上了視頻的時(shí)間信息，在時(shí)間一致性和摳圖質(zhì)量上取得了明顯改進(jìn)。
從上圖中可以看出，RVM的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括3個(gè)部分：
特征提取編碼器，用來提取單幀特征；
循環(huán)解碼器，用于匯總時(shí)間信息；
深度引導(dǎo)濾波（DGF）模塊，用于高分辨率上采樣。
其中，循環(huán)機(jī)制的引入使得AI能夠在連續(xù)的視頻流中自我學(xué)習(xí)，從而了解到哪些信息需要保留，哪些信息可以遺忘掉。
具體而言，循環(huán)解碼器采用了多尺度ConvGRU來聚合時(shí)間信息。其定義如下：
在這個(gè)編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)中，AI會(huì)完成對(duì)高分辨率視頻的下采樣，然后再使用DGF對(duì)結(jié)果進(jìn)行上采樣。
除此之外，研究人員還提出了一種新的訓(xùn)練策略：同時(shí)使用摳圖和語義分割目標(biāo)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。
這樣做到好處在于：
首先，人像摳圖與人像分割任務(wù)密切相關(guān)，AI必須學(xué)會(huì)從語義上理解場景，才能在定位人物主體方面具備魯棒性。
其次，現(xiàn)有的大部分摳圖數(shù)據(jù)集只提供真實(shí)的alpha通道和前景信息，所以必須對(duì)背景圖像進(jìn)行合成。但前景和背景的光照往往不同，這就影響了合成的效果。語義分割數(shù)據(jù)集的引入可以有效防止過擬合。
最后，語義分割數(shù)據(jù)集擁有更為豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
經(jīng)過這一番調(diào)教之后，RVM和前輩們比起來，有怎樣的改進(jìn)？
從效果對(duì)比中就可以明顯感受到了：
另外，與MODNet相比，RVM更輕更快。
從下面這張表格中可以看出，在1080p視頻上RVM的處理速度是最快的，在512×288上比BGMv2略慢，在4K視頻上則比帶FGF的MODNet慢一點(diǎn)。研究人員分析，這是因?yàn)镽VM除了alpha通道外還預(yù)判了前景。
更直觀的數(shù)據(jù)是，在英偉達(dá)GTX 1080Ti上，RVM能以76FPS的速度處理4K視頻，以104FPS的速度處理HD視頻。
一作字節(jié)跳動(dòng)實(shí)習(xí)生
這篇論文是一作林山川在字節(jié)跳動(dòng)實(shí)習(xí)期間完成的。
他本科、碩士均畢業(yè)于華盛頓大學(xué)，曾先后在Adobe、Facebook等大廠實(shí)習(xí)。
2021年3月-6月，林山川在字節(jié)跳動(dòng)實(shí)習(xí)。8月剛剛?cè)肼毼④洝?/p>
事實(shí)上，林山川此前就曾憑借AI摳圖大法拿下CVPR 2021最佳學(xué)生論文榮譽(yù)獎(jiǎng)。
他以一作身份發(fā)表論文《Real-Time High-Resolution Background Matting》，提出了Background Matting V2方法。
這一方法能夠以30FPS的速度處理4K視頻，以60FPS的速度處理HD視頻。
值得一提的是，Background Matting這一系列方法不止一次中了CVPR。此前，第一代Background Matting就被CVPR 2020收錄。
兩次論文的通訊作者都是華盛頓大學(xué)副教授Ira Kemelmacher-Shlizerman，她的研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形、AR/VR等。
此外，本次論文的二作為Linjie Yang，他是字節(jié)跳動(dòng)的研究科學(xué)家。本科畢業(yè)于清華大學(xué)，在香港中文大學(xué)獲得博士學(xué)位。
對(duì)了，除了能在Colab上試用之外，你也可以在網(wǎng)頁版上實(shí)時(shí)感受一下這只AI的效果，地址拿好：
https://peterl1n.github.io/RobustVideoMatting/#/demo
GitHub地址：
https://github.com/PeterL1n/RobustVideoMatting
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2108.11515
參考鏈接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/pdbpmg/r_robust_highresolution_video_matting_with/