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热搜火了!《变身漫画》在抖音的特效是如何实现的?|抖音怎么放大

发布者:taiyanseo发布时间:2021-12-31访问量:93
抖音营销
热搜火了!《变身漫画》在抖音的特效是如何实现的?

说到变脸,绕不过生成性对抗网络GAN。“昨天,李荣浩因为眼睛小再次被搜查。在名为#特效对李荣浩的眼睛来说不够大#的话题下,有一段李荣浩杨丞琳结婚照变脸的视频。看到这篇文章是周知教育培训创作的,主要解释是热搜火了!《变身漫画》在抖音的特效是如何实现的?预计阅读时间3分钟,共1156字。让我们一起来看看周知教育培训的介绍,希望对大家有所帮助!

说到变脸,绕不过生成性对抗网络GAN。"

昨天,李荣浩因为他的小眼睛再次搜索。

在名为#特效对李荣浩的眼睛来说不够大#的话题下,有一段李荣浩和杨丞琳结婚照换脸的视频。看到变脸后眼神完全变成了一条线,孙也转发了微博“锅里叫锅里黑”:

这个特效太厉害了,李小姐,有人黑你!

对此,网友们的评论都变成了“哈哈哈哈哈哈”。

细心的人可能已经注意到视频中的抖音应用标识。没错!以上功能,对小眼睛群体不是很友好,是抖音新推出的“变形漫画”的特效

在这样一个真人一键变成漫画的效果背后,是生成性对抗网络(GAN)。

一个

一个键打破第二面墙。

目前,抖音“变身漫画”特效已被列入“本周实时榜”(2002年6月15日-21日)TOP 1,已有约867.2万用户使用。

其中很多明星拍的都是同一个视频,玩法多种多样。

抖音企业推广 例如,陈赫拿出类似苍蝇拍的“神秘钥匙”来解除二级封印。

邓紫棋,换换口味,把玻璃擦干净。

我不知道在rap会话中,LAY用手势在维度之间来回穿梭了多少次。

进入第二个元素后,明星的发型和五官细节都“被上帝还原”,同时也更加俏皮灵动。

然而,将真人变成漫画风格并不罕见。近年来,特效拍照应用层出不穷。用户想把图片和视频变成漫画风格、古风风格、手绘风格、油画风格,甚至改变性别和年龄都不是问题。

2

生成性对抗网络

说到变脸,有一项技术————生成式对抗网络GAN。

雷锋。com此前报道,GAN作为一种深度学习模型,在机器学习中是一个相对较新的概念。它最早出现在2014年10月之前,由著名的谷歌大脑科学家伊恩古德费勒(Ian Goodfellow)及其团队发表的论文《对抗式生成网络》(生成性对抗网络)中。

机器学习的模型分为两种:生成模型和判别模型。顾名思义,它们各自的功能是根据数据集生成和判断。

伊恩古德费勒之所以能成为“GANs之父”,在于创造性地提出了通过对抗性估计生成模型的概念,并训练生成模型和判别模型相互对抗。生成模型应尽可能多地生成真实图片,以欺骗判别模型,同时判别模型应尽量将生成模型生成的图片与原始数据集区分开来。

这个过程就像两个玩家在游戏中打架。一开始,他们的脸很蠢,最后,“真相越来越清晰”。这类机器自发地互相学习,可以说是非常智能的。

氮化镓有很多种,最常见的是周期氮化镓。

其实CycleGAN是人脸转换前期的一个重要尝试,可以从源转换到目标,反之亦然,方便学习两类之间的转换关系,更好的保证转换后的图像质量。

px;">如上图所示,能把斑马变成马,那么即便是换个动作,马也能再次转换成斑马;同理,夏天能抖音关键词排名变冬天,换了场景后冬天也可以变回夏天。

虽然上文所说的抖音动漫风换脸特效并未公开具体的技术信息,但此前将人脸变为漫画形象的尝试的确用到了 CycleGAN,相关论文也在 2020 年 7 月登上了预印本平台 arXiv。

值得一提的是,这项研究利用的是所谓的 landmark assisted CycleGAN。

据论文介绍,这里的“landmark”不是我们经常说的“地标”,而是指面部特征,所以我们可以将这种技术理解为 CycleGAN 特别版——「有人脸特征辅助的 CycleGAN」。

技术如何,还是看看效果(雷锋网注:右二列为 CycleGAN 生成;右一列由有人脸特征辅助的 CycleGAN 生成)。

现实中的美女变成了二次元小萝莉。

型男生成的漫画形象看上去也不错。

此外,也有研究团队曾基于 GAN,利用面部特征,将低分辨率图像转换为高分辨率图像。感觉多年的老近视被治好了!

看到这里是不是想感叹一句真神奇?

其实还有更神奇的,比如大变活人。

这是西班牙一家互联网国际象棋棋盘制造商 REGIUM 网站上的员工个人信息页面,看上去似乎并没有什么异常。但实际上,框出来的四位工程师都是“假人”,现实生活中并不存在。

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雷锋网了解到,这些“人造人”来自国外一个造脸网站 this person does not exist.com,而这些照片也都是基于 GAN。

不过,随着换脸技术出现的还有诸多问题——比如曾经一夜爆火、三天凉凉的 ZAO APP 和在全世界范围内臭名昭著的 Deepfake,都引起了各界的担忧。

怎样合理地利用这类换脸技术,是个需要思考的问题。

引用来源:

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