AI“復活”八代帝王眾生相“渣渣龍”原來長這樣??
坐擁“后宮佳麗三千”的皇帝到底長啥樣?相信很多愛看“宮鬥劇”的小伙伴都產生過這樣的好奇。“宮鬥劇”歷來是熱播劇種,近些年陸續推出了很多經典作品,比如大熱的《宮》《步步驚心》《甄嬛傳》《延禧攻略》等,其中皇帝的扮演者,如陳建斌、霍建華、聶遠、陳道明、吳奇隆等演員給觀眾留下了深刻的印象。
甚至有網友稱:陳道明是真康熙本熙,氣勢演技堪稱完美。
不過誰的扮相最為經典,相信你一定有不同的看法,AI也一樣。
最近,憑藉修復老北京影像火爆全網的硬核Up主大谷@Spitzer,再次借助人工智能技術修復了歷代皇帝的人物畫像。不僅讓八位皇帝的相貌活靈活現地展現在我們面前,而且還加入人臉識別用能,用AI匹配了最佳扮相的明星臉…….
昨晚這條視頻一發布便衝上了微博熱搜,目前全網轉發瀏覽量已近千萬,那麼#人工智能還原的明清皇帝#到底長啥樣?
我們一起來欣賞下~
AI『復活』帝王相貌
康熙帝畫像
AI腦補後的康熙帝。
在陳道明、劉德華、張國立、焦晃等經典演員扮相中,陳道明最高,達到了48.82%,劉天王最低只有16.49%。
再來看看雍正帝
看到還原後的雍正帝,你想到了誰?
AI想到了張豐毅,他的相似度最高達到了39.57%。其次陳佳斌(28.98%)、唐國強(20.30%)、吳奇隆(5.51%)。
乾隆帝畫像
被網友們吐槽為“渣渣龍”、“大豬蹄子”的乾隆,被AI復原後果然還是最帥。
AI認為這張帥氣的臉與張國立老師最為相似,占到了27.34%,而《延禧攻略》裡的扮演者聶遠僅有13.37%。
不過也有不少網友表示,修復後乾隆跟演員於震更像。
富察皇后
勤儉持家額富察皇后,是乾隆帝的一生摯愛,37歲去世後,乾隆對她的悼念持續了一生。
有網友表示,AI修復後的富察皇后很美很溫柔,有點像倪妮,你覺得呢?
除了以上幾位皇帝和皇后,大谷還修復了朱棣(永樂帝)、朱高熾、朱祁鎮、朱由檢(崇禎帝)等幾位明朝皇帝。
如果想看老朱家帝王是不是傳說中的鞋拔子臉可以戳下方完整視頻~
『復活』背後的AI原理
這不是大谷第一次用AI技術修復古代帝王畫像,之前他還曾修復過宋代皇帝的相貌,也加入了人臉識別功能。
大谷Spitzer的微博_微博(weibo.com)
這些修復作品採用的AI技術基本一致。
根據UP主大谷的介紹,這次使用到的臉部生成技術是PaddleGAN和Artbreeder,同時用AI Studio 生成了臉部動態。
提到面部圖像生成,我們必然會想到生成式對抗網絡GAN。GAN近年來被廣泛應用於無監督學習任務以及生成任務中,它通過讓兩個神經網絡相互博弈的方法,常用於生成以假亂真的圖片、影片、三維物體模型等。
PaddleGAN是基於百度深度學習框架PaddlePaddle開源的一個圖像生成模型庫,該庫提供了七種簡單易上手,可一鍵運行的GAN模型,包括:
- CGAN:條件生成對抗網絡,一種帶條件約束的GAN,使用額外信息對模型增加條件,可以指導數據生成過程。
- DCGAN:深度卷積生成對抗網絡,將GAN和卷積網絡結合起來,利用卷積神經網絡作為網絡結構進行圖像生成,可以得到更加豐富的層次表達。
- Pix2Pix:利用成對的圖片進行圖像翻譯,即輸入為同一張圖片的兩種不同風格,可用於進行風格遷移。
- CycleGAN:可以利用非成對的圖片進行圖像翻譯,即輸入為兩種不同風格的不同圖片,自動進行風格轉換。
- StarGAN:多領域屬性遷移,引入輔助分類幫助單個判別器判斷多個屬性,可用於人臉屬性轉換。
- AttGAN:利用分類損失和重構損失來保證改變特定的屬性,可用於人臉特定屬性轉換。
- STGAN:由百度和哈工大聯合研發,在原有的ATTGAN基礎上,引入GRU結構,更好的選擇變化的屬性,可用於人臉特定屬性轉換。
另外,Artbreeder是一款爆火的圖像自動生成網站,可以在線隨機生成頭像、專輯封面、風景圖片以及二次元頭像。
Artbreeder支持自己上傳圖像,通過選定兩個或多個圖片可融合成新的圖片內容或風格,同時也可以在此基礎上生成全新的圖像。
在臉部的動態效果方面,大谷採用的AI Studio是百度公司的一站式開發平台。AI Studio是一個囊括了AI教程、代碼環境、算法算力、數據集,並提供免費的在線雲計算的一體化編程環境。
如何使用以上技術復原皇帝相貌,大谷並未給出詳細說明,不過有關PaddleGAN、AI Studio的使用方法及功能相關鏈接已經進行了詳細介紹,感興趣的朋友可以到文末獲取連接。
此外,大谷還使用了中科院研發的AI面部識別開源項目SeetaFace來製作完成明星臉匹配系統,它通過對比這些皇帝扮演者演員的臉部特徵形成一個相似度排名,從而找到和歷史人物最接近的明星臉。
SeetaFace2已在GitHub開源,並收割了1.7k星標。它是一個完整的人臉識別項目,其中包括了人臉檢測模塊FaceDetector、面部關鍵點定位模塊FaceLandmarker以及人臉特徵提取與比對模塊FaceRecognizer。其中,
- FaceDetector:採用級聯CNN,在100個誤檢情況下,FDDB上召回率達到92%。
- FaceLandmarker:採用FEC-CNN,在300-W測試下平均定位誤差僅為0.069。
- FaceRecognizer:在ResNet50(殘差網絡)下,識別通過N+1場景,1000人底庫首選識別率超過98%。
SeetaFace2採用標準C ++開發,全部模塊均不依賴任何第三方庫,支持x86架構(Windows,Linux)和ARM架構(Android)。此外,在上層應用方面,SeetaFace2支持但不限於人臉門禁,人臉檢索、動態識別、無感考勤,身份驗證等。
One More Thing
最後大谷強調,這些AI看著皇帝畫像自行腦補的人臉,不代表真實的歷史形象。
另外,畫師在為皇帝作畫時也肯定進行過一定程度的藝術處理,所以歷史上的皇帝是否真長這個樣子,我們猶未可知。
不過這並不妨礙AI的動態修復為我們帶來的新奇感受。不少網友表示,已經迫不及待地想看『復活』後的四大美女、唐宋詩人、岳飛呂布項羽了。
而大谷本人也給出了回應,期待他接下來的AI創作~
引用鏈接:
PaddleGAN:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleCV/PaddleGAN
AI Studio:https://aistudio.baidu.com/aistudio/index
SeetaFace2:https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
https://www.bilibili.com/video/BV13y4y1B76V?from=search&seid=8707917894759309118