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filecoin矿机(www.flacoin.vip):仅需2张图,AI便可天生完整运动历程

admin2021-05-044

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金磊 发自 凹非寺

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

先给一张侧脸(要害帧1):

再给一张正脸(要害帧2):

然后仅仅凭证这两张图片,AI处置了一下,便能天生整个运动历程:

而且不只是简朴的那种,连在运动历程中的眨眼动作也“照顾”得很到位。

效果一出,便在Reddit上引发了不少热议:

仅需2个要害帧,若何实现完整运动?

不需要冗长的训练历程。

不需要大量的训练数据集。

这是论文作者对本次事情提出的两大亮点。

详细而言,这项事情就是基于要害帧将视频气概化。

先输入一个视频序列 I ,它由N个帧组织,每一帧都有一个掩膜Mi来划分感兴趣的区域。

与此前方式差其余是,这种气概迁徙是以随机顺序举行的,不需要守候顺序靠前的帧先完成气概化,也不需要对来自差异要害帧的气概化内容举行显式合并。

也就是说,该方式现实上是一种翻译过滤器,可以快速从几个异构的手绘示例 Sk 中学习气概,并将其“翻译”给视频序列 I 中的任何一帧。

这个图像转换框架基于 U-net 实现。而且,研究职员接纳基于图像块 (patch-based)的训练方式和抑制视频闪灼的解决方案,解决了少样本训练和时间一致性的问题

而为了阻止过拟合,研究职员接纳了基于图像块的训练战略。

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从原始要害帧(Ik)中随机抽取一组图像块(a),在 *** 中天生它们的气概化对应块(b)。

然后,盘算这些气概化对应块(b)相对于从气概化要害帧(Sk)中取样对应图像块的损失,并对误差举行反向流传。

这样的训练方案不限于任何特定的损失函数。本项研究中,接纳的是L1损失、匹敌性损失和VGG损失的组合。

另一个问题即是超参数的优化。

这是由于欠妥的超参数可能会导致推理质量低下。

研究职员使用网格搜索法,对超参数的4维空间举行采样:Wp――训练图像块的巨细;Nb――一个batch中块的数目;α――学习率;Nr――ResNet块的数目。

对于每一个超参数设置:

(1)执行给准时间训练;

(2)对不能见帧举行推理;

(3)盘算推理出的帧(O4)和真实值(GT4)之间的损失。

而目的就是将这个损失最小化。

团队先容

这项研究一作为Ond ej Texler,布拉格捷克理工大学盘算机图形与交互系的博士生。

而除了此次的事情之外,先前他和团队也曾做过许多有意思的事情。

例如一边画着手绘画,一边让它动起来。

再例如给一张卡通图片,便可让视频中的你顶着这张图“声情并茂”。

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