为防恐怖分子迫害演员用AI换脸伪装?8.5分俄罗斯纪录片技术解析
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最近这两年,AI换脸技术在网络上掀起了不小的热潮,尤其是一款叫做ZAO的AI换脸APP尤为受到热捧,微博、抖音、朋友圈都能看到它的身影,用户只需要一张正脸照就可以将视频里的人物替换为自己的脸,自己成为了影视剧里的主角,听起来是不是真的很有趣?但是这款APP背后却隐藏着各种风险,例如会泄露隐私,或者会遇上黑产业…在这里提醒大家一句,换脸需谨慎,小心被利用~
我们之前也分享过不少关于AI技术的文章,因为在CG中,AI技术是非常值得关注的重点,例如《指环王》《复仇者联盟3:无限战争》《阿丽塔:战斗天使》这些电影里面都有使用过AI技术。去年8月份的时候,我们在一篇文章里还有提到过,这种技术也开始应用在UE4游戏引擎中,可以使一个完全CG数字角色看起来更加逼真。
所以不可否认的是,AI技术在游戏和虚拟制作,以及影视剧的制作上真的提供了很大的帮助,有时候会更加省事,更加便利。
今天我们就从一部名叫《欢迎来到车臣》的纪录片出发,为大家介绍AI技术是如何在这部片子里发挥作用的,一起来看一下。
相信很多人都不熟悉这部片子,首先为大家简单地介绍一下,这是一部在去年上映的纪录片,揭露了车臣这座城市对LGBTQ群体的暴行,以及这个群体里的一群活动家对受害者的秘密营救。豆瓣8.5分,还在今年的第19届美国视觉效果协会奖上获得了最佳电影辅助视觉效果的提名,看来特效一定是这部片子的加分项。
一起看一下预告片
机器学习技术,AI和Deepfake的使用现在已经在视觉特效领域里获得了广泛的关注,当然了,这也是《欢迎来到车臣》引起关注的原因之一。电影里通过这些视觉效果技术来保护角色们的真实身份,更好的促进了剧情的发展。
在最开始的时候,制作团队寻求了过滤、转描还有动画的方法来对人物的面部进行遮盖,他们还求助了著名的视效总监Ryan Laney(曾参与制作过《蜘蛛侠》《哈利波特》《星球大战》等电影)和他的团队,通过使用包括机器学习技术在内的技术,以“面部替身”来“掩盖”摄像机上的人员,同时也将声音进行了捏造。之所以这样做,是为了既能保留角色们在故事里所带来的的情感影响,又不会透露出他们的身份。
下面为大家具体介绍一下这部纪录片是如何使用这些技术的~
1.
团队是如何确定方法的
在纪录片这种类型的片子里,几乎很少会遇到需要对角色进行伪装的情况。团队为了能以最高的标准对角色进行伪装,可没少吃苦。因为这部电影所涉及的话题确实有些敏感,所以为了避免录像带会受到不法分子的侵害,团队之间的拍摄和对话都是加密进行的,他们创建了一个空白的编辑套件,用于放置拍摄素材的电脑也进行了断网的处理。
在最开始的时候,制作团队让角色们进入摄影棚,然后以旋转录制的方法,将角色们从影片中拉出,过滤他们,然后再将他们放回原处。出乎意料的是,最终呈现出来的效果还不错,但是这并没有实现对角色的伪装。所以团队让更多的人进入了摄影棚,在他们的脸上放置了更多的过滤器,以此改变鼻子的大小,从而改变面部的形状,但是很可惜,这却使这些角色更加容易辨认,因为这会更加凸显大家的其他五官,例如额头和耳朵,看来这个办法确实行不通。
于是,团队尝试使用了Snapchat-y这种方法,通过滤镜的方式将眼镜等物品放置到角色的脸上。他们还开发了一款下面这些图片里,类似于忍者神龟面具一样的伪装方式,取名为“面纱”。团队真正想要的,不是大范围的改变,而是细节上的变化,就像画上了新的眉毛,又或者是涂了其他颜色的口红一样,通过小小的改变从而带来很大的不同。
很幸运的是,团队最终找到了机器学习技术这一方法,这样一来,他们就可以从电影和拍摄的东西中获得大量数据,并进行配对,然后在新的面纱上进行绘画。通过机器学习技术的帮助,两个不同的人之间的脸部形状也可以更好的进行融合,同样的情绪也能够更好地进行传递给观众。
2.
团队做了哪些准备工作
出于安全原因,所有的安全素材都是通过驱动的方式亲手交付给制作团队的。由于会担心面部的柔软程度会引起观众的不适等问题的出现,他们进行了一系列的测试,但是所幸他们的担心是多余的,因为假如没有面纱,观众就会觉得这些角色像是正在处于什么危险的状态一样,就会更加的关心这个角色,而有了面纱的话,就会降低角色的不安感。
同时团队为照明做了充分的工作,从明亮的日光到昏暗的灯光,以及在汽车不足时候的夜间拍摄需要必备的所有功能。从图片上我们可以看到角色面部被遮盖后脸上有模糊的边缘,面部还带有光晕,你或许以为这是AI没处理好,其实这是制作者们有意而为之,就是想告诉观众他们看到的东西是经过处理的。拍摄团队在胶卷前面都放一张卡片,上面写着已经被数字修改过。在制作者看来这技术没什么不可说的,否则就把影片的真相给掩盖了。
3.
团队需要注意的地方
同时对Deepfake技术的实施和程度也是非常重要的,在这里先为大家解释Deepfake技术是如何被定义的,Deepfake就是视频里的人和另外一个被单独拍摄的人,都不知道他们的脸已经被替换了,也就是对观众的一种尝试欺骗,眼见有时不一定为实。用专业的语言来说,Deepfake技术是被称作“生成式对抗网络”的机器学习模型将图片或视频合并叠加到源图片或视频上,借助神经网络技术进行大样本学习,将个人的声音、面部表情及身体动作拼接合成虚假内容的人工智能技术。
如今,机器学习技术正以许多不同的方式被广泛使用,所以团队很愿意通过使用这些工具来展现更好的视觉效果。
在视觉特效方面,当执行过渡之类的操作时,必须要在过多或者不足之间找到一个平衡点,因此团队进行了深入的研究,并发现了其中有20或25层不同的颜色。
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