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綠幕通通扔掉,谷歌AI實時「摳」背景36氪的朋友們???2018-03-02???人工智能谷歌短期內想實現的目標是,用YouTube上stories頻道上的片子來測試優化這個摳背景技術。最後能成熟地用於未來的AR服務上。編者按:本文來自微信公眾號“量子位”(ID:QbitAI),原作 Valentin Bazarevsky Andrei Tkachenka,Root 編譯自 Google Research Blog,36氪經授權發佈。
大場面的科幻動作片,拍攝過程肯定離不開綠幕。
制作過程更加磨人。
摳綠+後期要做到完美(空間位置關系、光影關系),不僅要求細心,還得堆大量時間。
為瞭讓影視制作簡單點,谷歌研發出瞭可以在手機端就實時摳背景的工具(暫時沒名兒)。
這個實時摳背景的工具目前隻出到Beta版,隻在YouTube移動端上有。
△谷歌小哥哥戲精附體(′? ? ?`)*
這個技術,是用CNN(卷積神經網絡)實現的。
這個神經網絡框架,專為移動端設計。所以,在構建和訓練的過程中,谷歌給自己定瞭一些原則:
移動端的解決方案一定要足夠輕量,跑起來至少要比現有的最厲害的摳圖模型快個十倍,要30倍就更理想瞭;
為瞭最好的實時呈現效果,這個模型出的片必須達到30FPS(幀/秒)。
這個摳背景的模型,幀數的處理得很講究。
幀數不能太多,不然費算力,也無法及時出圖;但也不能太少,否則看起來卡頓。
數據集為瞭訓練這個模型,谷歌標註瞭成千上萬個圖像。
前景標出頭發、眉毛、皮膚、眼鏡、鼻孔、嘴唇等。
神經網絡的輸入谷歌的分離模型,是通過RGB通道計算出視頻源每幀的前景。
關鍵摳出來的前景前後兩真空除毛幀之間要連貫。
現在的方法是用LSTM和GRU,對算力要求太高瞭,要用在移動端實時出片上不太現實。
LSTM,長短期記憶算法,是一種時間遞歸神經網絡。GRU,門控循環單元。
LSTM搭GRU,可以通過門控機制使循環神經網絡,做到記憶過去的信息,同時還能選擇性地忘記一些不重要的信息而對長時間跨度的信息的前後關系進行建模。
谷歌想到的解決辦法是,把上一幀已經算出來的蒙版(擋住背景用的)當作下一幀的第四個通道的信息。這樣,就能節省算力,拿到的片子視覺上還滿足連貫介個要求。
△訓練流程:原始幀(左);被分離成三個通道加上一幀的蒙版通道(中);根據這四個通道信息預測出這一幀的蒙版(右)
視頻裡摳背景,如果鏡頭裡前景物體劇變,比方說突然多瞭個人,前後幀的去背景效果就不連續瞭。
為瞭避免這個問題,保持視頻的流暢性,谷歌稍微改瞭一下標註的規則:
訓練模型先空杯(不把上一幀的蒙版當成已知的信息),判斷出新闖進來的物體;
然後定義新進入物體以外的背景蒙版,小改動的話就調整上幀蒙版,大改動的話就拋棄上幀蒙版;
對當前幀做羽化處理,優化摳圖後的毛邊,模仿鏡頭在快速移動或旋轉時候的情境。
△小姐姐在試實時的摳圖效果
經過調整,谷歌訓練的模型表現炒雞好,在iPhone7上能實時出100多FPS的片,谷歌私密除毛的Pixel2出40多FPS的高清片。
拿YouTube上stories頻道上的片試瞭試,摳背景效果都很流暢。摳圖效果也很棒棒,在驗證數據集上實現瞭94.8%的IOU(交疊率,在這裡就是摳背景效果貼不貼合)。
谷歌短期內想實現的目標是,用YouTube上stories頻道上的片子來測試優化這個摳背景技術。最後能成熟地用於未來的AR服務上。
最後,附編譯來源,
https://research.googleblog.com/2018/03/mobile-real-time-video-segmentation.html
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