L’équipe Disney a créé un nouvel outil d’intelligence artificielle génial qui peut automatiquement rajeunir ou vieillir les acteurs en temps réel, en haute qualité. Je sais que nous avons vu des filtres comme celui-ci sur les applications de médias sociaux, mais cette technologie de niveau supérieur est prête pour la production. Je dois dire que je suis impressionné et que je suis curieux de voir les cinéastes commencer à l’utiliser.

J’adore en apprendre davantage sur les nouvelles technologies cinématographiques, et voici tous les détails qui ont été partagés avec une vidéo que vous pouvez regarder ci-dessous :

Le re-vieillissement numérique photoréaliste des visages dans la vidéo devient de plus en plus courant dans le divertissement et la publicité. Mais le flux de travail de peinture 2D prédominant nécessite souvent un travail manuel image par image qui peut prendre des jours à accomplir, même par des artistes qualifiés. Bien que la recherche sur le vieillissement de l’image faciale ait tenté d’automatiser et de résoudre ce problème, les techniques actuelles sont peu utiles car elles souffrent généralement d’une perte d’identité faciale, d’une mauvaise résolution et de résultats instables sur les images vidéo suivantes.

Dans cet article, nous présentons la première méthode pratique, entièrement automatique et prête pour la production pour le vieillissement des visages dans les images vidéo. Notre première idée clé consiste à résoudre le problème de la collecte de données d’entraînement longitudinales pour apprendre à vieillir les visages sur de longues périodes, une tâche presque impossible à accomplir pour un grand nombre de personnes réelles. Nous montrons comment un tel ensemble de données longitudinales peut être construit en tirant parti de l’état de l’art actuel en matière de re-vieillissement facial qui, bien qu’échouant sur des images réelles, fournit des résultats de re-vieillissement photoréalistes sur des visages synthétiques.

Notre deuxième idée clé est alors d’exploiter ces données synthétiques et de formuler le re-vieillissement du visage comme une tâche pratique de traduction d’image à image qui peut être effectuée en formant une architecture U-Net bien comprise, sans avoir besoin de conceptions de réseau plus complexes. . Nous démontrons comment le simple U-Net, étonnamment, nous permet de faire progresser l’état de l’art pour le vieillissement de vrais visages sur vidéo, avec une stabilité temporelle sans précédent et la préservation de l’identité faciale à travers des expressions, des points de vue et des conditions d’éclairage variables.

Enfin, notre nouveau réseau de re-vieillissement du visage (FRAN) intègre des mécanismes simples et intuitifs qui offrent aux artistes un contrôle localisé et une liberté créative pour diriger et affiner l’effet de re-vieillissement, une caractéristique qui est largement importante dans les pipelines de production réels et souvent négligée dans les travaux de recherche connexes.

Regardez la vidéo et dites-nous ce que vous en pensez !