只需一张照片，运动视频分分钟伪造出来 | MIT新算法

原标题:只需一张照片，运动视频分分钟伪造出来 | MIT新算法

和一键换妆、一键美颜一样，我们可能离“一键健身”不远了。

怎么说？

近日，MIT（麻省理工学院）的研究人员发明了一项新技术，单凭一张照片，就能把片中人，随意摆成任何姿势。AI的想象力和脑补力，竟然能达到窥一片而知全貌了？

没错，让人惊喜的是，这项技术的合成效果还非常好，颇有以假乱真的气势——

穿着瑜伽服打棒球？



又穿着瑜伽服打高尔夫？



棒球比赛期间突然做起瑜伽？



可能你也猜到，后面这些图都是假象，在MIT中了今年CVPR Oral的论文Synthesizing Images of Humans in Unseen Poses中，研究人员提出一种模块化的生成神经网络，用从人类运动视频中提取的成对图像和姿势训练之后，它能够为一个人合成出没做过的新姿势。

更有趣的是，这个模型在没有经过刻意训练的情况下，还能生成一段连续的视频。



只用一张照片，就能将照片中人像皮影戏一样操控，并且在被遮挡的情况下，人物和背景合成都非常自然，这到底是如何做到的？

单凭一张照片合成人物姿势不是易事。姿势变换带来身体的移动，影响着人物周围的阴影变化和背景露出，若人物肢体若被遮挡，还需自行想象脑补身体边界……

总之两个字：麻烦。

对人类来说这尚且还是个繁琐复杂的工作，对AI来说更是如此。怎么办？

MIT小伙伴们用260多段视频中截取出来的成对图片和姿势，训练了一个监督学习模型。

将源图像和它对应的2D姿势信息，以及目标姿势输入到这个模型中，它就能合成出一张输出图像，把源图像上的人物形象和目标姿势结合在一起。



这个方法的精髓，就在于把这个艰巨的大任务分成四块简单的、模块化的子任务，大概如下图所示：



制造新姿势的流程分五步。

第一步得表示姿势，研究人员将2D的姿势Ps和Pt表示成3D形式RH×W×J，其中H代表输入图像的高度，W代表宽度，每个J通道都包含一个以不同节点(x,y)为中心的高斯凸起。这种方法能快速利用姿态输入的空间特性，而不仅仅是个扁平、密集的表示。

表示完动作后，就需要对图像整体大局进行原图分割，为合成动作做准备了。

运动时身体每个部分轨迹不同通常会分段仿射运动场出现，通过将原图Is分割成前景层和背景层，并将前景的身体部位分割成头、上臂、下臂、大腿、小腿和躯干等部分，基于UNet-style架构将原图分割。

之后进行前景空间变形，将这些被拆分的身体重新组合起来。



之后进行前景合成，将转换后的主体部分合并，进一步细化外观。下图显示了这个阶段的Mask Mt(第3列)和yfg(第4列)的几个输出示例。



可以看出，即使一开始是很夸张的姿势，合成出效果看起来也很真实。可惜的是，高尔夫球杆、网球拍等持有物，在合成后不会被保留。

此时，完事具备，就差背景了。背景合成也就是填补前景动作中开始被遮挡的部分，如上图第五列所示~

整个网络的架构就是这样了，接下来我们去看看研究人员具体是如何训练它的。

模型准备就绪，还欠数据。

于是，他们从YouTube上寻找了一些视频。其中包括136段打高尔夫的、60段练瑜伽或者健身的、70段打棒球的。

他们挑选的视频有个共同特点：背景基本静止、只有人在动。这样，模型才能更好地完成任务。

把它们混在一起，再经过一些缩放、旋转、反转之类的扩增操作，就形成了要用的数据集，从中留出10%，用作测试集。

就是用这些数据，几位科学家检验了他们模型的合成能力。

测试方法很简单，从视频里选一帧提取出人物的动作，找另一帧图像，让模型把里面的人扭成这个动作，看看效果如何。

作者们在论文里说：显然是我们的效果比较好嘛，有图为证。

和同行前辈UNet相比，这种新方法合成出来的图像更不容易出错。比如说上图第一行，UNet合成出来的网球少年衣服已经泛黄；第4行，健身小姐姐身后出现了重重重影。



从数据上看，这种新方法也取得了比UNet更低的错误率、更好的SSIM得分。

但这显然还不是这个模型的全部实力。

上图展示的，都是从一个网球动作到另一个网球动作，从一个健身动作到另一个健身动作，而且，还都是，静止的图像。

你大概还记得文章开头展示的那些。当然没骗你，给模型一张图片和一系列目标姿势，生成视频当然也没问题啦~

视频里的系列动作拆解开来，就是上图这样。考验眼力的时刻到了：你能猜出哪两行是真实的、哪两行是合成的吗？

答案是，1、3行是合成的动作，2、4行是真实的。

连贯起来，就是这样：





腻害~撒花！假装运动这么轻松，有视频都不一定有真相了~

Wait，这依然不是它的全部实力。

开头展示的穿着瑜伽服打棒球，当然也是它的杰作。

这个模型，可以为画中人合成不同类别的姿势。输入分别来自不同类别的源图像和目标动作，结果虽说充满违和感，但还是那么令人信服。



网球场上做瑜伽，瑜伽垫上打高尔夫……

别忘了，他们训练这个模型只用了3类运动、260多段视频，要是训练数据在充足一点，怕是真能一键假装去运动了。



这篇Synthesizing Images of Humans in Unseen Poses，被CVPR 2018作为oral论文接收，论文一作，是MIT博士后Guha Balakrishnan，他的硕士和博士学位都来自MIT。

研究团队全体成员都来自MIT，包括研究生Amy Zha、博士后Adrian V. Dalca，以及Balakrishnan的硕士和博士导师：John Guttag和Fredo Durand。

团队的另外两位成员也来自MIT，一位是研究生Amy Zhao，另一位是博士后Adrian V. Dalca。

论文：
https://arxiv.org/pdf/1804.07739.pdf

代码：
https://github.com/balakg/posewarp-cvpr2018

— 完 —

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