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谷歌AI可通过起始帧和结束帧生成逼真的视频序列
2019年05月29日 由 董灵灵 发表
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想象一下：你得到了一个视频的开头和结尾，并负责勾画出交错帧，从手头有限的信息中推断出你所能做的来填补空白。这可能听起来像是一项不可能完成的任务，但谷歌人工智能研究部门的研究人员已经开发出一种新颖的系统，可以通过起始帧和结束帧生成真实的视频序列，这个过程被称为“在关键帧中加入中间帧（inbetweening）”。
他们发表了一篇新的论文“From Here to There: Video Inbetweening Using Direct 3D Convolutions”。
论文中写道，“如果我们能够教一个智能系统来自动将漫画书变成动画，无疑将彻底改变动画产业，虽然这种极其节省劳动力的能力仍然超出了目前所能达到的，但计算机视觉和机器学习的进步正在使它变得越来越切实可行。”
AI系统包括一个完全卷积模型，具有三个组成部分：2D卷积图像解码器，3D卷积潜在表示生成器，以及一个视频发生器。图像解码器将来自目标视频的帧映射到潜在空间，而潜在表示生成器学习合并输入帧中包含的信息。最后，视频生成器将潜在表示解码为视频帧。
研究人员表示，将潜在表示生成与视频解码分离对于成功实现中间帧至关重要，他们试图直接从开始帧和结束帧的编码表示生成视频，但结果并不理想。为了解决这个问题，他们设计了潜在的表示生成器来融合帧表示，并逐步提高生成的视频的分辨率。
为了验证他们的方法，研究人员从三个数据集中获取视频：BAIR robot pushing，KTH动作数据库和UCF101动作识别数据集，并将它们向下采样到64 x 64像素的分辨率。每个样本总共包含16个帧，其中14个由AI系统负责生成。研究人员为每对视频帧运行模型100次，并针对每个模型变量和数据集重复该过程10次。
研究人员报告说，AI产生的序列在风格上与给定的起始和结束帧一致，有意义并且多样化。“相当令人惊讶的是，inbetweening可以在如此长的时间内实现，这可能为未来的视频生成研究提供了一个有用的替代视角。”
论文：
arxiv.org/pdf/1905.10240.pdf
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