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不止能換臉,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能讓你看到 1896 年的「4K」電影

2020/02/06ZAKER408

說(shuō)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),你第一個(gè)想到的什么,有不少人第一個(gè)想到的應(yīng)該是前段時(shí)間大火的換臉 APP 「 ZAO 」,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖片領(lǐng)域堪稱「魔法」的應(yīng)用第一次展現(xiàn)在每一個(gè)普通用戶面前。

不少用戶在使用過(guò) ZAO 后,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了「技術(shù)恐懼」,擔(dān)心 ZAO 會(huì)對(duì)自己的肖像權(quán)產(chǎn)生侵害,ZAO 也因?yàn)榉N種原因迅速下架,成為技術(shù)應(yīng)用的「負(fù)面典型」。

但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有另一種用法,那就是對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)。


▲ 1895 年的電影《火車進(jìn)站》圖片來(lái)自:wiki


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻新老電影

最近,國(guó)外一個(gè) YouTuber 發(fā)布了通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的 1895 年拍攝的紀(jì)錄片《火車進(jìn)站》,整部電影只有 45 秒長(zhǎng)度,由路易 · 盧米埃和奧古斯特 · 盧米埃拍攝于法國(guó)一沿海城市。


▲ 經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的《火車進(jìn)站》電影

傳說(shuō)放映到火車駛向鏡頭的時(shí)候,大量觀眾驚恐的從劇院跑出,展現(xiàn)了當(dāng)時(shí)人們對(duì)新技術(shù)的好奇和恐懼。當(dāng)然,這些往事都已經(jīng)成為了都市傳說(shuō)。

不過(guò)由「新技術(shù)」的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這部電影進(jìn)行翻新,也有著深遠(yuǎn)的意義。

1895 年拍攝的《火車進(jìn)站》采用 35mm 格式膠片制作,由于當(dāng)時(shí)的放映機(jī)由手搖進(jìn)行驅(qū)動(dòng),我們可以粗略的認(rèn)為其原始幀率在 16 幀到 24 幀之間。



▲ 1895 年拍攝的《火車進(jìn)站》原片

由于當(dāng)時(shí)的膠片技術(shù)尚未成熟,我們可以看到畫面景物都是比較模糊的,火車在駛來(lái)的同時(shí)還帶有明顯的拖影。


但經(jīng)過(guò)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的畫面分辨率增強(qiáng)和插幀之后,這部老電影獲得了 4K ~ 60fps 的畫質(zhì)。如果不是電影黑白的畫面和膠片電影獨(dú)有的畫面抖動(dòng),畫面流暢度和清晰度幾乎可以與現(xiàn)在的智能手機(jī)相媲美。


是什么讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像增強(qiáng)和插幀上有著這樣的效果呢?

我們知道,數(shù)字視頻的清晰度一般由分辨率和幀率決定(暫且不考慮影響圖像壓縮質(zhì)量的碼率)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻的增強(qiáng),也主要集中在這兩種參數(shù)上。

分辨率增強(qiáng)

首先我們來(lái)談?wù)劮直媛试鰪?qiáng),想要將一張低分辨率的圖片變成高分辨率的圖片,我們就需要猜測(cè)放大產(chǎn)生的未知像素。通常情況下,我們會(huì)采用某種插值算法進(jìn)行計(jì)算,在圖像邊緣的模糊和鋸齒間獲得平衡,這種計(jì)算通常無(wú)法增加圖像細(xì)節(jié),即使放大了圖像,依舊顯得很模糊。


▲ waifu2x SRCNN 算法與傳統(tǒng)算法的對(duì)比


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在增強(qiáng)分辨率上就有著獨(dú)到的優(yōu)勢(shì),或許你之前曾經(jīng)聽說(shuō)過(guò)一個(gè)軟件 waifu2x ,動(dòng)漫愛(ài)好者們經(jīng)常用它來(lái)放大動(dòng)漫插圖。當(dāng)然,它同樣可以用作照片放大。

waifu2x 的核心方法就是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),訓(xùn)練一個(gè)端到端的網(wǎng)絡(luò),使用低分辨率的圖像作為輸入得到對(duì)應(yīng)的高分辨率結(jié)果圖像,最后得到的結(jié)果在圖像的鋸齒與模糊程度有較好表現(xiàn),其訓(xùn)練的原理類似于 FCN 模型。


▲ 不同算法在視頻分辨率增加上的效果 圖片來(lái)自:download.co.jp


在效果上,waifu2x 的 SRCNN (超分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))要好于傳統(tǒng)的雙三次插值算法。

當(dāng)然,waifu2x 的算法僅能在靜態(tài)圖片上使用。不過(guò)方法都是相同的,madvr 中放大視頻分辨率的 ngu 算法也是類似的原理。

視頻插幀

對(duì)于視頻插幀來(lái)說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有自己的用武之地,之前英偉達(dá)發(fā)布了一個(gè)叫做 Super SloMo 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能通過(guò)聯(lián)合建模的運(yùn)動(dòng)解釋和遮擋推理配合光流算法生成中間幀。


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這種技術(shù)能將原本 30 幀的視頻放慢到 240 幀,并在其中添加畫面的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)。


華為 Mate 30 Pro 的 7680 幀慢動(dòng)作,也是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì) 1080P/960fps 的視頻插幀生成的??梢?jiàn)類似的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插幀算法確實(shí)有很高的使用價(jià)值。


寫在最后:技術(shù)是一把雙刃劍

可以看到,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像的處理(也就是常說(shuō)的 AI 圖像)并不是一個(gè)很可怕技術(shù),它是一把雙刃劍,如果你用它來(lái)給視頻換臉,侵犯他人肖像權(quán),它就是不好的技術(shù)。

但如果我們能將其用在老電影翻新、手機(jī)超級(jí)慢動(dòng)作、和實(shí)時(shí)視頻增強(qiáng),那它就是好技術(shù)。

或許那位翻新《火車進(jìn)站》的 YouTuber,也正是想用這部電影的傳奇故事告訴我們,「不要恐懼新技術(shù)的到來(lái)?!?

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