重返二十岁 :AI换头术如何让好莱坞巨星演回小鲜肉?

重返二十岁 :AI换头术如何让好莱坞巨星演回小鲜肉?
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「因为这部电影 , 我对威尔·史密斯的脸可能比他妈妈还要熟悉 , 他的妈妈可能都没看过这么久的他 。 」谈及《双子杀手》中利用CGI(计算机生成图像)创造「鲜肉」版威尔史密斯时 , 李安曾调侃道 。
感谢计算能力增长和数码摄影普及 , 数字方式可以制造出逼真的特技效果 , 不仅为电影制作带来革命性影响 , 也对整个娱乐产业产生深远影响 。
乔布斯创办的先锋动画公司Pixar的PatrickM.Hanrahan和EdwinE.Catmull曾获2019年图灵奖 , 部分功绩正来自对计算机生成图像(CGI)所做的巨大贡献 。
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【重返二十岁 :AI换头术如何让好莱坞巨星演回小鲜肉?】EdwinE.Catmull与PatrickM.Hanrahan均为皮克斯动画工作室创始成员 。
CGI最著名的应用是在科幻或其他奇幻场景中 , 其效果已让观众真假难辨 , 技术打造的奇异生物的原始人类表情也让人着迷 。 除此之外 , 人们也越来越多地使用CGI来节省时间、替代临时演员、甚至省去布景费用 。
不过 , 打造逼真人类 , 视觉效果仍是最困难的地方 。 工作人员必须处理好面部表情的微妙灵敏度问题 , 稍许偏差会让角色表现僵硬 , 造成「恐怖谷」效应 , 分散观众注意力甚至对角色产生排斥 。
在《本杰明·巴顿奇事》(TheCuriousCaseofBenjaminButton)这部电影中(2008年奥斯卡最佳视觉效果奖) , 44岁的布拉德·皮特出演一位年龄「负增长」的怪人本杰明·巴顿 , 刚出生时就一头华发、满脸皱纹 , 然而随着岁月的流逝 , 他却日益青春焕发 。 这部投资近1.5亿美元的新片采用了大量面部特效技术 , 将其「从坟墓到摇篮」的一生装点得惟妙惟肖 。
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李安的2019年《双子杀手》创造了嫩版威尔史密斯(左) 。 年轻版的威尔史密斯因为看起来太逼真 , 网友评价这是一个「经得起凝视」的数字人 。
如果说 , 在过去的十年里 , 许多电影都只会出现角色年轻版本的短暂闪现 , 那么 , 由于新技术的采用 , 主角的「鲜肉版」可以进行更丰富、更长时间也更逼真的表演 。 人工智能也将逐渐加强劳动密集型的特效生成过程 , 让电影制作人能够讲述更多新的故事类型 。

从美颜到合成 , 打造逼真小「鲜肉」
人们一直希望在大荧幕上实现「返老还童」 。 一些特效公司 , 比如在漫威电影里经常出现的主流工作室LolaVFX擅长通过2D工具 , 将年轻斑块(patches)追踪至年老面孔 , 实现美颜效果 。 《本杰明巴顿奇事》女主角正是通过这个办法完成荧幕整形 。
不过在《双子杀手》中 , 威尔·史密斯在扮演杀手的过程中遇到了自己的年轻克隆人 , 特效技术处理更进一步:
不再简单修改图像让其看起来更年轻 , 而是干脆抹去图像 , 重新合成鲜肉版本 , 并将其放入镜头 。
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威尔·史密斯被全身扫描3次才造出了年轻版的「自己」
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23岁的「年轻版威尔·史密斯」
这个过程更像是在创造一个现实世界 , 为此 , 必须弄清楚人脸如何工作、运作 , 以及它是如何随时间推移而变化 。
为了建立模型 , 团队首先让威尔·史密斯表演各种面部表情 。 例如抬起上唇 。 这些动作可视为一个个基本单元 , 虽然单独可能不能构成任何表情和情感 , 但是组合起来或者重合部分 , 可以进行一些面部表情的识别 。 简言之 , 这些基本动作单元 , 都是面部动作编码系统(FACS)的某个要素 。
他们花了大约一年的时间来调教这个「模型玩偶」 , 模拟出与真实史密斯年龄相当的「模型」 , 并以此为基础 , 克隆出鲜肉版的威尔·史密斯 。
他们在先前经验上 , 以《霍比特人》中的咕噜动画处理为基础 , 也为威尔·史密斯配备了面部标记和头戴式摄像装置以记录表情 , 为动画师提供了极高质量的面部数据 。

「软硬兼施」 , 如何正常地演一场戏
然而 , 对于著名导演马丁·斯科塞斯(MartinScorsese)来说 , 头戴设备和面部标记(演员脸上的点)会破坏他在2019年史诗《爱尔兰人》中寻求的人类互动 。
这部电影的主角罗伯特·德尼罗(RobertDeNiro) , 阿尔·帕西诺(AlPacino)和乔·佩西(JoePesci)都已经70多岁了 , 他们的角色跨越了几十年的许多年龄 , 因此 , 衰老的策略至关重要 。
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《爱尔兰人》中 , 特效打造的诸多更加年轻版本的罗伯特·德尼罗
从几年前开始 , 由乔治·卢卡斯(GeorgeLucas)创立的特殊效果工作室工业光与魔术(ILM)的帕勃罗·海尔曼(PabloHelman)和他的团队与斯科塞斯(Scorsese)合作 , 开发出更少干扰的创建所需图像方法 。
为了捕捉表演 , 他们打造了一个庞大设备 。 其中 , 普通摄像机的侧面是两个红外摄像机以及相关红外灯 , 提供同步高质量立体信息(既不需要可见的面部标记 , 也不需要电影制片人所需的照明改变) 。
不过 , 设备的尺寸大小和重量也带来了一些挑战 。 例如 , 无法采用流行的手持Steadicam镜头 。 此外 , 尽管红外光不会干扰主摄像头 , 但红外摄像头对香烟烟雾很敏感 , 无法透过老式汽车挡风玻璃看到 。
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三台摄像机组成的「三头怪兽」
开发硬件的同时 , 工业光魔团队开发了一个新的软件FLUX , 在数据采集完后 , 进行手动减龄 。 除了从当前演员那里捕获FACS之外 , 该团队还从他们过去数十年来的表演中获取了大量图像 , 从而使他们可以选择电影中每一年的面部模型 。
不过 , 他们并没有重现《出租车司机》(1976)或《Goodfellas》(1990)中德尼罗外表 , 而是力图创造出他在《爱尔兰人》角色中的人物版本 。 而且 , FLUX软件没有根据德尼罗的面部动作来制作人偶 , 而是对捕获的表演和照明数据进行变形以创建新图像 。
结果是令人信服的衰老角色 , 演员互动非常逼真 。
事实上 , 要支持这个时代的顶尖演员 , 就需要支持他们的表演过程 , 而不是创造一种技术让他们的表演打折扣 。 这种侵入性较小的技术 , 让更多的角色人物充分表现 , 成为可能 。

辉煌背后的AI
与那些凭借特效而获得成功的超级英雄电影不同 , 像《爱尔兰人》这样的作品 , 其成功恰恰在于让观众忘记技术特效 , 这不仅对硬件和软件创新提出了极高要求 , 实现成本也价格不菲(据报道预算为1.6亿美元) 。
有些人富有创造力 , 他们考虑设计、照明以及如何讲述故事 , 但是 , 需要有将所有这些付诸实现的人 。 无论是《双子杀手》还是《爱尔兰人》 , 都离不开技术人员和艺术家之间的合作 , 决定项目是否成功的要素是如何协作 。
例如 , 基于共同努力 , 有的团队改进了「面部求解器」 , 它可以根据基本动作单位来表征捕获的面部标记和其他特征位置 。 尽管可能有不同的方法来分解各种训练动作 , 但是 , 他们使用深度学习来确保其描述与动画师对这些动作的思考方式相互匹配 。 通过这类训练 , 求解器可以针对镜头的每一帧确定哪些肌肉正被激活 。
将AI应用于视觉效果分析 , 是相对较新的努力 , 具有巨大的潜力 。 利用计算机的力量来教它模拟现实 , 无论是创造表演、合成人物还是某个环境 , 对创造越来越可信的幻觉而言 , 都大有裨益 。

死而复生
不过 , 在演员从未扮演过的角色中创造逼形象 , 也引发了具有挑战性的道德问题 。
比如 , 随着深度学习的发展 , 使用DeepFake就可以很容易的实现基于类似Warp的FaceSwap , 这种技术以及被用于让某些政客「凭空」说出一些从未讲过的话 , 或者让演员出现在某些情色场面 。
幸运的是 , 这样的「深度赝品」不太可能有好莱坞那样的资源和演员进行合作 , 制作出真正令人信服的赝品 , 尽管它们已经足够好 , 足以制造麻烦 。
另一个担心是 , 让那些已经死去、或者不愿意出山的演员再现天日 。 例如 , 2016年 , 「星球大战故事」侠盗一号(RogueOne)包括1994年去世的彼得·库兴(PeterCushing)短暂但有争议的出场 。 迄今为止 , 最雄心勃勃的动画改编是詹姆斯·迪恩(JamesDean)于1955年去世 , 却「计划」在今年下半年上映的电影《FindingJack》中担任角色 。
尽管电影制片人获得了在这些电影中使用演员肖像的法律许可 , 一些评论员仍然担心 , 回收过往演员会让当前演员更难找到饭碗 。
具有讽刺意味的是 , 尼德罗最具突破性的角色之一正是「教父(二)」中的年轻的VitoCorleone , 借助当今的科技 , 他可能会被降级为年事已高的马龙·白兰度(扮演「教父」一角)的替身 。


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