來自迪斯尼的研究人員進一步展示了人工智能在逼真地改變鏡頭方面的力量，他們揭示了一種新的老化/減齡工具，可以使演員看起來令人信服地變老或變年輕，過程中不需要進行數周復雜而昂貴的視覺效果工作。

當觀看像2018年的《蟻人與黃蜂女》這樣的大片時，大多數觀眾可以很容易地發現為這些電影做出貢獻的許多視覺效果工作室的工作，如蟻人縮小或增長到巨大比例的華麗時刻。但有時更微妙的視覺特效工作可能是最難達到逼真效果的，比如以年輕版演員米歇爾`菲佛和邁克爾`道格拉斯為主角的鏡頭。為了獲得像電影中所看到的那樣的效果，有才華的藝術家們要么需要花費數週的時間來消除演員臉上的皺紋和其他明顯的歲月痕跡，要么完全用計算機生成的替身來代替。

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視覺特效是一種強大的電影製作過程，有很多理由驅使其找到使其更容易創造的方法；從減輕已經工作過度和報酬不足的藝術家的負擔，到使沒有巨大的好萊塢規模預算的電影製作人能夠使用這些工具。當然，即使對大型電影公司來說，能夠將這種工作自動化也是有利潤動機的。

這就是為什麼像迪斯尼這樣的公司投資於研究以幫助推進視覺效果的藝術和技術，但近年來，這些研究人員也一直在探索人工智能如何簡化視覺效果工作。兩年前，迪斯尼研究工作室開發了由人工智能驅動的工具，可以生成有足夠質量和分辨率的換臉視頻用於專業電影製作。今年，研究人員展示了一種新的工具，利用人工智能的技巧使演員看起來更老或更年輕，減去了通常需要數週的工作來完善這類鏡頭。

為視覺效果準備的臉部再老化

使用神經網絡和機器學習來使一個人變老或減齡的方法已經被嘗試過，雖然在應用於靜止圖像時結果足夠令人信服，但它們在移動視頻上並沒有產生逼真的結果，時間上的偽影會在每一幀之間出現和消失，而且隨著改變後的視頻播放，人的外表有時會變得難以辨認。

為了製作一個可以滿足好萊塢需求的改變年齡的人工智能工具，並使其足夠靈活地適用於移動鏡頭或演員不總是直視鏡頭的畫面，迪斯尼的研究人員，正如最近發表的一篇論文所詳述的那樣，首先創建了一個由數千張隨機生成的合成面孔組成的數據庫。然後使用現有的機器學習老化工具對這幾千張不存在的測試對象進行老化和減齡，然後用這些結果來訓練一個名為FRAN（臉部再老化網絡）的新神經網絡。

圖像逐步說明了FRAN是如何產生老化/減齡變化的，這些變化被應用於原始輸入臉部。

當FRAN被輸入一張頭像時，它不是生成一張改變的頭像，而是預測臉部哪些部分會因年齡而改變，如增加或去除皺紋，然後將這些結果作為額外的視覺信息渠道分層在原始臉部。這種方法準確地保留了表演者的外觀和身份，即使他們的頭在移動，他們的臉在四處張望，或者鏡頭中的照明條件隨時間變化。它還允許藝術家對人工智能生成的變化進行調整和調整，這是視覺特效工作的一個重要部分：使改變完美地重新融入鏡頭，使觀眾看不到這些變化。