在電視和電影的拍攝中，演員在表演中經(jīng)常會(huì)不小心犯下一些小錯(cuò)誤。對(duì)于影片的剪輯師而言，如果不想要花費(fèi)巨資重新拍攝，那么就只能接受這些瑕疵。
那么我們可以想象一下，剪輯師是否能通過(guò)文字劇本來(lái)重新修改視頻。這個(gè)過(guò)程簡(jiǎn)單地就像平時(shí)處理word文檔那樣，添加你想要的內(nèi)容，刪除多余的內(nèi)容，甚至完全重新排列拍攝的影片，讓它看起來(lái)就像一個(gè)全新的視頻那樣，毫無(wú)瑕疵。
一批來(lái)自斯坦福大學(xué)、馬克斯普朗克信息學(xué)研究所、普林斯頓大學(xué)和Adobe Research的研究人員組織了一個(gè)團(tuán)隊(duì)，他們創(chuàng)建了一種算法，它能編輯頭部特寫(xiě)的對(duì)話(huà)視頻——即視頻中的講話(huà)人主要出現(xiàn)肩膀以上的部分。
對(duì)于視頻剪輯師和發(fā)行商而言，這個(gè)研究成果會(huì)非常有用。但也有人擔(dān)心這種工具會(huì)影響網(wǎng)上視頻和圖片的可信性。研究人員也針對(duì)這些工具提出了一些使用準(zhǔn)則，提示觀看者這些視頻受到過(guò)修改。
“不幸的是，這種技術(shù)永遠(yuǎn)會(huì)招來(lái)不法分子的注意。盡管如此，它能帶來(lái)更多創(chuàng)造性的視頻編輯和內(nèi)容創(chuàng)作應(yīng)用，因此也是值得的?！彼固垢４髮W(xué)博士后Ohad Fried說(shuō)道。
這種應(yīng)用通過(guò)全新的腳本從各種視頻片段中提取講話(huà)時(shí)的唇部動(dòng)作，并采用機(jī)器學(xué)習(xí)將它“移植”到目標(biāo)視頻中，讓觀眾看起來(lái)更自然。換句話(huà)說(shuō)，它就是讓“唇部運(yùn)動(dòng)”和文本同步。
“從表面上看，這些視頻非常完美，它不再需要重新錄制?！盕ried說(shuō)道，他以第一作者的身份發(fā)表了一篇相關(guān)研究的論文，目前該論文已經(jīng)上傳至論文預(yù)印本網(wǎng)站arXiv上。該項(xiàng)目始于兩年前，當(dāng)時(shí)Fried還只是普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Adam Finkelstein手下的一名研究生。
一旦演員在表演時(shí)講錯(cuò)了臺(tái)詞，剪輯師只需要重新修改一下劇本臺(tái)詞，這個(gè)應(yīng)用會(huì)自動(dòng)找到視頻中對(duì)應(yīng)的片段，并搜索該視頻中其他的臺(tái)詞，重新組裝這段語(yǔ)音。換句話(huà)說(shuō)，這就是在重寫(xiě)視頻的臺(tái)詞，就像我們修改文檔中拼錯(cuò)的單詞那樣。該算法需要原始視頻為素材，修改時(shí)間約為40分鐘。
在此之后，這個(gè)算法會(huì)從其他視頻中尋找人物講話(huà)時(shí)的嘴部動(dòng)作，生成新的視頻。
為了讓視頻看起來(lái)更加自然，該算法還能讓運(yùn)動(dòng)參數(shù)的變化更加平滑，并進(jìn)行3D動(dòng)畫(huà)渲染。最后，它會(huì)通過(guò)一種名為Neural Rendering的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提高視頻的仿真度。
在138位參與者的測(cè)試?yán)?，該團(tuán)隊(duì)的編輯結(jié)果中有60%被評(píng)為“逼真”。也就是說(shuō)加工后的視頻和原始視頻非常像，但Fried表示還有很大的提升空間。(來(lái)源：獵云網(wǎng))
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