Как нейросети оживляют фото?

Онлайн-инструменты для «оживления» фотографий становятся популярными. Об этом свидетельствует количество запросов в Google и Яндекс. В статье разберем, как нейросети делают статичные изображения «живыми».

Этапы «оживления» фотографий нейросетями

Обнаружение лиц и объектов

В первую очередь нейросеть анализирует картинку, чтобы обнаружить ключевые элементы. Для людей используется технология распознавания лиц. Речь не о мифических инструментах из кинематографа. Нейросети способны определить, где находятся глаза, рот, нос и другие черты лица. Для животных или неодушевленных объектов используются иные алгоритмы, но схожие по принципу действия.

Технологии:

• Haar Cascades и HOG — традиционный метод машинного обучения для идентификации лиц и объектов на фото.
• Сверточные нейронные сети или CNN — современные алгоритмы применяются для отслеживания элементов и поз. Например, модели MTCNN или OpenPose понимают, какое положение занимают объекты в пространстве.

Создание анимации

Когда ключевые элементы найдены, нейросеть анализирует, как они должны двигаться. Заранее обученные алгоритмы определяют, как будут взаимодействовать губы, глаза, скулы и прочие части лица друг с другом. Если бы нейросеть не могла установить взаимосвязь, то глаза могли бы смотреть в разные стороны, а уши — хлопать.

Технологии:

• Генеративные состязательные сети или GAN — используются для создания новых изображений и видео. Это достигается благодаря заранее обученным алгоритмам. Например, модели типа First Order Motion Model могут создавать анимацию, основываясь на заданных движениях.
• RNN и LSTM — рекуррентные сети помогают моделировать последовательность движений.

Интерполяция кадров

Интерполяция кадров нужна для создания плавных переходов между ключевыми движениями. Сначала генерируются основные движения, а затем промежуточные кадры. Это позволяет сделать анимацию естественной, без дерганий и рваных движений.

Интерполяция — это процесс определения неизвестных значений, которые находятся между известными значениями.

Технологии:

Глубокое обучение для интерполяции — алгоритмы типа DAIN или Depth-Aware Video Frame Interpolation помогают в создании плавных переходов между кадрами.

Реалистичные движения

Заранее обученные модели движений позволяют нейросети сделать реалистичную анимацию. Например, получается смоделировать, как человек кивает или улыбается. Бывает более сложная анимация, вроде разговора или даже танца.

Технологии:

• Motion Capture Data — модель обучается на информации о движении человека, а затем воссоздает анимацию.
• StyleGAN и другие модели создания изображений помогают генерировать качественные анимации, учитывая контекст и стиль фотографии.

Оптимизация и улучшение качества

Последний этап — улучшение и оптимизация анимированного изображения. В ходе создания анимации появляются шумы. Отдельные алгоритмы устраняют артефакты и улучшают качество. Это позволяет сделать сгенерированную анимацию максимально приближенной к реальности.

Технологии:

• Super-Resolution Algorithms — повышают разрешение изображений и улучшают детали.
• Post-processing — техники фильтрации и коррекции цвета применяются для улучшения финального качества анимации.

Применение

Технологии анимации людей, животных или объектов применяются для создания видео из статичных изображений. Нейросети используются для «оживления» старых фотографий, в фильмах и играх. Пользователям подобные AI-инструменты помогают в работе или служат развлечением.

Итоги

Нейросети для «оживления» фото используют передовые технологии машинного обучения и обработки изображений. И все же такие инструменты в 2024 году далеки от идеала. Алгоритмы не всегда корректно распознают объекты, могут создавать не совсем реалистичную анимацию.

Результат зависит от качества изображения и его сложности. Рекомендуется делать подробное текстовое описание, чтобы нейросеть понимала, как его требуется анимировать. Настройки помогают выбрать движение камеры, стиль и другие критерии. Качественная анимация фотографий с помощью нейросетей требует практики. Алгоритмы совершенствуются, поэтому в будущем процесс станет быстрее, проще и точнее.