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5 Q2 c" N3 N" F/ } 新特效火爆抖音！各路神仙齐唱《蚂蚁呀嘿》，网友：短短几秒需一生来治愈
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金磊 杨净 发自 凹非寺
& s; ~. p) \9 r3 }# A. q0 y 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
4 J' R4 o0 r& F 当互联网大佬们集体唱歌，会擦出怎样的火花？
: `% v* n7 l) g; i* b3 q 现在，火爆抖音的AI特效，一键就可以实现梦幻联动。
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瞧！马云、马化腾、马斯克等大佬们，正在集体演唱神曲《蚂蚁呀嘿》。
$ d2 Y/ R) z8 E7 N# D/ z& k 不光演唱，表情也是十分的卖力（傲娇的小眼神很是传神啊）。
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+ H' ]2 g @1 ?1 \4 D7 M2 k5 { 完全看不出是被迫的样子呢。（手动狗头）
8 {/ o6 k' ^) H! i3 U$ Z( b 效果之魔性，引得网友直呼：
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3 w! [2 O- Z3 [, C短短的几秒，要用一生去治愈…．．
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还有网友表示，最近是咋滴啦？！一打开抖音，好像捅了蚂蚁窝。
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, W9 L/ h/ ~. s 温馨提示：听音乐读本文，效果更佳哦！
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大家一起《蚂蚁呀嘿》！
2 Z2 `# ]! y8 ?: b# W/ n% m 这款AI特效，只需要一张照片，就可以火速让anyone“蚂蚁呀嘿”。
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正因为这么便捷，果不其然，马上成为了抖音网友们的“新宠”。
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各路名人开始搞起！
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首先登场的是四大天王：刘德华、张学友、郭富城和黎明！
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$ J( `5 K* c- w l* O" p& Y 或许天王们太久没有同框过了，网友们用这种方式将他们“召集”在一起，也是别有一番风味。
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“永不过时”的《还珠格格》，也赶上了这趟潮流列车。
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王者峡谷里的英雄们，网友们也是没有放过。
1 `$ M. i$ I' \( X 不得不感慨二次元的颜值，不论怎么恶搞、变形，还是能保持俊美的样子（程咬金除外）。
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: I8 {9 S5 ~6 @" [# U$ x$ W 除了上面这种九宫格模式外，高端的操作还可以实现集体同框。
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于是，“爱玩”的德云社就以这种方式亮相了。
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- D6 u( K. E' a8 S9 T9 C9 i! P 不知道是不是因为特效太过逼真、还是脖子有点短（不是），竟然还有人以为是真的。
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) |) V$ H' e7 b3 t7 c第一眼我以为是特效。
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- t) r$ a* ]* t5 q R( z4 T 当然，此等名场面，怎么少得了量子位本位！集体《蚂蚁呀嘿》表演，隆重登场！
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- ]$ k, P5 R2 r; z OK，各种效果、各种玩法已经展示完毕。
( N( t2 J5 l9 }; i1 L# b. p0 o' f, _ 接下来，是时候上手实操了！
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如何制作专属的“蚂蚁呀嘿”？
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首先需要准备三个工具：
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Avatarify、任意一款加速器APP、剪映（可有可无）。
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第一步，打开加速器，启动加速模式。
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7 d2 ]3 n1 f6 n V5 _ 第二步，打开这款软件Avatarify，选择一张照片即可进入选择特效页面（脸正一点食用效果更佳）。
! ]& `" c/ S# w& T8 L+ N 然后向下拉，找到布拉德·皮特的特效即可。
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是不是很简单？
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不过有点遗憾的是，暂时只有苹果手机才OK（安卓用户泪目）。
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. }$ u8 t8 t+ i/ F% z: ^ 一个人演唱“蚂蚁呀嘿”的效果就已经实现了。
+ V- G6 O! I1 v; X# Y$ k, t- e 如果想要多人演唱、九宫格那样式儿的，那就需要剪映来加持了，这里就不详细展开了。
$ \7 `' L% o: y6 l! u% ?* F7 n 当然，这款软件除了《蚂蚁呀嘿》之外，还有很多模板可选。
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例如，李开复老师便友情上演了一首《Only You》。
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* L% @. k# {7 w4 `8 g. m4 g# ~ 随着这波潮流，Avatarify及其他相关软件，已经超过微信、拼多多、抖音的下载量，登顶苹果App Store免费榜“前三甲”！
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什么原理？
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那么问题来了。
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AI，是如何搞定各位大佬来唱歌的呢？
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让一张照片动起来，人脸跟着音乐一起挤眉弄眼，需要一个叫做一阶运动模型（First Order Motion Model）来搞定。
5 N3 O9 L1 T. w5 T* W, {; K 技术原理借鉴了去年意大利特伦托大学的一项研究，入选了NIPS 2019。
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+ C4 ]1 s& O. v4 ]1 y 当时的例子是这样的。
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以川建国同志为参考，来自《冰与火之歌》的演员照片瞬间做到了神同步。
' t. x: B7 A- |* A9 g 不光是脸动，一个模特换pose、奔腾的马也都不在话下。
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模型框架主要由2部分构成，运动估计模块和图像生成模块。
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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。
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而这两种变换，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。
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- b- P3 O* G: v 随后，密集运动网络结合局部近似得到密集运动场。
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这个网络还能输出遮挡的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）。
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在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。
' ]# }8 R# [, h* a( }7 {/ _ 此处，研究人员还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。
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训练阶段，研究人员采用了大量的视频序列集合来训练模型，这当中包含了相同类别的对象。
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9 o. ^ I6 C! D. v. l1 j# C; h: C 随后在测试阶段，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。
( j7 _8 i+ l) Z9 C: P 最终在质量评估中，这一方法在所有基准上都明显优于当前先进技术。
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- A; w4 ^: W1 Q' d2 z 此前类似研究也很火爆
2 @& A' m3 B- o9 R) W5 V 这种AI特效能够如此火爆，甚至“破圈”，让大家玩得不亦乐乎，最主要的原因是方便——不需要任何编程知识，便可完成。
# F7 y S0 r% k9 W 但在此之前，其实这种AI特效在圈里也是有火过，但都需要一定的计算机能力才可以实现。
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比如，一张名人照片和一个你说话的视频，就可以让梦露学你说话。
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1 t% u* A7 Y+ Q! \+ o1 _ 还有，印度程序员开发的实时动画特效。你一动，蒙娜丽莎(36.570, -0.37, -1.00%)跟着你一起动~
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那么现在，你被“蚂蚁呀嘿”洗脑了吗？
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