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        “換臉”新技術!

        2021-08-27 05:11:07
        海外星云 2021年8期
        關鍵詞:解碼器人臉身份

        近日,上海交通大學聯(lián)合研發(fā)了一款換臉框架SimSwap,使人臉交換的應用更加靈活廣泛且真實度更高。以前的換臉框架要么缺乏概括任意身份的能力,要么無法保留面部表情和注視方向等屬性,這一框架能夠將任意源人臉的身份轉換為任意目標人臉,同時保留目標人臉的屬性。

        人臉交換是一項前景良好的智能技術。它在保持目標人臉的特征(如表情、姿態(tài)、光照等)不變的情況下,將源人臉的特征轉換為目標人臉。在電影行業(yè)被廣泛應用于制造不存在的雙胞胎等畫面。讓影迷記憶最深的當屬2015年4月12日上映的《速度與激情7》中,原本于2013年便意外去世的保羅沃克通過換臉技術實現(xiàn)了“重生”,圓了影迷的一個夢。

        利用先進的設備重建演員的人臉模型,重建場景的光照條件,這是大多數(shù)人無法企及的。

        相關論文

        目前,人臉互換的主要困難有以下幾個方面:1)具有較強通用能力的人臉交換框架應適用于任意人臉;2)合成后的面部的特征應與源面孔特征相近;3)生成出來的人臉特征(如表情、姿勢、燈光等)應與目標人臉的特征一致。

        上海交通大學的科研團隊從兩方面入手,首先,在框架中加入一個身份注入模塊(IIM)。其次,提出弱特征匹配損失。雙管齊下,將上述問題迎刃而解。

        身份注入模塊

        首先,增加身份注入模塊(IIM)以實現(xiàn)算法框架的廣泛性應用。任何臉都能使用同一算法進行換臉,這一夢想成為現(xiàn)實。

        目前,以DeepFake為代表的換臉框架使用編碼器一解碼器架構,只能針對兩個特定的面孔進行交換,缺乏廣泛應用的能力。

        SireSwap通過在編碼器和解碼器之間添加額外的ID注入模塊來改進該體系結構。在特征層面將源臉的身份信息遷移到目標臉,消除了原圖特征信息與解碼器的權重之間的相關性。

        通過加入ID注入模塊,將原本局限于兩張?zhí)囟ㄈ四樀幕Q方法擴展到任意人臉的互換上。且這一算法框架不用挑選特定朝向及表情的面部圖片也能實現(xiàn)換臉。每次換臉不再需要更換算法,節(jié)省了時間及財力。同一算法結構應用到任意人臉更換,其通用性得以實現(xiàn)。

        弱特征匹配損失

        在人臉交換任務中,修改應只在五官特征部分進行,目標人臉的屬性(如表情、位置、燈光等)保持不變。但是,由于SimSwap是從整體的角度直接進行人臉修改,包括目標人臉的身份信息和屬性信息,屬性信息很可能受到特征嵌入的影響。

        為了防止屬性失配,研究人員通過使用訓練損失來約束它們。然而,顯式地約束所有屬性,因為太多屬性需要考慮,過程過于繁瑣。因此,SimSwap選用一種相對簡潔的弱特征匹配損失進行隱式約束。損失函數(shù)共有5項:身份損失、重建損失、對抗損失、梯度懲罰和弱特征匹配損失。

        通過使用這種損失函數(shù),即使沒有進行顯式地網(wǎng)絡約束,算法框架也可以隱式地學習如何保留輸入目標面孔的屬性。

        通過與其他換臉算法的對比,可以看出相較于DeepFakes和FaceShifter,SimSwap生成了可信的人臉交換結果,同時實現(xiàn)了更好的屬性保持性能。

        相信在未來,通用型高保真人臉交換框架SimSwap因其高效低價的雙重優(yōu)勢,在影視等行業(yè)中得以充分應用。 (摘自美《深科技》) (編輯/諾伊克)

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