问耕 郭一璞 发自 凹非寺 

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

记得神笔马良的故事么？

拿到神笔的马良，可以画物品、画动物、画食物，而且，这些画作都可以一秒钟从画面上出来，变成真实世界中存在的东西。

虽然这只是一个童话故事，不过，英伟达和MIT联手的最新研究，基本上马良的“神笔”造了个八九不离十。

来自英伟达和MIT的研究团队，最近搞出了迄今最强的高清视频生成AI。这个团队，包括来自英伟达的Ting-Chun Wang、刘明宇（Ming-Yu Liu），以及来自MIT的朱俊彦（Jun-Yan Zhu）等。

他们的成果到底有多强、多可怕？一起来看。

只要一幅动态的语义地图，你就可以获得和真实世界几乎一模一样的视频。换句话说，只要把你心中的场景勾勒出来，不用去实拍，电影级的视频就可以自动P出来，像下面一样：



这可不是在播放录像，街景中的道路、车辆、建筑、绿植都是自动生成的。原本只是简单勾勒景物轮廓的语义分割图，摇身一变就成了真实的街景。

真实的有点过分。

而且，还可以生成各种不同风格的视频：



甚至，它还能把街景改掉。比如把道路两侧的建筑全都变成树木，顿时有一种行驶在森林公园的感觉：



或者把行道树也给变成建筑，不过这些建筑倒是看起来有年头了：



随意的生成变化，就像偷来了哈利·波特的魔杖，无需咒语，就可以把这个场景中所有的元素变变变。

还有厉害的。

通过一个简单的素描草图，就能生成细节丰富、动作流畅的高清人脸：

根据勾勒出的人脸轮廓，系统自动生成了一张张正在说话的脸，脸型、面部五官、发型、首饰都可以生成。



甚至还主动承担了给人脸绘制背景的任务。

除此之外，人脸的面色、发色也可以定制化选择，皮肤或深或浅，发色或黑或白，全都自然生成无压力：



△ 面色红润style



△ 一脸苍白style



△ 脸色蜡黄style

简直就像同一个人染了头发拍了三遍，这种逼真的效果，真怕有一天朋友圈三无化妆品微商们拿去造假骗人。（当然，仔细看眉毛，还是有一些破绽）

不只人脸，整个身子都能搞定：



随着左侧人体模型的跳动、位移和肢体不断变换，右侧的真人视频中，主角也在随之舞蹈，无论你想要什么样的姿势，变高、变矮、变胖、变瘦，只要把左侧的人体模型调整一下，右侧的真人视频就会乖乖的听你调教。

与之前的研究相比，英伟达这个vid2vid的效果怎么样，大家一看便知。

这是2017年ICCV上的COVST的效果：



这是2018年CVPR上的pix2pixHD的效果：



而最新的效果是这样：



没有模糊，没有扭曲，没有异常的闪动，画面平稳流畅，色调柔和。如果应用在视频生产中，简直可以让抠图小鲜肉们一年拍10000部电影都不成问题。

最后，清晰的效果欢迎大家点开视频查看：

技术细节

这么NB的效果，是怎么实现的？

说下要点。



研究团队使用了序列生成器和多尺度鉴别器来训练神经网络。生成器接收输入映射和前序帧，然后生成中间帧和Flow map。Flow map用于处理前序帧，然后与中间帧合并，从而生成最终帧。

生成下一帧时，最终帧变成输入，以此类推。



鉴别器共有两种，一种处理图片，一种处理视频。

图片鉴别器同时获取输入图像和输出图像，并从多个特征尺度进行评估，这与pix2pixHD类似。视频鉴别器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。

所有帧在进入鉴别器之前，还进行了下采样，这可以看做是时域中的多尺度。



训练从低分辨率开始，然后结合低分辨率特征进行高分辨率的训练。同样，训练先从几帧开始，然后逐渐增加训练帧的数量。这两个步骤不断交替，形成渐进式的训练流程，最终让神经网络学会生成高分辨率和长时间的视频。

更多细节，可以从Paper中查看。

论文中表示，这是一种在生成对抗性学习框架下的新方法：精心设计的生成器和鉴别器架构，再加上时空对抗目标。这种方法可以在分割蒙版、素描草图、人体姿势等多种输入格式上，实现高分辨率、逼真、时间相干的视频效果。

这种新方法训练出来的模型，能够生成长达30秒的2K分辨率街景视频，显著提升了视频合成的技术水平，而且这个方法还能用来预测未来的视频发展。

论文传送门：

https://tcwang0509.github.io/vid2vid/paper_vid2vid.pdf



代码

好消息是，相关代码也已经在GitHub上公布。

而且研究团队给出了详细的训练指南，可以算是手把手教你如何自己训练出一个类似的强大神经网络。

包括用8个GPU怎么训练，用1个GPU又该怎么设置等等。



你所需要准备的是，一个Linux或者macOS系统，Python 3，以及英伟达GPU+CUDA cuDNN。

GitHub页面传送门：

https://github.com/NVIDIA/vid2vid

— 完 —

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