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让二次元妹子动起来,用一张图生成动态虚拟主播

有众少人念要当个主播却因为怕羞或对本人颜值不自大而放弃?也许虚拟主播和变声器能帮你完成抱负,但实行做起来却要艰难得众。现,Google Japan 的软件工程师 Pramook Khungurn 开辟了一套基于深度进修的系统,只需一张正脸的动漫人物图,就能轻松合成种种面部和头部举措的动画,搭配人脸跟踪器等运用,能让人以很低的资本轻松制制动画主播节目。

项目作家最喜爱的虚拟主播之一——Shirakami Fubuki。

我教练了一个可将动漫人物的脸做成动画的收集。

这种新收集能完毕如许的义务:

我将该系椭噩接到了一私人脸跟踪器上。从而让人物可以模拟我的头部举措:

我也可以迁移已有视频中的人脸运动:

这个收集的输入是人物的正面图像,人物的姿态由 6 个数值指定。

我通过烘托 8000 个可下载的动漫人物的 3D 模子创制了一个新的数据集。

我运用的方法联合了之前两项研讨。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》,我将其用于改正面部的特征(精细来说是合上眼睛和嘴)。二是 Zhou et al. 2016 年依据外观流完成目标改变的论文《View Synthesis by Appearance Flow》,我将其用于完成人脸的改变。

概览

我念要办理的题目是如许的:给定某个动漫人物的一张人脸图像和一个「姿态(pose)」,生成同一人物的另一张图像,而且其人脸会依据姿态而改造。这里,姿态是一个指定了该人物面部外情和头部改变状况的数值的汇合。精细来说,我的姿态有 6 个数值,区分对应前面动图中的差别滑块。我将「题目设定」一节议论输入和输出的细节。

该系统的输入和输出

我运用了深度进修来办理这个题目。这需求我解答下面这两个题目:

  • 我要运用什么数据来教练这个收集?

  • 我要运用什么收集架构以及精细采用怎样的教练方法?

终究标明,第一个题目是最主要的挑衅。我需求一个包罗姿态标签的人脸图像数据集。EmotioNet 是一个包罗所需类型的标签的大型人脸数据集。

可是,就我所知,还没有相似的动漫人物数据集。于是,我特别为本项目生成了一个新的数据集。

为此,我应用了这一终究:网上就稀有以万计可下载的动漫人物 3D 模子,这些模子是用一款名为 MikuMikuDance 的 3D 动画软件创制的。我下载了大约 8000 个模子,然后运用了它们来烘托随机姿态的动漫人脸。精细的数据准备方法将「数据集」一节先容。

我依据完成 3D 人物模子动画化的方法计划了该收集。我将这个进程分成了两步。第一步是改动面部外情;即掌握眼睛和嘴的开合程度。第二步是人脸改变。

我为每一步都运用了一个独自的收集,并将第一个收集的输出用作第二个收集的输入。我将第一个收集称为人脸变形器(face morpher),第二个收集称为人脸改变器(face rotator)。

该系统的施行进程分为两个方法

人脸变形器运用了 Pumarola et al. 的 ECCV 2018 论文中所用的生成器架构。

该收集可通过生成另一张包罗对原始图像的改正的新图像来改感人脸外情。这些改动会通过一个 α 掩码与原图像组合,而这个 α 掩码也是由该收集本身生成的。我发明,这种架构改正图像中的小部件方面外现十分精美:这里是合上眼睛和嘴。

人脸改变器则要繁杂得众。我单个收集中完成了两个算法来改变人脸,于是该收集有两个输出。这两个算法是:

  • Pumarola et al. 的算法。这便是方才用来改正面部外情的算法,但现该收集的义务是改变人脸。

  • Zhou et al. 的视图合成算法。他们的目标是改变图像中的 3D 目标。他们的完成方法是让神经收集盘算一个外观流(appearance flow):这是一个映照图,能指示输出图像中的每个像素应当复制输入中哪个像素的颜色。

外观流能取得保管了原有纹理的分明结果,但这种方法不擅长描画改变后变得可睹的部分。另一方面,Pumarola et al 的架构取得的结果较模糊,但能描画被遮挡的部分,因为其教练目标便是改动原始图像的像素,而不是从已有图像复制像素。为了将这两种方法的长项联合到一同,我教练了另一个收集通过一个 α 掩码将这两个输出交融到一同。这个收集槐ボ输出「修整(retouch)」图像,即可将组合后的图像与另一个 α 掩码再组合起来。

收集系统,这里更精细地展现了人脸改变器

我将「收集」一节精细议论所有收集的架构和教练方法。

题目设定

如前所言,人物的人脸配备是通过姿态掌握的。这里的姿态是一个 6 维向量,此中三个分量掌握人脸特征,其取值范围为合区间 [0,1]。

这三个分量中,两个分量掌握眼睛的睁合:一个掌握左眼,一个掌握右眼。值为 0 时外示眼睛完备睁开,为 1 时外示完备合眼。

另一个分量掌握嘴的开合。可是,这个量为 0 时外示嘴完备合上,为 1 时外示嘴完备张开。眼睛和嘴参数的语义互相抵触是因为这些 3D 模子的变形(morph)权重的语义便是云云:https://en.wikipedia.org/wiki/Morph_target_animation

6 维姿态向量中另外三个分量掌握的是头部的改变方法。用 3D 动画术语来说,头部是由一个「骨骼(bone)」连接的两个「关节(joint)」掌握的。颈根(neck root)关节是脖子与身体相连的位置,颈尖(neck tip)关节则是脖子与头相连的位置。人物骨架中,颈尖是颈根的延展。于是,运用于颈根的 3D 变换也会对颈尖发生影响,但反过来却不会。

掌握脚色头部的两个关节

轮廓起来,输入是人物人脸的图像与一个 6 维姿态向量。输出是另一杖铀势依据状况有所调解的人脸图像。

收集

如前所述,我的神经收集包罗众个子收集。下面精细先容它们。

人脸变形器

确定人物人脸的姿态的第一步是改正其人脸特征。更精细来说,我们需求人物能合上眼睛和嘴。

Pumarola et al. 他们的论文中描画了一种可以依据给定的举措单位(AU:Action Units,外示面部肌肉的运动)改正人脸特征的收集。

因为 AU 好坏常通用的编码系统,以是他们的收集可不直ボ合眼和合嘴。于是,我认为这能有用地处理我们手头上的义务。它没有让我失望。

可是,我没有运用该论文的所有方法,因为我的题目比他们的简单许众。特别是他们的教练数据没有来自同一私人的外情差别的人脸对。于是,他们需求运用带有轮回同等性耗损的 GAN 来施行无监视进修。可是,我的数据是配对好的,以是我可以施行简单的监视进修。以是,我只需求他们的生成器收集。

下面我精细说说 Pumarola et al. 的生成器。下图是其架构示企图。

人脸变形器的架构。这是针对本案例对 Pumarola et al. 的论文中图 3 的复现

该收集会通过生成改动图像来完成对面部外情的改正,这个改动图像是原图像与一个 α 掩码(Pumarola et al. 称之为当心力掩码,但我这里运用了一个更常用的术语)的组合。要做到这一点,输入图像和姿态会被送入一个编码器-解码器收集,这会为输入图像的每个像素取得一个 64 维的特征向量。然后,这些特征向量构成的图像会颠末两次差别的 2D 卷积单位和恰当非线性的教练处理,取得 α 掩码和改动图像。附录 A.1. 给出了该收集的精细目标。

Pumarola et al. 运用了一个相对繁杂的耗损函数来斗嗽酐们的收集。让我诧异的是,对我的题目来说,简单的 L1 像素差别耗损就足够了。这个耗损函数的数学描画如下:

我运用了与 Pumarola et al. 相同修立的 Adam 算法来优化收集:进修率 1^−4、β_1=0.5、β_2=0.999,批大小为 25。收集教练了 6 epoch(3 000 000 个样本),我的 GeForce GTX 1080 Ti GPU 上耗时两天。

人脸改变器

人脸改变器由两个子收集构成。双算法改变器运用两个差别的算法改变人物的面部,此中每个算法都有各自的优势和短板。为了将两者的优势联合到一同,另有一个组合器(combiner)能运用一个 α 掩码将两个算法输出的图像交融到一同,而且槐ボ对图像举行修整,完成质料晋升。

双算法改变器

下图描画了其架构,附录 A.2. 给出了精细阐明。

可以将该收集看作是对 Pumarola et al. 的生成器的扩展:其包罗该生成器的所有单位,还众了一个新的输出道径。原有的道径的义务只是改变人脸,而不是合上眼睛和嘴。新的道径则是运用了 Zhou et al. 论文中描画的方法来改变目标。

此中的思念是:物体改变(特别是角度较小时)很洪流平上涉及到将输入图像内的像素挪动赴任别位置。于是 Zhou et al. 提出盘算外观流:这是一种映照图,能指示输出图像中的每个像素应当复制输入中的哪个像素。然后,这个映照图和原始图像会被转达给一个像素采样单位以生成输出图像。我的架构中,外观流便是简单地通过将编码器-解码器收集的输出转达给一个新的卷积单位而盘算的。

我教练收集时运用了两个差别的耗损。第一个便是简单的 L1 像素差别耗损:

第二个耗损是 L1 像素差别耗损和 Johnson et al. 的感知特征重修耗损的和:

同样,优化用的是 Adam,运用了与人脸变形器相同的超参数。一共教练了 6 epoch(3 000 000 个样本)。当运用 L1 耗损时,我将批大小设为 25,教练同样用去了大约两天时间。可是,因为评估特征重修耗损需求远远更大的内存,以是当运用这种感知耗损举行教练时,我必需将批大小降至 8。这种状况下教练也用去了 6 天。

组合器

看看下面双算法改变器的输出,可以看到独自任何一个算法的结果都不敷好。

运用差别算法将人物的脖子向右改变 15°

上图展现了对人物脖子举行改变操作的状况,改变后她一部分本来被遮挡的长发会变得可睹。可以看到,Pumarola et al. 的算法会取得模糊的人脸。我推测启事是该收集需求依据压缩的特征编码生成所有新像素,这可以会丧失原图像中的高频细节。之前其它少许编码器-解码器架构的研讨也察看到了相似的方法,比如 Tatarchenko et al. 和 Park et al.。

Zhou et al. 则是复用输入图像的像素,于是可以发生分明的结果。然而,通过复制已有像素难以重修之前被遮挡的部分,特别是所要复制的位置间隔很远时。上图 b 中可以看到,Zhou et al. 的算法运用了手臂的像本来重修去除遮挡后的头发。另一方面,Pumarola et al. 方法取得的头发颜色更自然。

通过组合这两个算法的输出,我们可以取得好得众的结果:可睹像素调解位置后会保持原有的分明度,去除遮挡部分的像素也能取得自然的颜色。下图展现了组合器收集的架构,详情参阅附录 A.3.

组合器的架构

这个组合器收集的主体是 U-Net,这有帮于对每个像素举行操作。然后它的输出会被变换成两个 α 掩码和一张改造图像。此中第一个 α 掩码会被用于组合两张输入图像。然后,第二个 α 掩码和改造图像则会与前一步的输出组合,取得最终结果。着末一步是对组合取得的图像举行改正,以晋升其质料。

为了淘汰内存用量,这个组合器是与双算法改变器分开教练的。我所有教练样本上运转了后者,从而生成前者的输入。同样,我实行了两个耗损函数。第一个是 L1 耗损。

第二个是感知耗损:

这个教练流程相似于人脸变形器的教练进程。可是,为了便当,这个教练仅举行了 3 epoch,而非 6 epoch。运用 L1 耗损时批大小为 20,教练消耗了一天时间。运用感知耗损时,批大小为 12,教练继续了两天时间。

评估

定量评估

外现评估运用了两个目标。第一个是收集的输出与基本真值图像之间的平均每像素均方根偏向(RMSE)。第二个是平均构造相似度指数(SSIM)。分数运用测试数据汇合的 10 000 个样本盘算取得。

可以看到,仅运用一私人脸改变道径的外现一般比组合运用两个道径的外现差。一个值得体恤的破例是 PU-P,其 RMSE 上的外现优于除 FU-P-P 除外的所有收集。可是 SSIM 目标上,组合的效果老是更好。

还可以察看到另一个趋势:运用感知耗损时一般两个目标上都外现更好。可是, SSIM 目标上外现最佳的配备是 FU-P-L1 而非 FU-P-P。

看起来最佳的配备是 FU-P-L1 和 FU-P-P,这两者这两个目标上都取得了第一和第二名的效果。于是,我们需求进一步反省生成的图像才干确定哪个更好。

定性评估

下面展现由一种配备生成的结果。

由 FU-P-P 收集配备烘托的人物动画

我们从视觉质料方面比较一下种种收集配备。PU-L1 和 PU-P 取得的结果过于模糊,质料差。这外明虽然 Pumarola et al. 的架贡ボ有用地改正面部上的小组件,但当需求改正图像中较阵势部时,其效果并欠好。还可以察看到,因为运用了感知耗损,以是 PU-P 取得的结果更分明。可是,这种耗损的副感化是会发生棋盘状伪影。

PU-L1 和 PU-P 生成的图像

ZH-L1 和 ZH-P 则能取得十分分明的结果,因为它们是直接复制输入图像的像素。可是,它们可以生成会让人物变样的不规矩伪影。

ZH-L1 和 ZH-P 生成的图像

关于运用了所有子收集的配备,面部和身体的阵势部区域都很分明,因为这些像素是由组合器从 Zhou et al. 的道径采纳的。因为 Pumarola et al. 的道径比 Zhou et al. 的更禁止易复制近邻像素,以是组合器可以过去者的像素中举行挑选,很洪流平上(但并非完备)消弭后者发生的扰动伪影。于是,完备配备的收集比仅运用一条道径的收集能取得质料更好的图像。可是,这些输出中消弭遮挡的部分仍然很模糊。下图外明, 4 种完备的配备中,FU-P-P 取得的结果最分明。可是,某些人(包罗我)可以并不喜爱棋盘状伪影,而更偏幸 FU-P-L1 的更腻滑的输出。

FU-L1-L1、FU-L1-P、FU-P-L1、FU-P-P 生成的图像

我当心到所有收集仿佛对人物的身体构造都有必定程度的高层面了解。举个例子,大和伊织(Yamato Iori)的右眼被头发盖住了,当她合眼时,任何收集都不会去挪动她的头发。可是,我们也察看到少许因为图像解析不准确而导致的糜烂案例。比如夜樱众摩(Yozakura Tama)有一条挂身前的长发辫。所有收集配备都将其看作是两部分,挪动头时仅挪动了此中的上部分。业俐和配饰也可以被误认为是头部的一部分,睹下图。

因为图像解析不准确而导致的糜烂案例

总的来说,FU-P-L1 和 FU-P-P 应当是最佳的收集配备,因为它们能不发生大范围伪影的状况下生成基本上分明的输出。FU-P-P 生成的图像更分明,但却有棋盘状伪影,FU-P-L1 取得的结果更模糊但更腻滑。但这两个收集解析输入图像时都可以堕落,从而取得身体构造/物理构造上不可托的动画。

绘制动画

本项目标最终目标是将非 3D 烘托的丹青变成动画。我运用最佳的收集 FU-P-P 评估了我的方法的外现,评估运用了 Nijisanji 旗下虚拟主播的动漫图像和 Waifu Labs 生成的人物。下面展现了 16 私人物的动画:

因为收集是烘托过的动画人物上教练的,以是他们能很好地运用于同一艺术立场的绘画。需求指出,收集处理眼睛方面的外现特别好。关于大大都人物,他们都能准确地合上眼睛,即使眼的一部分被头发遮挡时也是云云。

GANimation 论文:https://www.albertpumarola.com/research/GANimation/index.html

依据外观流完成目标改变的论文:https://arxiv.org/abs/1605.03557

完备版博客先容:https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime/

工程谷歌二次元AI主播动漫
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