Исследователи из Тель-Авива разработали алгоритм для «оживления» фотографий

Группа разработчиков из Тель-Авивского университета создала алгоритм, который способен переносить мимику из видео на статичные изображения, делая фотографии «живыми».

Чтобы создать подобную анимацию достаточно иметь одно изображение человека и видеозапись с мимикой для переноса.

Алгоритм исследователей будет представлен на конференции SIGGRAPH Asia 2017, которая пройдет в Бангкоке с 27 по 30 ноября. С анонсом предстоящего доклада можно ознакомиться на сайте университета.

В настоящее время существуют различные методы захвата движений, позволяющие собирать данные о движениях и мимике человека, оцифровывать их, а затем переносить на трехмерную модель другого человека или персонажа. Эти данные обычно собираются посредством специальных датчиков или множества маркеров для камер, зафиксированных на теле человека. Такой способ часто используют при создании фильмов с большим количеством компьютерной анимации.

Однако в последние годы появились и такие методы переноса мимики, которые не требуют дополнительного оборудования и позволяют при этом анимировать не трехмерную компьютерную модель, а реальные изображения других людей. Однако основной проблемой подобных технологий является то, что зачастую для них требуется большой объем исходных данных.

Разработчики из Тель-Авивского университета создали технологию, которой для переноса мимики достаточно одной фотографии или рисунка. В качестве исходных данных алгоритм использует видеозапись с движениями мышц лица и изображение для переноса. После этого алгоритм наносит на лицо с видеозаписи виртуальные маркеры и отслеживает с их помощью изменения мимики (например, искривления линии губ при улыбке). Для создания технологии исследователи воспользовались открытой библиотекой для машинного обучения Dlib-ml.

Для реалистичности анимации разработчики научили алгоритм наносить на целевое изображение недостающие детали – морщины при сильных изменениях выражения лица или зубы при открытии рта. Изменение мимики на целевом изображении происходит за счет искривления изображения, причем алгоритм автоматически исправляет лишние искажения фотографии.