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隨意彎曲、任意抖動,絲毫不影響在紙上看《龍貓》。這不是什麼黑科技的新螢幕技術,而是AI合成的影像。
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AI可以在紙上放電影
那麼這是怎麼做到的呢?簡單來說,就是透過預測光流來替換影片中的圖片。
以梵谷的名畫《星空》為例。
第一步,將這幅畫列印在A4紙上,然後錄製影片。在不同角度、光照、抖動情況下捕捉紙張,並從中提取影格。
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第二步,也是最為關鍵的一步。
用LIFE單獨預測《星空》在影片畫面中的流動,然後將其替換成其他的圖片or影片。
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這裡的LIFE,是研究人員提出的弱監督框架,該框架只需要將整個圖像的相機姿勢變換作為弱監督。
用這一框架來訓練神經網路,來預估圖像對之間的不變光流。
透過運動結構(Structure-from-Motion,SfM)技術,可以很容易地估計出視角變化大、光照變化大的圖像對之間的相機姿勢。
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稀疏對應關係通常是通過特徵匹配和指定圖像來建立的。
然鵝,在跨圖像特徵匹配時候,指定圖像會出現一些差錯,阻礙了下游任務的進行。
下面這兩個樣本,就有種去夜店跳舞的感覺~
而用LIFE來指導特徵匹配,利用圖像對中豐富的上下文訊息來解決模糊匹配的問題。
就如圓圈中特徵點,正是LIFE預測下找到與原圖像最匹配的點。
最終,LIFE在各種場景下,都分優於目前最先進的光流估計方法。
比如,隨意彎曲。
以及在不同視角的變換。
即便是在黑暗的場景下,也能清晰的看到圖像。
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