Web ML+ WebAssembly 支持实现 Google Meet 背景模糊功能

Posted 2021-04-25 LiveVideoStack

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从 mmhmm、腾讯会议、Zoom 到 Google Meet，背景模糊和特效已经成为视频会议或直播的一项标配。Google Meet团队通过 Web ML，MediaPipe和 WebAssembly技术，在浏览器中实现了高性能的实时背景处理功能。在12月11-13日的LiveVideoStackCon 美国旧金山站的线上大会上，Google研究院资深研究软件工程师汪启扉也将会带来有关MediaPipe、ML Kit、TFLite等性能优化与开发经验的分享（ https://sfo2020.livevideostack.cn/ ）。

文 /  Google研究院软件工程师，Tingbo Hou & Tyler Mullen

译者 /  Alpha

技术审校：斗鱼前端专家，王兴伟

原文 / https://ai.googleblog.com/2020/10/background-features-in-google-meet.html  

在人们的工作和生活中，视频会议变得越来越重要。我们可以通过增强隐私保护，或者添加有趣的视觉效果来改善视频体验，同时帮助人们将注意力集中在会议内容上。我们最近宣布的在Google Meet中模糊和替换背景的方法，就是为了实现这一目标而迈出的一小步。

 

我们利用机器学习（ML）来更好地突出参与者，从而忽略他们周围的背景环境。尽管其他的解决方案需要安装额外的软件，但Meet的功能是由尖端的Web ML技术提供支持的，这些技术是用MediaPipe构建的，可以直接在你的浏览器中工作——不需要额外的步骤。

 

开发这些功能，有一个关键目标，即它可以给几乎所有现代设备提供实时的浏览器内性能，通过XNNPACK和TFLite，我们将高效的设备上ML模型、基于WebGL的效果渲染，还有基于Web的ML推理结合起来，进而实现了这一目标。

背景模糊和背景替换，由网页端的 MediaPipe 提供支持。

网络Web ML方案概述

Meet中的新功能是与MediaPipe一起开发的，MediaPipe是谷歌的开源框架，用于为直播和流媒体提供跨平台的，可定制的ML解决方案，它还支持设备上实时性的手、虹膜和身体姿势追踪等ML解决方案。

任何设备上解决方案的核心需求，都是实现高性能。 为了实现这一点，MediaPipe的Web工作流利用了WebAssembly，这是一种专为网络浏览器设计的底层二进制代码格式，可以提高计算繁重任务的速度。 在运行时，浏览器将WebAssembly指令转换为本机代码，执行速度比传统javascript代码快很多。 此外，Chrome84最近引入了对WebAssembly SIMD的支持，每条指令可以处理多个数据点，性能提升了2倍以上。

 

首先，我们的解决方案通过将用户，和他们的背景进行分割 （稍后将详细介绍我们的分割模型） ，来处理每个视频帧，使用ML推理来计算出一个低分辨率的蒙版。或者，我们还可以进一步细化蒙版，以使其与图像边界对齐。然后通过WebGL2使用蒙版来渲染视频，实现背景的模糊或替换。

WebML Pipeline：所有计算繁重的操作都是用C++/OpenGL实现的，并通过WebAssembly在浏览器中运行。

在当前版本中，模型推理在客户端的CPU上执行，以实现低功耗和最大的设备覆盖范围。为了达到实时性能，我们设计了高效的ML模型，通过XNNPACK库加速推理，XNNPACK库是第一个专门为新的WebAssembly SIMD规范设计的推理引擎。在XNNPACK和SIMD的加速下，该分割模型可以在Web上以实时速度运行。

 

在MediaPipe灵活配置的支持下，背景模糊/替换解决方案可根据设备能力，调整其处理过程。在高端设备上，它运行完整的工作流，以提供最佳的视觉质量，而在低端设备上，通过使用轻量级的ML模型进行计算，并且绕过蒙版细化，它仍然可以保持较高的性能。

分割模型细分

设备上的机器学习模型必须是超轻量级的，以实现快速推理、低功耗和较小的下载大小。对于在浏览器中运行的模型，输入分辨率会极大地影响处理的每一帧所需的浮点运算 （FLOP） 的数量，由此也必须很小。我们将图像下采样，得到较小的尺寸，然后再将其提供给模型。从低分辨率图像中，尽可能精确地恢复分割蒙版，这增加了模型设计的挑战。

 

整个分割网络具有关于编码和解码的对称结构，而解码器块 （浅绿色 ），也与编码块 （浅蓝色） 共享对称层结构。具体地说，在编码器和解码器模块中，都采用了应用有全局池化层技术的通道注意力机制，这有利于高效的CPU推理。

采用MobileNetV3编码器（浅蓝色）和对称解码器（浅绿色）的模型架构。

我们修改MobileNetV3-Small为编码器，经过网络结构搜索的优化，以最低的资源需求，获得最佳的性能。为了减少50%的模型尺寸，我们使用Float16量化技术将模型导出到TFLite，仅权重精度略有下降，但对质量没有明显的影响。得到的模型有193K参数，大小只有400KB。

 

效果渲染

分割完成后，我们使用OpenGL着色器进行视频处理和效果渲染，其中的挑战就是在不引入伪影的情况下进行高效渲染。在细化阶段，我们采用联合双边滤波器对低分辨率蒙版进行平滑处理

渲染效果时会减少瑕疵减少的渲染效果。左：联合双边过滤器平滑分段分割蒙版。中：可分离滤镜移除背景模糊中的光晕瑕疵。右：替换背景中的灯光包裹包装（light wrapping）。

模糊着色器通过与分割蒙版值成比例的方式，调整每个像素的模糊强度，来模拟波克（bokeh）效果，类似于光学中的混淆圆（CoC）。像素按其CoC半径加权，因此前景像素不会渗入背景。我们为加权模糊实现了可分离的过滤器，而不是流行的高斯金字塔，因为它去除了人周围的光晕伪影。为了提高效率，模糊以低分辨率执行，并以原始分辨率与输入帧混合

背景模糊示例

对于背景替换，我们采用了一种称为灯光包裹（Light wrapping）的合成技术，用于混合分割的人物和定制的背景图像。光线包裹允许背景光溢出到前景元素上，从而使合成更具沉浸感，这有助于柔化分割边缘。当前景和替换的背景之间，存在较大的对比度时，它还有助于最大限度地减少光晕伪影

背景替换示例

性能

为了优化不同设备的体验，我们提供多种输入尺寸 （即当前版本中的256x144和160x96） 的模型变体，根据可用的硬件资源自动选择最佳模型。

我们在两款常见设备上评估了模型推理和端到端传递的速度：搭载2.2 GHz 6核英特尔酷睿i7的MacBook Pro 2018和搭载英特尔赛扬N3060的宏碁Chromebook 11。对于720p的输入，MacBook Pro可以以120 FPS的速度，运行较高质量的模型，以70 FPS的速度运行端到端的传递途径；而Chromebook则以62 FPS的速度运行推理，使用较低质量的模型，端到端运行在33 FPS。

高端（MacBook Pro）和低端（Chromebook）笔记本电脑上的模型型号推断速度和端到端管线传递。

为了定量评估模型的精度，我们采用了目前流行的交集-并集（IOU）和边界F-度量。这两种型号都有不俗的表现，而且还是在这样一个轻量级网络的情况下

模型准确性的评估，通过 IOU 借条和边界 F-分数来衡量。

我们还为我们的分割模型发布了随附的模型卡，其中详细介绍了我们的公平性评估。我们的评估数据包含来自全球17个地理分区的图像，并附有肤色和性别的注释。我们的分析表明，该模型在不同地区、肤色和性别上的表现是一致的，只有很小的IOU指标偏差。

结论

我们推出了一个全新的浏览器端的机器学习解决方案，用于模糊和替换你在Google Meet中的背景。使用这个方案，机器学习模型和OpenGL着色器就可以在Web上高效运行。所开发的功能即使在低功耗设备上也能以低功耗实现实时性能

致谢： 特别感谢Meet团队的成员和参与此项目的其他人员，特别是Sebastian Jansson，Rikard Lundmark，Stephan Reiter，Fabian Bergmark，Ben Wagner，Stefan Holmer，Dan Gunnarson，Stéphane Hulaud以及所有与我们一起从事技术工作的团队成员：Siargey Pisarchyk，Karthik Raveendran，Chris McClanahan， Marat Dukhan，Frank Barchard，Ming Guang Yong，Chuo-Ling Chang，Michael Hays，Camillo Lugaresi，Gregory Karpiak，Siarhei Kazakou，Matsvei Zhdanovich，Matthias Grundmann。

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