看过了那么多古装皇帝扮相,也不知道哪一位更像真实的皇帝。
结果现在AI告诉我,陈建斌、陈道明最有帝王之相。
诶,这两位不就是皇帝专业户么?
最近,微博博主@大谷Spitzer又出新作,用AI还原了宋、明、清三朝皇帝,还从皇帝扮演者当中找到了最匹配的明星脸。
此前,他就曾给100年前的北京上色,在网上引起了不小的轰动。
赶紧来看一下吧。
按照朝代来分,先看宋朝。
首先登场的是宋朝开国皇帝赵匡胤。
网友第一反应是,好黑啊!但毕竟是武将出身,可以理解。
随后,就在曾经演过宋太祖的演员中选出最匹配的一个。
结果,陈建斌以40.42%绝对优势占领榜首。两个「皇帝」放在一起,是这样的。
接下来,是宋太宗。
跟他最匹配的是邵峰,匹配度是38.01%。(嗯…虽然不咋认识,但这位小哥还是蛮叭错)
当然,也有像宋哲宗这种没有演员曾出现这个角色,那AI也会自行匹配出最适合的演员。
(据说这是宋朝最帅的皇帝,但不幸也是北宋寿命最短的)
再来看电视剧里最常见的几位皇帝。
康熙。
跟他最匹配的,则是我们比较熟悉的陈道明,匹配度达48.82%。
但有网友说,张国立老师更像。
再来看雍正。
不过,腾格尔乱入是怎么回事。(手动狗头)
还有乾隆,看来「瘦长脸」是祖传的吧!
跟瘦长脸专场不同的是,明朝皇帝则是清一色的国字脸。
那么,AI又是怎么让皇帝「活灵活现」的呢?
简单来说,就是从当时绘画作品中提取人脸,并进行还原,最后参考自己的脸部动态录像生成视频。
@大谷Spitzer透露了主要有四项技术。
脸部生成技术:PaddleGAN和Artbreeder
脸部动态生成:AI Studio
明星脸匹配系统:SeetaFace
PaddleGAN
PaddleGAN是飞桨旗下开源的图像生成模型库,覆盖了当前主流的GAN算法。
比如,Pix2Pix和CycleGAN采用cityscapes数据集进行风格转换,StarGAN,AttGAN和STGAN采用celeba数据集对图片进行局部或者整体的属性修改。
开发者可简单上手各类GAN任务,比如图片变换、老照片修复、动作迁移。
Artbreeder
Artbreeder是一个基于生成对抗网络(GAN)技术的在线图像生成网站。
在Artbreeder上,用户可以通过调整滑块,来创建不同风格的人像、动画。
最后,再利用飞桨的AI Studio里的技术,来进行脸部的动态生成。
至于明星脸匹配系统SeetaFace,是中科视拓研发的AI面部识别开源项目。
新版本SeetaFace6包含了一人脸识别的基本部分,如人脸检测,关键点定位,人脸识别,增加了活体检测,质量评估,年龄性别估计,口罩检测以及戴口罩的人脸识别模型。
而大谷借助网上大佬何之源的教程制作完成的。
通过比对这些皇帝扮演者的脸部特征,给出一个相似度排名,就可以找到和历史人物最接近的明星脸。
看了那么多皇帝,就有网友表示:想看杨玉环!
我可太好奇她到底长什么样子了。
也有网友觉得,干脆把四大美女全都安排上。
不过,在最新视频中,还有一位古代女性,那就是富察皇后。
或许,下一次就是四大美女了。(手动狗头)
视频链接:
https://www.bilibili.com/video/BV1vv411b7fR
https://www.bilibili.com/video/BV13y4y1B76V
— 完 —
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