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Facebook AI可从真实的视频中提取可控角色
2019年04月19日 由 张江 发表
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还记得那些流行于90年代的FMV游戏吗？那些游戏将预先录制的剪辑与动画雪碧图和3D模型混合在一起，而Facebook正设法让它们重新流行起来。在新发布的论文“Vid2Game: Controllable Characters Extracted from Real-World Videos”中，Facebook AI Research的科学家描述了一个系统，能够从真实视频中提取可控角色。
论文作者表示，“我们的方法是从一个不受控制的视频中提取一个角色，使我们能够控制它的动作，该模型生成了该角色的新的图像序列，生成的视频可以是任意背景，系统能有效地捕捉到人的动态和外观。”
该方法依赖于两个神经网络，Pose2Pose，该框架将当前姿势和单实例控制信号映射到下一个post，以及Pose2Frame，它将当前姿势和新姿势以及给定的背景叠加到输出帧上。这种复原可以通过任意低维信号控制，例如来自操纵杆或键盘的信号。系统足够稳健，可以在动态背景中定位提取的角色。
首先，团队将包含一个或多个角色的输入视频输入到为特定域（例如，跳舞）训练的Pose2Pose网络，将它们及其运动隔离（加上估计的前景空间掩模）。
使用这些和组合的姿态数据，Pose2Frame将场景中与角色相关的变化，如阴影、持有的物品和反射，这些和与角色无关的变化分开，并返回一对与任何所需背景线性混合的输出。
为了训练人工智能系统，研究人员采集了三个视频，每个视频长度为五到八分钟，其中一个是户外网球运动员，另一个是人在室内舞剑，最后一个是人在走路。此方法成功地处理了动态元素，比如其他人和摄像机角度的差异，以及角色服装和摄像机角度的变化。
每个网络都解决了之前未完全满足的计算问题，同时为生成具有逼真图形的视频游戏开辟了道路。此外，从类似YouTube的视频中提取的可控角色，可以在虚拟世界和增强现实中找到其自身的位置。
论文：
arxiv.org/pdf/1904.08379.pdf
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