不可思议！DALL·E实现虚拟视频换装，网友：买衣服的钱省了

机器之心报道

编辑：小舟、陈萍

一位twitter博主借助DALL·E模型，成功给视频中的人物虚拟换装。

DALL·E 是 OpenAI 推出的文本转图像模型，生成效果奇幻且逼真。升级为 DALL·E 2 后，生成图像具有更高的分辨率和更低的延迟。值得注意的是，DALL·E 2 还添加了一个图像编辑功能，可以修改图像的部分区域，例如在下图中 3 的位置加一只柯基犬：

现在，twitter 用户 Karen X. Cheng 把 DALL·E 2 的这个编辑功能用在了视频换装上，我们看到视频中的女生在往前走的过程中换了多套衣服，并且丝滑切换，无缝衔接。

要了解这个视频用到的方法，我们首先要了解一下 DALL·E 生成「数字化」服装的能力。日前，一位名为 Paul Trillo 的 twitter 用户此前展示了他与艺术家 Shyama Golden 合作完成的上百套设计服装。

相比于大多数用 AI 进行服装设计的研究，DALL·E 2 的优点就是让设计者可以使用文本描述来扩展设计空间，其文本到图像的强大生成能力可以完成很多新奇的设计思路。

而 Karen X. Cheng 发布的换装视频不仅生成了多套服装，还能在人行走运动的过程中丝滑切换，我们来具体看一下她是怎么做的。

DALL·E + 开源工具

视频作者 Karen X. Cheng 首先涂抹掉现有服装的一部分，然后在上面涂上颜色。这一步她也考虑过涂抹掉整个衣服，但生成结果看起来没有那么好，因此选择保留衣服原有的一小部分，这样一来，DALL·E 能够更好地匹配颜色和照明。

如下动图所示，衣服上身被涂抹掉，最后生成了三种不同类型的上衣。

‍

然后一个关键的难题是 DALL·E 在生成图像方面表现卓越，但在视频上就不太行了，要让 DALL·E 生成的图像实现帧与帧之间的一致性是很困难的。这里 Karen X. Cheng 列举了一些早期试验的失败案例，下面动图在换装时，很明显能看到不同衣服之间存在交叉部分：

‍

可能有人会问，让 DALL·E 在每一帧中生成不同的衣服，衣服存在交叉部分问题就可以解决了。但作者想要的效果是同一套衣服坚持几帧，以实现较好的展示效果，但这是 DALL·E 目前做不到的。

经过一番实验，作者发现了一个可用的工具 EbSynth，该工具主要是将视频素材转换为各种风格的动画。简单来说，就是从一段视频中选出几张图，然后根据自己的喜好，换成你想要的风格，整个视频就能全部变成你期望的画风了。效果如下所示：

EbSynth 擅长风格转换，如果把 DALL·E 生成静态图和 EbSynth 转换视频风格的功能结合起来，就能够形成视频中无缝换装的效果：

‍最后作者还用到了 DAIN（视频补帧）工具，该工具可以给一些动作场面添加新的帧，让整个视频看起来更加流畅。作者用实验证明了这一点

这样 Karen X. Cheng 就完成了整个换装视频。有网友表示希望作者开设一门课程，专门介绍这项研究，详细解读一下。

还有网友调侃道网络红人甚至不用再买新衣服了：

看来以后穿搭博主的视频也可以用上 DALL·E 这样的 AI 模型了。

参考链接：https://twitter.com/karenxcheng/status/1564626773001719813

掌握「声纹识别技术」：前20小时交给我，后9980小时……

《声纹识别：从理论到编程实战》中文课上线，由谷歌声纹团队负责人王泉博士主讲。

课程视频内容共 12 小时，着重介绍基于深度学习的声纹识别系统，包括大量学术界与产业界的最新研究成果。

同时课程配有 32 次课后测验、10 次编程练习、10 次大作业，确保课程结束时可以亲自上手从零搭建一个完整的声纹识别系统。

点击 阅读原文 ，了解更多课程内容。

© THE END 

转载请联系本公众号获得授权

投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com