研究人員開(kāi)發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)方法能夠?yàn)檎掌哪承┎糠种谱鲃?dòng)畫(huà)

我們都曾在某個(gè)點(diǎn)(例如海洋、云層或瀑??布)看過(guò)一張照片，在最短的時(shí)間內(nèi)，這張照片似乎在移動(dòng)。通常，感知到的運(yùn)動(dòng)只是我們頭腦中的一個(gè)把戲。華盛頓大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種新的深度學(xué)習(xí)方法，可以對(duì)照片的某些部分進(jìn)行動(dòng)畫(huà)處理，將其轉(zhuǎn)換為視頻。

UW 深度學(xué)習(xí)方法可以為流動(dòng)的材料制作動(dòng)畫(huà)，例如瀑布、煙霧或云彩。該大學(xué)開(kāi)發(fā)的技術(shù)只需要一張瀑布的照片即可制作動(dòng)畫(huà)。研究人員使用了一段無(wú)縫循環(huán)的短視頻，給人一種水在不斷運(yùn)動(dòng)的印象。

這幾乎就像能夠?qū)⑷魏握掌兂深愃朴?Apple 的 Live 照片，在靜止圖像之前捕捉一秒左右的運(yùn)動(dòng)。該項(xiàng)目的研究人員表示，他們的方法的獨(dú)特之處在于它不需要任何用戶輸入或附加信息。該過(guò)程只需要一張圖片，并生成一個(gè)高分辨率、無(wú)縫循環(huán)的視頻，通?？雌饋?lái)像一個(gè)真實(shí)的視頻。

開(kāi)發(fā)這項(xiàng)技術(shù)是一個(gè)挑戰(zhàn)。據(jù)研究人員稱，這實(shí)際上要求他們預(yù)測(cè)未來(lái)。該系統(tǒng)包含兩部分，第一部分預(yù)測(cè)拍攝照片時(shí)物體的移動(dòng)方式。該信息被獲取并用于創(chuàng)建動(dòng)畫(huà)。

估計(jì)運(yùn)動(dòng)需要研究人員用數(shù)千個(gè)關(guān)于瀑布、河流、海洋和其他具有流體運(yùn)動(dòng)的材料的視頻來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練過(guò)程要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在僅給定第一幀時(shí)猜測(cè)視頻的運(yùn)動(dòng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其預(yù)測(cè)與實(shí)際視頻進(jìn)行??比較，并學(xué)會(huì)識(shí)別線索，例如流中的漣漪，以幫助預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么。研究人員創(chuàng)造了一種他們稱之為“對(duì)稱飛濺”的東西，它可以預(yù)測(cè)圖像的未來(lái)和過(guò)去，并將它們組合成一個(gè)動(dòng)畫(huà)。