想让名人学着你说话，怎么办？
很简单，只要一张名人的照片，配上你说话的视频，分分钟就能搞定。
来看下效果：
无论你是挤眉弄眼，还是摇头晃脑，照片里的名人们都能跟你神同步！
这就是来自意大利特伦托大学的一项研究：
利用一个一阶运动模型 (First Order Motion Model)，静态图也能动起来，换脸也不在话下。
当然，这么有意思的项目，已经开源了！
一个川普在说话，一群史塔克也有话说
其实，这项研究早在数月前便已发表。
当时用的输入视频是川建国同志，静态照片用的是一组《冰与火之歌》史塔克家族及剧中其他人物图片。
效果是这样的：
可以看到，无论川建国同志是眨眼、晃头，剧中的人物做到了神同步。
就连那张标志性的O型嘴，也“模仿”的惟妙惟肖。
而时隔几个月，这项技术又在Reddit爆火了起来。
一个可能的原因是，这次输入的视频来自流行的短视频平台，也就是说我们自己录一段视频也能用。
加上效果的逼真、有趣，或许用不了多长时间，短视频内容平台可能就会推出这个功能了吧。
当然，这个模型的魔力不止于此。
输入一个模特换pose的视频，再配上多张静态服饰照片，就能批量输出动态展示服装的视频了。
换脸，也是小菜一碟。
不过，也要温馨提醒一句：慎用静态照片，不然出来的效果可能就不太像“阳间的东西”了……
一阶运动模型
在训练阶段，研究人员采用了大量的视频序列集合，包含相同类别的对象。模型通过结合视频中的单帧，和学习到的潜在运动表示，来训练重构视频。
在测试阶段，研究人员将模型应用于由源图像和驱动视频的每一帧组成的对，并执行源对象的图像动画。
模型的框架就如下图所示：
框架主要由2部分构成：运动估计模块和图像生成模块。
运动估计模块的目的，是预测一个密集的运动场。研究人员假设存在一个抽象的参考框架，并且独立估计两个变换，分别是「从参考到源」和「从参考到驱动」。这样就能够独立处理源帧和驱动帧。
研究人员认为这个步骤是必要的，因为在测试时，模型会接收从不同视频中采样的源图像和驱动帧对，它们在视觉上可能非常不同。
在第一步中，研究人员从稀疏轨迹集近似这两种变换，通过使用以自监督方式学习的关键点来获得。利用局部仿射变换对每个关键点附近的运动进行建模。
在第二步中，密集运动网络结合局部近似得到密集运动场。除此之外，这个网络还输出遮挡的mask，指示哪些图像的驱动部分可以通过源图像的扭曲(warping)来重建，哪些部分应该被绘制(根据上下文推断)。
在第三步中，生成模块按照驱动视频中，提供的源对象移动的图像进行渲染。此处，研究人员使用一个生成器网络，根据密集的运动对源图像进行扭曲，并对源图像中被遮挡的图像部分进行着色。
最后，这个模型已经在GitHub上开源，我们在“传送门”中已经奉上地址链接。
快去试试吧~
传送门
GitHub项目地址：
https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2003.00196.pdf
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