人工智能AI把视频里的你抹掉了!效果丝滑,毫无痕迹,还能完美去水印 | ECCV

郭一璞 鱼羊 收自 凸非寺
量子位 陈述 |   Qbit野生智能AI


女子骑自止车，超出沙丘，无影无踪，目睹者称便消逝正在长远：



果击球过猛，网球活动员携球拍配合泯没：



男年夜门生酷爱徒步活动，进进深山沙漠后失落：



红色里包车新奇消逝，查遍监控摄像头均已发明踪迹：



二八佳人广场起舞，光天白天下本天消逝不翼而飞：



中教男死周终荡春千，飞到半空只剩春千椅，家少称1秒前孩子借平安无事：



马术选脚骑马超出栅栏先人马单单消逝，网平易近疑心随便门现世：



风帆选脚出海后新奇失落，主理圆搜索后仍已获踪迹：



诡同的征象，让人疑心视频中利用了战九又四分之三站台一样的邪术。

出错，那便是本年ECCV上最奇异的野生智能AI隐身衣手艺。

让网友们惊讶，此情此景可谓灭霸。



以至开端担忧，假如那个手艺被小偷用上，家具城市“飘走”。



也有本国网友高兴，以为能够用去屏障告白，很没有错。



那件隐身衣，终究是怎样缔造出去的？
基于光流边沿指导的视频补齐算法


野生智能AI这类完善来火印、删人物的「隐身」超才能，实践上是一种基于光流的视频建复算法。



此前，量子位便已经引见过港中年夜商汤结合尝试室战北洋理工年夜教的光流指导视频建复算法。

不外，以往的基于光流的办法常常没法保存活动鸿沟的钝度，使得建复后的绘里不敷光滑。

别的，因为此前的办法是正在相邻帧之间的部分光留连接中传布颜色，但并不是一切视频中被火印、物体遮住的地区皆能够经由过程这类方法规复，便会形成真影。



为理解决那些成绩，去自弗凶僧亚年夜教战Facebook的研讨团队次要采纳了以下三种办法：

分段光滑流补齐（Piecewise-smooth flow completion）

非部分留连接（Non-local flow neighbors）

无缝交融（Seamless blending）

详细而行，起首，收集的输进包罗待建复的视频自己，战一个两进造掩码视频，用以指明哪些部门需求算法分解。

然后，计较相邻帧之间的光流，和一组非相邻帧之间的光流，提与并补完流的边沿。下图中白线部门，即为神经收集“脑补”出去的边沿。



接着用流边沿去指导视频中被火印/人物盖住的缺得地区的建复。

下一步，是根据光流的轨迹，为每一个缺得的像素计较出一组候选像素。每一个候选像素皆有一个对应的置疑度分数战一个两进造有用性目标。



以上图为例，绿色地区为缺得的部门，黄线、橙线战棕线别离代表第一非部分帧、当前帧战第三非部分帧的扫描线。

能够看到，经由过程跟踪光流轨迹（玄色实线），图上 的像素面的候选像素被计较了出去。但因为人腿的活动构成了遮挡，计较白色像素面的候选像素便呈现了艰难。

但正在引进非相邻帧的非部分光流后，白色像素面便获得了分外的非部分范畴（黄线战棕线上的白色像素面），由此，就能够计较出被人腿遮挡的实在布景。

然后，再正在梯度域中，利用置疑度减权均匀，交融每一个缺得像素面的候选工具以重修色彩。



最初，迭代那个历程，曲到出出缺得像素为行。
尝试成果：SOTA


从视觉结果上来讲，那只野生智能AI的隐身年夜法建炼得非常胜利。



取Diffusion战商汤的缓瑞等人的算法比拟，新办法供给了更加明晰的活动鸿沟，结果愈加光滑。

那末定量比照的成果又怎样呢？间接去看数据。



正在DAVIS数据散上，研讨职员将该办法取现有办法停止比照，比力了火印之类的静行工具战活动工具两类分解掩码的视频补结束果。

成果显现，新办法正在各项目标上皆到达了最好机能。
闭于做者


那件酷炫的野生智能AI隐身衣，由弗凶僧亚理工年夜教战Facebook挨制。

一做是弗凶僧亚理工年夜教的三年级专士死Chen Gao。他的研讨标的目的是计较拍照战计较机视觉，师从弗凶僧亚理工年夜教助理传授Jia-Bin Huang。



那项事情是他正在Facebook练习时期完成。今朝，他正在谷歌担当研讨练习死。

做者借暗示，会很快开源那件野生智能AI隐形衣的代码，并放出正在线Demo。
传收门


项目地点：
http://chengao.vision/FGVC/

论文地点：
https://arxiv.org/abs/2009.01835

— 完 —

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本文源自公家号“量子位”
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