▼原图

▼处理后的动效

你可能会说“梦露的影像资料那么多，这gif有什么好稀罕的。” 好吧，那这个怎么样呢——

▼原图

▼处理后的动效

仅凭蒙娜丽莎的一张平面图片就塑造出了立体动态的人物，这到底是如何实现的呢？

研究人员从YouTube上收集了7000张名人照片以及人脸说话视频，对机器进行训练，使其学会识别人脸上的显著特征，如眼睛、嘴巴形状、鼻梁形状等。并使用卷积神经网络创造出动态头部模型。

之后，再给这个训练好的模型“贴”上我们想要让它动起来的那张照片。此时，系统能够自己找到对应的五官部分，然后针对新面部里各个的关键点进行调整，最后达到自然的动态效果。

此时，即使只有一张目标照片，也能进行人脸模拟。当然，照片的数量越多，最终视频也会越加精致和逼真。

1张、8张、32张目标人物的照片的训练结果

研究人员表示“尽管需要调整数千万的参数，该系统能够因人而异地初始化生成器和判别器参数。因此，训练可以在仅借助几幅图像的情况下快速完成”。

OK，让静态照片动起来的操作已经完成了，现在再配上音频就能完成了。

不过这“配音”的步骤可没有那么简单。

如果只是简单粗暴地把音频加到做好的视频上，结果就会变成咱们小时候看的粗糙动画片：卡通人物不管在说啥，嘴巴永远只有“开”“合”这两个动作——

光看口型，你知道海绵宝宝说了什么吗？

小时候从来都没质疑过人物口型为啥跟台词对不上的朋友，请到这里集合······

成年人的视觉对脸部细节的敏感程度比小孩子要高得多，要不然也不会出现明星因为口型对不上被观众逮到假唱的糗事了。

因此，在不久前举办的计算机视觉顶会CVPR 2019 上，这项新研究提出了一个端到端系统。在之前研究的基础上，不仅实现了人物口型和音频的同步，还实现了更为自然的人物面部表情，比如眨眼和眉毛动作等。

新合成视频中人物的情绪饱满

这才是“jpg→gif→mp4”的全过程。

虽然以上的实验成果已经非常惊艳了，但细看之下，仍可以发现不少bug。

例如，正常人说话时会有轻微的头部运动。但实验合成的一些人物头部转动时，五官和脸型会发生变形，有种说不出的怪异感。

又比如一些人物背景会发生扭曲

而图灵测试的结果也反应，大众并没有那么容易被合成的假视频欺骗。

【什么是图灵测试？】

图灵测试是由“计算机科学之父”艾伦·麦席森·图灵提出的关于机器人的著名判断原则。

如果说现在有一台机器人，其运算速度非常快，可以进行听说读写，还能回答许多问题。那么，我们是否就能说这台机器人具有思维能力了呢？

我们可以进行这样的测试：将测试者与被测试的机器人隔开的，测试者通过一些装置（如键盘）向被测试者提出一些问题。几轮问答后，如果测试者能正确分辨出被测试对象中哪些是真人、哪些是机器人，那机器就没有通过图灵测试；反之，若测试者没能判断出来，那这个机器就可以被认为是有人类智能的。

在对本项目进行的图灵测试中，66名测试志愿者需要观看 24 个视频（12 个真实视频，12 个合成视频），并且将每个视频标注为“真”或“假”。测试结果表明，平均用户标注的正确率为 52%。

总的来说，模型的动作幅度越大、速度越快，目标照片的背景元素越复杂，产生的怪异感和形变就会越严重；而视频时间越长，观众容易发现漏洞的概率也会越大。

单张或少量照片就能完成动态人像，这样的速度和效率让该模型更利于推广。可以预测，未来这一系统将会被应用在游戏、电视、电影特效行业中。

例如好莱坞的许多大型数字特效公司，利用现有技术将一位演员的面容“移植”到另一个身体上，需要花费几个月的时间。而使用这样的技术，可以大大缩短制作时间，节省成本。

特效电影《阿凡达》就花费了大量的后期制作时间

当然，也有不少网友表示，一些演技堪忧的流量明星这下可有救了。

此外，这一技术还可应用于特殊人物的“复活”。例如，在佛罗里达州的圣彼得堡，达利博物馆就将著名的超现实主义画家达利“复活”了。

在这场名为《Dalí Lives》的展览上，展品是一个显示屏，上面有一个按钮，当你摁下按钮时，屏幕里的达利仿佛听到了门铃声，会走过来和你说话，让人感觉非常真实。

而这一展览使用的，就是机器学习驱动的视频编辑技术。

预测将来，这一技术还可以成为私人化定制服务，满足客户将名人或过世的亲人“复活”的需求。

而此刻正在B站刷视频的小智，产生了一个大胆的想法——是时候用AI技术为鬼畜区添砖加瓦了。

B站全明星阵容，敬请期待

而点开微信表情包，我又产生了一车大胆的想法——

让你的照片动起来 ！

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作品示例

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