只用C++和Python，让你的简笔画实时动起来！

Posted 2021-04-06 大数据文摘

大数据文摘出品

作者：刘俊寰

让蒙娜丽莎笑起来对AI来说已经不是什么新鲜事了。

试想，如果在画纸上创作的图像能够实时地生成动画，达芬奇可能会吓个半死。

没错，文摘菌今天要给大家介绍的，就是捷克技术大学和Snap研究小组合作开发的一种全新的样式转换技术，在论文“使用基于少量补丁的培训进行交互式视频样式化”中，他们提出，该技术将够将某种绘画风格的静态图像实时格转换为动态动画。

效果嘛还是自己看了才知道：

据了解，研究小组利用了深度学习，在将手写样式转换为图像或视频的过程中，仅仅对样式进行转换，内容原型的创作风格丝毫不会受到影响。

同时，与此前的转换方法相比而言，这项技术无需借助庞大的数据集，甚至无需进行预训练，对关键帧进行的样式设置就是训练网络的唯一数据来源。

20万参数设置，每秒17帧进行风格转换

整个实验中，研究人员主要利用的编程语言是C++和Python。

对于选定的评估序列中的帧，研究人员计算了它们的样式化，在有48个Nvidia Tesla V100 GPU环境下模拟3天后就完成了。

整个实验总共抽查了大约200,000个不同设置的超参数（hyperparameters），并在以下区间内进行了对比实验，Wp∈（12，188），Nb∈（5，1000），Nr∈（1，40），α∈（0.0002，0.0032），最终发现最佳的补丁大小（optimal patch size）为Wp=36。

下图比较了不同超参数设置的视觉质量，其中超参数优化一个很有趣的结果是，在左边的图像中，一个批次的补丁Nb=40相对较少，这与选择的基于补丁的训练方案相互作用。虽然常见的策略是尽可能扩大Nb，以利用GPU能力，但在案例中，增加Nb实际上却只会适得其反，因为它将训练方案变成了全帧方案，往往会使网络在关键帧上过度拟合。

中间的图像即是最佳补丁大小Wp=36，较小的补丁可能无法提供足够的上下文，较大的补丁可能会使网络对目标对象的变形，从而使得网络对目标对象的变形引起的外观变化的抵抗力较差。

但在右图中，令人惊讶的是，ResNet区块数Nr对质量没有明显影响，尽管有一个微妙的鞍点（saddle point），对学习率参数α进行实验也能发现类似的效果。

在将所有的超参数优化后，研究人员发现，对于有效像素10%、分辨率640×640的视频序列，可以以每秒17帧的速度进行风格转换。

研究人员利用了一组分辨率从350×350到960×540的视频序列对系统进行了评估，这些视频包含不同的视觉内容，如人脸、人体等，以及不同的艺术风格，如油画、粉笔画等。

对于相对简单的序列而言，仅使用一个关键帧就可以进行样式转换，更复杂的序列则需要使用多个关键帧。在训练前，研究人员利用双侧时间滤波器（bilateral temporal filter）对目标序列进行了预滤波，当序列包含有不明确内容时，计算一个辅助输入层利用到了随机有色的高斯混合，以跟踪目标序列中的运动。

在训练阶段，研究人员从所有关键帧k中随机抽取掩码Mk内的补丁，将它们分批反馈给网络来计算丢失和反向传播错误，随后在Nvidia RTX 2080 GPU上进行训练和推理。训练时间与输入补丁数量成正比，例如，对于包含掩码内所有像素的512×512关键帧，训练时间为5分钟。训练完成后，整个序列可以以大约每秒17帧的速度进行风格转换。

实时样式转换如何炼成？

相关样式转换的技术早在2016年就有人想到了，当时，在一篇名为“使用卷积神经网络进行图像样式转换”的论文中，研究人员提出了一种结合了VGG与CNN的转换技术，能够做到把内容与样式有效区分的同时，保留内容转换样式。

在这之后，出现了一些将该项技术推广到电影或视频领域的应用，其中找到分离图像内容和样式的损失函数是关键。

2019年，有研究人员提出了一种机制更改视频的一个关键帧，并将其传输到另一个序列（整个视频）中的方法，这种基于补丁的输出能够得到高质量的结果输出。

不过，这些转换技术仍然只能针对连续视频进行样式转换，也就是说，它们不支持随机访问、并行处理和实时交互，而这些正是能够实时转换图像的技术核心。

为了实现实时样式转换，研究人员在进行系统设计时对之前的研究进行了一定程度的参考，比如在设计滤波器时，他们采用了一种基于U-net的图像到图像转换框架，这种自定义网络架构能够保留原始风格范例的重要高频细节。

但是在训练过程中，他们发现系统产生的结果质量无法达到标准，这是因为原始网络是基于FaceStyle算法产生的大量风格样本数据集训练，这导致该方法在很多场景下不可使用。同时，原始方法没有考虑到时间的连贯性，生成的序列也包含了明显的时间闪烁。

为此，研究人员改变了网络的训练方式，并提出了一个优化问题，允许对网络的结构和超参数进行微调，以获得与当前最先进的风格化质量相媲美的风格化质量，这样的话，即使只有少量的训练样本也可实现目的，而且训练时间较短。

当然，除了滤波器设计之外，要实现实时样式的转换，研究团队还做出了不少创新，文摘菌在这里就不过多剧透了，想要了解更多细节的小伙伴们快去原文挖宝吧~

论文链接：

https://ondrejtexler.github.io/res/Texler20-SIG_patch-based_training_main.pdf

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