影片一键变漫画!GoogleStoryboard会和Pris


    2020-07-09


    影片一键变漫画!GoogleStoryboard会和Pris

    又一个好玩的 P 图 app 来袭,这次还来自 Google 。

    Google 今日发表 AI 图像处理程式 Storyboard。该程式可以从影片中自动选取有趣的帧,然后将每帧的照片转换为漫画风格。目前有六种漫画风格可选,转换的时间只需要几秒。

    由于是第一个版本, Storyboard 功能还很单薄。用户只能上传影片然后等待转换出来的效果,没有办法自己选择画格来安排漫画的内容,也没办法进行后期编辑,例如加上文字,编写漫画故事。但是即使没有这些功能, Storyboard 依然很可能洗版 Instagram、Facebook。

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    Storyboard 与去年热门的 Prisma 是异曲同工。

    Prisma 能在十几秒内将普通照片转换成名画风格。 Prisma 不仅深得用户喜欢,其採用的黑科技也获得业界的瞩目。 Prisma 主要採用了  CNN来将用户上传的图片的内容和风格进行分离和重新组合,再将名画的风格转换到用户图片中。Prisma 火爆的原因在于其巧妙地利用了深度神经网路抽取高层图片表达的能力,而之前非深度学习的方法只能获取到目标图片低层次的图片特徵,无法独立的对图片的语意内容和风格的变化进行有效地建模和合成。

    然而, Prisma 好景不长,和脸萌这一类工具类程式一样,大家玩了一阵就腻了。如今, Prisma 将重心转移到了 B2B,为开发者提供 SDK。

    但是, Prisma 引爆的图片艺术风格转换的潮流却没有消退。人工智慧领域引起革命的深度学习技术已经将众多任务推向了实用的水準,各大巨头公司也积极布局机器视觉和图像处理领域。

    在 Prisma 大流行的三个月后, Google 发表了一种新的迁移网路同时学习多种风格的简单方法,可以让单个深度卷积风格迁移网路同时学习多种艺术风格。这种方法能实现即时的风格插补,不仅可以应用于静态图像,还可应用于影片中。

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    在实际使用中,用户可使用 13 种不同的绘画风格,通过滑动调整这些风格的相对强度。多种风格即时结合在一起,最后得到一个结果。与之前快速迁移风格的方法不同,这种同时建模多种风格的方法让用户能即时与风格迁移演算法进行互动,而且可以用多个风格的混合自由创造。

    这次的 Storyboard 想必是 Google 对此技术的应用。

    Prisma 专注于西方名画,在名画风格上有深度的积累, Google 选择漫画风格则是另辟蹊径。从 Google 的技术积累来看, Storyboard不久应该就能迭代出编辑功能,用户就可以根据自己的想法创作漫画。

    值得一提的是, Google 在今年 8 月还收购了一家俄罗斯电脑视觉公司 AIMatter,其主要产品是图像滤镜 Fabby。最强大的功能是「去背」,将照片中的对象从背景中区分出来,可以快速地跟换背景。除了美图秀秀等图片美化编辑器都有的降噪、化妆、脸部美容等,Fabby 还有性别辨识、脸部辨识等功能。

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    其实, Google 于 2015 年推出的 Google

    除 Google 以外, Facebook 也跟进了 AI 在图像处理的应用。 2017 年 1 月,为了让你在用手机拍摄影片时,有种手持梵古画笔的奇妙感受, Facebook 首创了一个全新的深度学习行动平台 ——Caffe2go。利用 Caffe2go,处理的照片不用再上传到伺服器,在手机上就能进行风格转换演算法,完成对像素特徵的即时提取、分析和处理。Prisma 的图片处理需要等待十几秒,而有了 Caffe2go,Facebook 可以对拍摄的影片进行即时的风格转换。但是从官方公布的影片来看,每一帧的效果都不一样,人物也变得模糊,效果并不好。

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    除了  Storyboard 以外, Google 还同时发表了 Selfissimo!和 Scrubbies,这两款程式没有那幺黑科技,但是却还是有使用价值。

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    Selfissimo! 是一款自动拍摄照片的程式,点击萤幕啓动拍摄后,每当你摆好一个动作,系统就会自动按下快门。可惜目前只能拍摄黑白照片。

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    Scrubbies 可以透过单指、双指左右拖动来实现影片画面的倒带 /快转循环。

    人们拍摄、记录、编辑和分享图片的慾望是无限的,技术和程式的创新如何去满足这些慾望让人期待。而就在近几天,美图秀秀也推出了「绘画机器人」,用人工智慧的办法将普通的人脸照片变成漫画风格。但是这个效果却似乎没有 Prisma 当初那样火热。

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    除了人工智慧技术的不断进步以外,如何找到真正有创意、有价值的程式方式或许更为重要。



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