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炸裂!可提取,控制人物姿势,法线,深度信息等超强AI来了!

原创 2023-02-19


“ 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


最近小伙伴们被AI画图给惊到了吧?小编看了几篇介绍文章,也大受震撼。比如,这种


AI真的也太了解人类审美了,这妹子画的也太吸睛了。本来也想借此机会蹭一波热度,但仔细想想我们“高大尚”的粉丝对这种图一直是嗤之以鼻的,所以还是忍住了,没推送。

但是,昨天朋友大半夜发来一张图,让我坐不住了。

卧槽,这么说有了ControNet的加持,那些AI生成的二次元角色也好,还是上面的这种写实真人也好,都可以改变姿势,让他们动起来了!?
这也太快了吧?!那么,这个ControlNet到底是什么,又是什么工作原理咧?小编本着追本溯源的精神,一一去搜索了下。

ControlNet是2月10日由张吕敏和马内什·阿格瓦拉共同发表的一篇论文。几日后就发布了训练好的模型,目前在GitHub上可下载,短短几天迅速成为AI绘画的又一个热点,成长速度可谓相当快。

https://github.com/lllyasviel/ControlNet

ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。直白的来讲就是通过额外的输入内容控制预训练的大模型,一种端对端的训练,目前比较火的stable diffusion都是通过这种方式来实现的。

但ControlNet的优势在于对于细节的控制能力。它把一些细节的输入关键词进行了单独的训练。这就好比你让AI画一幅画,stable diffusion只能给你画个大概,但ControlNet可能会更精细的考虑构图、线条,深度信息等等都能给你提供。目前根据GitHub上以公布的可控内容有几个方面。


边缘检测


M-LSD直线检测

可以更改更改M-LSD阈值,这个功能对于建筑表现简直不要太实用。


柔和的软边


使用涂鸦


深度信息控制

这个深度信息对于我们CG行业制作尤为重要,有了它可以加任意的景深等等效果。但这个深度信息与Stability的模型不同,ControlNet接收完整的512×512深度图,而不是64×64深度。这意味着ControlNet将在深度图中保留更多的细节。


法线映射
这个对于CG建模来说简直不要太疯狂。


语义分割
这个功能倒不是很新鲜,之前英伟达推出的GauGAN类似。但出现在这里,着实强大了ControlNet的功能。


动画线条控件

为动画线条提取增加的一个功能。目前这个功能尚未添加,正在评估潜在的风险。

可以说满足了目前我们绘制所需情况的大多数的场景需要,甚至满足了一定CG制作流程的需要。

但我们今天的重点不是这些,重点是它其中还有一个对于AI生成图像重要的功能:openpose姿势识别。

它不但能生成单个角色的姿势,甚至可以生成多人的姿势,这是之前的所有文本输入型AI工具几乎无法达到的。

目前已有人通过它做了一些改变AI角色姿势的尝试。

利用stable diffusion生成角色,ControlNet改变视角

如果观察仔细的话,上面这张图里有很多的Bug,比如手关节是无法实现改变,当然了这是早期的一些测试图。根据最新消息,目前已经更新了手指关节姿势。

此外,ControlNet可以从给定的一张图像中提取姿势,然后生成一堆姿势相似的图。

更厉害的是,如果你没有现成的图像,手绘勾了出大致的造型也可以,这简直已经炸裂了。

所以,做CG的小伙伴可能立马会想到,今后的工作可能就变成了,在软件里拉一个人形骨骼,然后摆一个自己想要的姿势,然后,然后,然后剩下的工作就扔给AI直接出图了呀!!!!!!!!

用姿势骨骼用AI直接生成角色姿势图

文章的最后,让我们回头再看看AI生成的那些美图吧,记住,以后这些都可以直接生成骨骼改变动作,做动画了!


全文完


阅读原文

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