资讯
展览资讯 大型展会 灯光节 大型盛典 赛事 中标捷报 产品快讯 热门话题 艺术节 活动 演出 新闻 数艺报道 俱乐部签约
观点
大咖专访 观点洞察 书籍推荐 吐槽 设计观点 企业访谈 问答 趋势创新 论文 职场方法 薪资报价 数艺专访
幕后
幕后故事 团队访谈 经验分享 解密 评测 数艺访谈
干货
设计方案 策划方案 素材资源 教程 文案资源 PPT下载 入门宝典 作品合集 产品手册 电子书 项目对接
  • 0
  • 0
  • 0

分享

《英雄联盟:双城之战》三渲二风AI就搞定了?AI“入侵”CG的日子····

2022-02-21


“ 感知技术 · 感触CG · 感受艺术 · 感悟心灵 ”
中国很有影响力影视特效CG动画领域自媒体


编辑:木木


虽然都2022年了,但是《双城之战》热度一直持续不减,甚至它一度被称为“最具有艺术性动画”,它除了剧情以外,或许赢就赢在完美诠释出了二维动画的魅力。
像现在普遍大众习惯于看写实、逼真的作品,而《双城之战》别具一格,显得十分出彩,再加上整体的制作画风精良,更能给观众留下深刻印象。并且它的美术水平无疑也是顶级的,所以直到现在仍有无数大神在模仿其中的人物造型和笔触感,完完全全的美漫风格。

《双城之战》正值流行,而除了《双城之战》这一热度外,Ai作为一个近几年备受瞩目的科技,也早已渗入到每个人的生活之中,可以说它已经变成了“必需品”。

Ai的广泛使用把许多“不可能”变为了“可能”,在各行各业都能凸显出最有力的变化,如果双城之战和Ai相结合,那又能擦出怎样的火花?


真人转换“双城之战”



这时候就要提到一款叫做ArcaneGAN V0.4的开源模型,该模型是由Face2comics创始人Alex Spirin所创建的。
这款开源模型一共有三个版本,现在经历过几次的更改与创新,目前是0.4版本,该模型是在配对数据集上训练的 fastai v1风格u-net的pytroch *.jit,通过混合stylegan2生成。
这样一来,真人就可以轻松地通过该模型转换成“双城之战”中的人物画风,想想就是非常厉害了,从此不再是普通观众,而是“深入其中”!

这款模型每一个版本其实所转换出来的人物都有些许不同,但无疑最新的版本是对前几次版本的优化。

下方这些图片示例是ArcaneGAN V0.2版本。通过GPEN对人脸进行了增强。

ArcaneGAN V0.3版本↓↓

相对于目前的最新版本而言,更接近了原始输入,面部能够得到更清晰的结果,眼睛也做了更细致化的处理,减少一些较为稚嫩的气息,包括嘴、牙齿周围的阴影做了一定的减少。

ArcaneGAN V0.3版本(左)与ArcaneGAN V0.4版本(右)比较↓↓

如果单看图片不过瘾,那么视频咱们也有~

同样转换场景也是不在话下!

有一说一,这个是真的厉害!Alex免费提供了开源代码,如果感兴趣小伙伴可以自己去尝试一下,还蛮有意思的哈!

地址:https://github.com/Sxela/ArcaneGAN

既然咱们提到了真人转换“双城之战”的角色,Ai能带来的神奇可不止这一种,对于咱们CG行业而言,Ai可是帮了大忙,有意思的事情可多了去了,这次高低多给大家多分享几个“Ai转换角色”技术,当然还少不了给咱们工作带来非常便捷的人工智能,咱就是说一整个非常绝绝子的大动作!



再现《行尸走肉》真实角色


这次不一样了,不是把真人转换成动画里的角色,而是把虚拟角色真人化!先附上几张《巫师3》中一些大家比较熟悉的角色。

这次关于游戏的转换是由一位昵称叫做gutekx12的Reddit用户所创建的Ai系统,名为StyleClip!作为一名忠实的游戏玩家,当然也要探索一点别的有意思的东西,于是该系统就光荣诞生了~
具体的操作方法是StyleClip将StyleGan的生成能力与CLIP的图像文本嵌入结合在一起,紧接着就可以直观的针对基本文本图像进行操作,总而言之就是你先上传图片,然后在根据图写一段简短点的文字,最后机器研究输入,就可以产生最终的结果。

想试试的小伙伴!地址继续为大家奉上!
地址:https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP


卡通人物变“真人”


看完游戏角色,怎么少得了卡通角色,尤其是看着自己喜爱的角色变成真人,不得不说一句,Ai太牛了!用Ai实现艺术目标,真的绝!

对于我个人而言,我非常喜欢《飞屋环游记》,当我看到这张图片时,真人版老爷爷完全满足了我心中的期待。

这一切都要归功于这位来自巴西的艺术家Hidreley Leli Dião 。他用Ai将卡通人物、历史人物甚至是雕像都变成了真人,听起来就相当奇妙~

作者还使用Ps和Faceapp等照片编辑工具对生成的图片进行一些润色!


“油画风格”转换


关于“人脸转换”技术,还有一个也必须要和大家简单介绍一下,这款名为Artflow的Ai技术在2021年的9月份就已经进行了公布和测试。根据用户所输入的简短文本生成肖像(像油画那种世界级名画的感jio~)
基本操作也很简单,就是你把想要生成图像的样子简单地描述出来,然后Ai就会根据你的描述生成一个你所想要的效果。
创建这个Artflow的作者表示,Ai使用生成对抗网络以及OpenAI的CLIP模型,并且不会使用任何现有图像,所以生成现有图像的精确副本的机会几乎为零。

风景转换


除了介绍上面的几个关于人物转换的Ai,自然风景也是少不了被“智能”的命运。

起初,看见上面两幅风景图的时候我天真的以为是实拍,可是没想到……这都是由Ai生成的景观,这全部都出自芬兰的艺术家Roope Rainisto。
从山峰到湖泊,所有的景观都是使用JAX Guided Diffusion v2.3模型生成的,同时还使用到了OpenAi和Anti-JPEG。

看到由Ai生成的自然风景,内心就想到一个词:真实!




转换草图



人和风景都介绍过了,那么Ai还能让图像转换成什么?

CLIPasso,可以让图像生成草图的Ai工具。

这个工具是根据改变笔画的数量来控制抽象程度,因此,生成的草图会展示出不同层次的抽象,但保留了可识别性、结构以及关键的视觉组件。

比如,在生成一个草图之前,工具会首先提取输入图像的显著区域,以便定义画笔的处置位置,然后通过以下优化步骤,将壁画参数提供给可微分光栅化器,该光栅化器就会生成光栅化草图。最后,生成的草图和原始图像都会被输入CLIP 来定义基于CLIP的感知损失。

生成草图中还有一个关键步骤,就是CLIP模型的中间层是它的一个关键点,它可以有效约束输出草图的几何形状。




照片修复


我觉得这个Ai是一定要好好讲一讲的!通过添加颜色、去除划痕和噪点以及改善面部细节来修复旧照片!

我觉得多多少少有小伙伴翻看家里相册的时候,难免会发现一些老照片总会发旧,变得模糊不清,就连照片也逃不过岁月的洗礼,但我们总是想要修复这些照片,好找回当时的记忆,所以!这个Ai简直就是“福音”!

照片修复是基于Ai的服务neural.love之上,推出了照片修复的测试版,虽然是还处于测试环节中,但是像去除划痕和噪点,改善面部细节、修复颜色是肯定没有问题的。

创建这款Ai的团队已经研究了小半年,完全是从头开始创建架构和模型,直到现在他们依旧在不断发展,会一直发布更新。

目前该工具针对所有人是免费的,允许用户上传和增强最多五张照片,然后也支持订阅购买,这样每个月就可以处理100或者300张照片,前者是9.99美元(约63.2人民币),后者是19.99美元(126.6人民币)。

还有一点,就是除了修复照片以外,还可以调整旧图像和现在图像的大小,也可以打印照片、绘画、肖像、风景之类的。像上面介绍过的,这个工具把旧照片或者人的绘画肖像上传,也可以获得一个类似于像艺术品绘画风格的图片。(这个感觉有点像某个修图软件……


无相机、捕捉动作!


作为本文的压轴!给大家带来由清华大学的易新宇、周宇晓和徐峰推出的一个名为Transpose的Ai!总而言之,年少有为,先夸就对了!

Transpose是一种基于DNN的方法,会以90FPS的速度执行完整的动作捕捉,在Ai工作时,可以直接将动作准确的转换为虚拟世界里的动作,虽然有一定的延迟,但是才不到半秒,而且各种运动类型都可以轻松捕捉。

这款工具最炫酷的地方是根本不需要相机的捕捉,相反,Transpose使用6个惯性测量单元(IMU),它们安装在左右前臂、左右小腿、头部和骨盆上。这些IMU用作陀螺仪来确定好一个人的位置并将他轻松转换到虚拟里。

关于他们的使用制作方法分为两个板块,对于身体姿态的估计和全局平移的估计,针对全局平移,他们使用了一种基于支撑脚的方法和一种基于RNN的方法,来使用基于置信度的融合技术来稳健的求解全局平移。
更加详细的信息,可以看下方视频进行了解!



Ai时代、享受全新时代


这些年随着Ai的快速发展,智能对我们而言已经完全不再不陌生,放眼社会全局,Ai带给我们的便捷与高效不言而喻。

Ai针对CG领域的深入更是带来了巨大的宏观收益,促进了计算机行业的发展,同样Ai的出现也代替了很多人类的技术工作和脑力劳动,但是Ai也是科技领域发展的新动能,加速创新更是CG行业的发展的原动力。

Ai为艺术领域带来的变化是翻天覆地的,我们在这个Ai盛行的时代,更应该享受它所带给我们的便捷与技术的更新,灵活运用Ai才能造就一个更适合我们的未来。

今天确实给大家介绍了许多关于Ai技术里很有意思的工具和系统,后期如果还有更多实用又有趣的Ai,等我搜集好之后再一一和大家分享!最后说一句!能看到最后的小伙伴!我反手必须给一个赞!



end


阅读原文

* 文章为作者独立观点,不代表数艺网立场转载须知

本文内容由数艺网收录采集自微信公众号CG世界 ,并经数艺网进行了排版优化。转载此文章请在文章开头和结尾标注“作者”、“来源:数艺网” 并附上本页链接: 如您不希望被数艺网所收录,感觉到侵犯到了您的权益,请及时告知数艺网,我们表示诚挚的歉意,并及时处理或删除。

数字媒体艺术 二维动画 双城之战 人物替换 科技前沿

26526 举报
  0
登录| 注册 后参与评论