鹿晗的AI粉

科技改變追星生活。#AI換臉#

鹿晗的AI粉

近日,B站上出現了多個鹿晗AI換臉的視頻,因為換臉後的人臉輪廓、表情非常自然,加上鹿晗本人顏值出挑,很多網友自稱成了鹿晗的AI粉。#鹿晗#

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這些視頻多由UP主製作並上傳,時長約2-4分鐘左右。

與此同時,日前同樣因為AI換臉被推上熱搜的古裝網劇《三千鴉殺》迎來大結局。劇中被換臉的角色“青青”就沒這麼幸運了,不但沒有AI粉,自開播以來就因“技術太差”被網民“群嘲”是車禍現場,“五分錢換臉”“畫面有點詭異”“一個人毀了整部劇”等評論充斥在彈幕和微博評論中。#三千鴉殺#

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片方換臉的原因是,劇中“青青”一角的飾演者劉露因大鬧公共場所被拘留,如今替代劉露飾演青青一角的演員是張鼎鼎。但呈現出的效果差強人意,角色換臉後的五官明顯大於常人,表情生硬,臉部邊緣還出現了模糊、扭曲的情況。

AI換臉並不是首次應用在國產影視劇中,2019年播出的《封神演義》《光榮時代》《長安十二時辰》以及剛剛完結的《時光與你都很甜》中,都使用了該技術,但效果不盡如人意。

簡單來說,這是一種先通過視頻/圖片採集一位演員的面部表情,再通過轉換編碼給另一位演員“換臉”的技術。此前這項技術進入公眾視野,是2019年B站up主“換臉哥”將94版《射鵰英雄傳》中朱茵的臉替換成楊冪,以及陌陌旗下的ZAO App在朋友圈掀起的“換臉”風潮。

多位業內人士對燃財經表示,《三千鴉殺》中的換臉效果的確不太理想,但背後不是隻有技術原因這麼簡單。這次影視劇中被“群嘲”的AI換臉操作與ZAO相比,為何效果不佳?AI換臉成本如何?自娛自樂效果尚可,一商用就“露怯”,這項技術是否真的有應用市場?

AI換臉技術最早出現在2017年,也被叫做“深度偽造技術”(DeepFake),簡單來說,就是通過人工智能深度學習技術將視頻中出現的人臉替換成另一張臉。這一技術的鼻祖是一位名叫“DeepFake”的開發者。同年,他將這項技術開源,他的名字也就成了AI換臉技術的統稱。

智能互動視頻播放器技術平臺極鏈科技Video++聯合創始人董慧智告訴燃財經,DeepFake這套算法的弱點就在於,臉部邊緣的處理,尤其是在較為誇張的臉部表情處理上,還沒有做過深度處理,因此每家公司在實際使用中都要自己做一些優化處理。

他從《三千鴉殺》的換臉效果判斷,“背後的換臉團隊應該是在DeepFake開源算法的基礎上做了一些優化,只是優化得不是特別好,在表情和動作,尤其是臉部邊緣處理上還是存在一些問題,因此從用戶角度來看效果確實比較僵硬”。


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在瑞萊智慧RealAI產品負責人唐家渝看來,“其實ZAO的大部分視頻臉部邊緣處理得也不是很好,估計是它的建模過程學習到的特徵也不是特別好。”

ZAO的效果雖然看起來略好一些,但也不代表技術一定更優,因為兩者使用場景不同,難度不同。在好萊塢電影史上,“換臉”技術早就被廣泛應用於影視劇中,甚至創造出一個虛擬的真人出來,當然造價也是高得驚人。

最具代表性的要數2015年的《速度與激情7》,直接讓去世的主演保羅·沃克“復活”了。據此前外媒報道,只用CGI(計算機合成圖像)技術一項,就將這部電影的製作成本從原計劃的2億美金提升至了2.5億美金。

2019年上映的電影《雙子殺手》更是將CGI技術向前推了一步,創造出一個減齡至23歲的威爾·史密斯,與真人版51歲的威爾·史密斯進行近身搏鬥。

這不是單純的對男主角威爾·史密斯進行面部“減齡”,而是從肌膚、骨骼、眼睛、牙齒光澤各個方面進行再造。

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要實現這樣的效果,首先需要數據準備,通過傳感器收集演員不同的臉部姿態、角度、表情以及光照的臉部圖像,其次需要進行專門的數據處理,通過電腦進行數字維度上的轉換,最後依照計算機系統對人臉表情變化的特徵點,在虛擬形象上重構。當然,在製作部門建模的時候參考了大量威爾·史密斯年輕時拍過的電影畫面。

這一場真假威爾·史密斯的近身搏鬥,只有4分鐘的戲份,卻需要後期團隊花九個月的時間調整和完善,難度之大、成本之高可想而知。據說光是這個CGI人物的製作費用就是威爾·史密斯片酬的2倍。

在成本方面,此前有媒體報道,目前市場上AI換臉的價格大概是1.5萬元/分鐘,手動換臉的價格在十幾萬元/分鐘,即便是簡單的內容,最低市場報價也要在5-6萬元/分鐘。

唐家渝從不同角度拆分AI換臉的成本,一方面是算力的成本,需要有高性能、一定數量的GPU,硬件的價格比較高;另一方面是拍攝、收集各種照片以及建模的成本;此外,事後處理一些遮擋情況也需要一定的人工成本。

手動P圖換臉的成本自然更高。“如果我現在是影視製作方,演員出了問題,我肯定不會找手動換臉。1秒的畫面一般有23-30幀,每一幀都要手動換,成本太高了。”唐家渝表示。

也就是說,目前國內影視行業一旦遇到需要替換演員的突發情況,AI換臉相比手動換臉,是成本可控的挽救方式。

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總體來說,影視行業是目前AI換臉技術更容易落地的場景,但眼下需求有限。隨著機器學習算法的快速學習與進化,AI換臉相關從業者要做的是,在燒錢的電影特效和人人取之可用的入門級App之間,尋找性價比和安全性最高的商用領地。


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