视频换脸新境界：CMU不仅给人类变脸，还能给花草、天气变脸 | ECCV 2018

圆栗子 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

把一段视频里的面部动作，移植到另一段视频的主角脸上。

大家可能已经习惯这样的操作了。

就算目标主角并不是人类，大概也算不上精彩。眼睛鼻子嘴，至少零件齐全。

那么，怎样的迁移才可走出这个框框，让这个星球上的万物，都有机会领取视频改造的恩泽？

△ 按着你想要的节奏开花：中老年表情包利器

来自卡耐基梅隆大学的团队，开发了自动变身技巧，不论是花花草草，还是万千气象，都能自如转换。

△ 云，也变得急切了

或许是怀着超越大前辈Cycle-GAN (来自朱俊彦团队) 的意味，团队给自家的GAN起了个非常环保的名字，叫Recycle-GAN。

这位选手，入选了ECCV 2018。

Recycle之道，时间知道

Recycle-GAN，是一只无监督学习的AI。

用不成对的二维图像数据，来训练视频重定向 (Video Retargeting) 并不容易：

一是，如果没有成对数据，那在视频变身的优化上，给的限制就不够，容易产生不良局部极小值 (Bad Local Minima) 而影响生成效果。

二是，只依靠二维图像的空间信息，要学习视频的风格就很困难。

△ 你开花，我就开花

针对这两个问题，CMU团队提出的方法，是利用时间信息 (Temporal Information) 来施加更多的限制，不良局部极小值的现象会减少。

另外，时间、空间信息的搭配食用，也能让AI更好地学到视频的风格特征。

△ 时间信息：进度条撑不住了 (误)

重要的是，视频里的时间信息唾手可得，无需寻觅。

然后，看一下Recycle-GAN，是怎样在两段视频的图像之间，建立映射的。

△ 三位选手对比一下

Pix2Pix是有成对数据的；CycleGAN靠的是循环一致性 (Cycle Consistency) ；RecycleGAN用的是视频流的时间信息。

翻来覆去的，比CycleGAN的历程还要艰辛。好像终于感受到，Recycle-GAN这个名字是有道理的。

把对抗损失 (Adversarial Loss) ，朱俊彦团队的循环损失 (Cycle Loss) ，反复损失 (Recurrent Loss) ，以及CMU团队自己造的“再”循环损失 (Recycle Loss) 都用上，才是强大的损失函数。

效果怎么样？

似乎只有和CycleGAN比一场，才知道时间信息好不好用。

第一局，先来看看换脸的效果：

RecycleGAN用奥巴马生成的川川，除了嘴皮子，脸的角度也在跟着变化。而中间的CycleGAN，只有嘴的动作比较明显。

第二局，你见过蒲公英开花的样子么：

当RecycleGAN的蒲公英，学着菊花的动作，变成茂密的团子，CycleGAN还在慢慢地绽放。

注意，团队是预先把两种花，从初开到完全凋谢的时间调成一致。

除此之外，再看云卷云舒 (片头也出现过) ：

原本是悠然地移动。

和喷气一般的云，学习了之后，就获得了急躁的节奏。

这样一来，改变天气就不难了。团队说拍电影的成本，可以用这样的方法降下来。

代码也快来了   

CMU的科学家们说，大家很快就可以看到代码了。

不过在那之前，我们还是有许多资源可以欣赏。

团队在项目主页里，提供了丰富的生成效果：
https://www.cs.cmu.edu/~aayushb/Recycle-GAN/

论文请至这里观察：
https://www.cs.cmu.edu/~aayushb/Recycle-GAN/recycle_gan.pdf

最后吐个槽

原本是日落：

看了黎明之前的视频，就跟着变了日出：

可是，日落变日出这样的操作，直接倒放不好么？

— 完 —

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