還記得哈利?波特第一次來(lái)到霍格沃茨看到墻上那些既會(huì)動(dòng)又會(huì)說(shuō)話的掛畫是多么驚訝嗎？如果我們可以將掛畫 “復(fù)活”，和 500 多年前的蒙娜麗莎來(lái)場(chǎng)穿越時(shí)空的對(duì)話會(huì)怎樣呢？感謝 AI 技術(shù)，把畫 “復(fù)活” 不再是夢(mèng)！

名畫《蒙娜麗莎的微笑》，會(huì)動(dòng)了！

夢(mèng)娜麗莎轉(zhuǎn)過(guò)頭，嘴里說(shuō)著話，微微眨了眨眼，臉上帶著溫婉的微笑。

是的，《哈利·波特》世界中”會(huì)動(dòng)的畫“魔法實(shí)現(xiàn)了！來(lái)自三星AI中心(Samsung AI Center)和莫斯科斯的Skolkovo 科學(xué)技術(shù)研究所的一組研究人員，開發(fā)了一個(gè)能將讓JPEG變GIF的AI系統(tǒng)。

《哈利·波特》中守衛(wèi)格蘭芬多學(xué)院休息室的胖夫人畫像

更牛逼的是，該技術(shù)完全無(wú)需3D建模，僅需一張圖片就能訓(xùn)練出惟妙惟肖的動(dòng)畫。研究人員稱這種學(xué)習(xí)方式為“few-shot learning"。當(dāng)然，如果有多幾張照片——8張或32張——?jiǎng)?chuàng)造出來(lái)動(dòng)圖效果就更逼真了。比如：

愛因斯坦給你講物理：

瑪麗蓮夢(mèng)露和你 flirt：

本周，三星AI實(shí)驗(yàn)室的研究人員發(fā)表了一篇題為 “Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models” 的論文，概述了這種技術(shù)。該技術(shù)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其目標(biāo)是獲得一個(gè)輸入源圖像，模擬目標(biāo)輸出視頻中某個(gè)人的運(yùn)動(dòng)，從而將初始圖像轉(zhuǎn)換為人物正在說(shuō)話的短視頻。

論文一發(fā)表馬上引起轟動(dòng)，畢竟這項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)造了巨大的想象空間！

類似這樣的項(xiàng)目有很多，所以這個(gè)想法并不特別新穎。但在這篇論文中，最有趣的是，該系統(tǒng)不需要大量的訓(xùn)練示例，而且系統(tǒng)只需要看一次圖片就可以運(yùn)行。這就是為什么它讓《蒙娜麗莎》活起來(lái)。

3個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓蒙娜麗莎活起來(lái)

這項(xiàng)技術(shù)采用“元學(xué)習(xí)”架構(gòu)，如下圖所示：

圖2：“讓照片動(dòng)起來(lái)”元學(xué)習(xí)架構(gòu)

具體來(lái)說(shuō)，涉及三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

首先，嵌入式網(wǎng)絡(luò)映射輸入圖像中的眼睛、鼻子、嘴巴大小等信息，并將其轉(zhuǎn)換為向量；

其次，生成式網(wǎng)絡(luò)通過(guò)繪制人像的面部地標(biāo)(face landmarks)來(lái)復(fù)制人在視頻中的面部表情；

第三，鑒別器網(wǎng)絡(luò)將來(lái)自輸入圖像的嵌入向量粘貼到目標(biāo)視頻的landmark上，使輸入圖像能夠模擬視頻中的運(yùn)動(dòng)。

最后，計(jì)算“真實(shí)性得分”。該分?jǐn)?shù)用于檢查源圖像與目標(biāo)視頻中的姿態(tài)的匹配程度。

元學(xué)習(xí)過(guò)程：只需1張輸入圖像

研究人員使用VoxCeleb2數(shù)據(jù)集對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，這是一個(gè)包含許多名人頭像的數(shù)據(jù)庫(kù)。在這個(gè)過(guò)程中，前面描述的過(guò)程是一樣的，但是這里的源圖像和目標(biāo)圖像只是同一視頻的不同幀。

因此，這個(gè)系統(tǒng)不是讓一幅畫去模仿視頻中的另一個(gè)人，而是有一個(gè)可以與之比較的ground truth。通過(guò)持續(xù)訓(xùn)練，直到生成的幀與訓(xùn)練視頻中的真實(shí)幀十分相似為止。

預(yù)訓(xùn)練階段允許模型在只有很少示例的輸入上工作。哪怕只有一張圖片可用時(shí)，結(jié)果也不會(huì)太糟，但當(dāng)有更多圖片可用時(shí)，結(jié)果會(huì)更加真實(shí)。

實(shí)驗(yàn)和結(jié)果

研究人員使用2個(gè)數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行定量和定性評(píng)估：VoxCeleb1數(shù)據(jù)集用于與基準(zhǔn)模型進(jìn)行比較，VoxCeleb2用于展示他們所提出方法的效果。

研究人員在三種不同的設(shè)置中將他們的模型與基準(zhǔn)模型進(jìn)行了比較，使用fine-tuning集中的1幀、8幀和32幀。

表1：few-shot learning設(shè)置下不同方法的定量比較

結(jié)果如表1上半部分所示，基線模型在兩個(gè)相似性度量上始終優(yōu)于我們的方法。

不過(guò)，這些指標(biāo)不能完全代表人類的感知，因?yàn)檫@兩種方法都會(huì)產(chǎn)生恐怖谷偽影，從圖3的定性比較和用戶研究結(jié)果可以看出。

另一方面，余弦相似度與視覺質(zhì)量有更好的相關(guān)性，但仍然傾向于模糊、不太真實(shí)的圖像，這也可以通過(guò)表1-Top與圖3中的比較結(jié)果看出。

圖3：使用1張、8張和32張訓(xùn)練圖像時(shí)的三個(gè)示例。系統(tǒng)采用一個(gè)源圖像(第1列)，并嘗試將該圖像映射到ground truth幀中的相同位置(第2列)。研究人員將他們的結(jié)果與X2Face、PixtopixHD模型進(jìn)行了比較。

大規(guī)模的結(jié)果。

隨后，我們擴(kuò)展可用的數(shù)據(jù)，并在更大的VoxCeleb2數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練我們的方法。

下面是2個(gè)變體模型的結(jié)果：

圖4：在VoxCeleb2數(shù)據(jù)集中的最佳模型的結(jié)果。

同樣，訓(xùn)練幀的數(shù)量是T(左邊的數(shù)字)，第1列是示例訓(xùn)練幀。第2列是ground truth圖像，后3列分別是我們的FF feed-forward 模型及微調(diào)前后的結(jié)果。雖然 feed-forward變體的學(xué)習(xí)更快速，但fine-tuning 最終提供了更好的真實(shí)感和保真度。

最后，我們展示了的照片和繪畫的結(jié)果。

圖5：讓靜態(tài)照片“活”起來(lái)