人工智慧換臉技術日趨成熟,應用在電影令人驚豔!
▲ Disney Research 公開之換臉過程示意圖。(圖片擷取自 Disney Research)
▲圖爲迪士尼與 DeepFakes、DeepFaceLab 和 Nirkin 等換臉方法的效果對比。(圖片擷取自 Disney Research)
如「有戴眼鏡的臉」無法穩定進行人臉交換，問題不在於眼鏡部分無法渲染，而是無法恰當捕捉到表情和姿勢。研究人員曾嘗試調整輸入源，但依然無法穩定掌握產出品質。還有，雖然人臉正面直視鏡頭的圖像換臉效果良好，但俯視、仰視或側面等人臉角度與特殊光源下的換臉，可能會導致不完善的生成結果，如模糊和僞影。
▲ 換臉生成失敗示意圖。(圖片擷取自 Disney Research)
不過研究人員補充道，這類問題實際應用於電影場景中影響不大，亦可以經由其他方式解決。
未來當這項 AI 人工智慧 技術更加成熟，得以廣泛應用後，影視作品能有更逼真自然、栩栩如生的特效，對觀眾來說也是一大福音啊！
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首個百萬畫素換臉方法
人工智慧 研究團隊提出了一個漸進式訓練的梳狀模型（comb model），配合編碼器進行模型訓練。- 步驟 1：對原始圖像 xt 進行臉部檢測辨識，並提取關鍵點。
- 步驟 2：將人臉分辨率歸一化（即標準化剪裁）為 1024×1024 像素，並保存歸一化參數
- 步驟 3：將步驟 1、2 預處理好的圖像輸入編碼器中，用相應的解碼器解碼。
- 步驟 4：使用步驟 2 保存的歸一化參數，在圖像「x˜_s」上反轉圖像歸一化結果，將生成的圖像與原始圖像 xt 進行多頻帶混合，得到人臉交換的成果圖像。
迪士尼換臉 AI 有待突破的缺點
儘管研究團隊證明在細節、解析度以及自然度上，迪士尼 AI 人工智慧 都優於其他換臉模型，但團隊也承認他們的技術存在明顯的侷限性。如「有戴眼鏡的臉」無法穩定進行人臉交換，問題不在於眼鏡部分無法渲染，而是無法恰當捕捉到表情和姿勢。研究人員曾嘗試調整輸入源，但依然無法穩定掌握產出品質。還有，雖然人臉正面直視鏡頭的圖像換臉效果良好，但俯視、仰視或側面等人臉角度與特殊光源下的換臉，可能會導致不完善的生成結果，如模糊和僞影。
未來當這項 AI 人工智慧 技術更加成熟，得以廣泛應用後，影視作品能有更逼真自然、栩栩如生的特效，對觀眾來說也是一大福音啊！
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