人工智能進(jìn)軍動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)，可以助力整個(gè)行業(yè)，讓動(dòng)漫日更、優(yōu)化動(dòng)漫視效?

來(lái)自喵圖科技的算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)給出了深度學(xué)習(xí)在動(dòng)漫領(lǐng)域的研究進(jìn)展，開(kāi)發(fā)了一套在壓縮GPU顯存的情況下，通過(guò)人工智能給漫畫(huà)線稿優(yōu)化線條、自動(dòng)上色的技術(shù)。

訓(xùn)練機(jī)器自動(dòng)上色，生成效果“以假亂真”!

研究團(tuán)隊(duì)使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)完成上色任務(wù)，達(dá)到與人工作畫(huà)相近的效果。GAN 使用了兩個(gè)以博弈論的方式協(xié)同工作的網(wǎng)絡(luò)，以相互競(jìng)賽的方式來(lái)訓(xùn)練彼此。構(gòu)成 GAN 的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)分別是鑒別器和生成器，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自行從輸入圖片中學(xué)習(xí)到上色的方法，由生成器創(chuàng)建偽造的樣本，同時(shí)鑒別器接收[input, training data]和[input, fake output]對(duì)來(lái)鑒別哪些樣本是真實(shí)的，哪些樣本是偽造的。網(wǎng)絡(luò)G的目標(biāo)就是盡量生成真實(shí)的圖片去欺騙判別網(wǎng)絡(luò)D，隨著其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)變得更強(qiáng)大，另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)也必須適應(yīng)和提升。最后博弈的結(jié)果是什么?在最理想的狀態(tài)下，G可以生成足以“以假亂真”的圖片?；贕AN 的生成器，研發(fā)團(tuán)隊(duì)還針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)了解耦模型，通過(guò)校正輸出、輸入圖片之間的關(guān)系，減弱甚至消除這種相互關(guān)聯(lián)，將不同場(chǎng)景區(qū)別開(kāi)來(lái)。如此訓(xùn)練后得到的模型，能夠找到最接近輸入圖片畫(huà)面風(fēng)格的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)上色。

喵圖科技自動(dòng)上色多種渲染，一鍵完成只需0.5秒

攻克技術(shù)難題，GPU模型壓縮技術(shù)很優(yōu)秀

傳統(tǒng)的自動(dòng)上色算法對(duì)GPU的資源消耗極大，很難做到大規(guī)模的對(duì)應(yīng)上色處理請(qǐng)求。舉個(gè)例子來(lái)講，具有50個(gè)卷積層的ResNet-50需要超過(guò)95MB的存儲(chǔ)器以及38億次浮點(diǎn)運(yùn)算。喵圖科技研發(fā)團(tuán)隊(duì)基于通道減枝，試圖去除冗余和不重要的項(xiàng)來(lái)降低存儲(chǔ)和計(jì)算復(fù)雜度，訓(xùn)練一個(gè)更緊湊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)重現(xiàn)一個(gè)更大的網(wǎng)絡(luò)的輸出。此外，他們還將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二值化，讓計(jì)算主要在正1或負(fù)1間進(jìn)行，幾十倍地降低了網(wǎng)絡(luò)大小和計(jì)算量，保證預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。經(jīng)過(guò)他們的努力，AI自動(dòng)上色仍能照常工作，但GPU 顯存占用降低至原模型的5%，速度提升為10倍。

此項(xiàng)研究的成功，代表著自動(dòng)上色技術(shù)不僅可以用于娛樂(lè)面向用戶(hù)，也可以形成低成本工業(yè)規(guī)模服務(wù)于整個(gè)動(dòng)漫行業(yè)，可以為動(dòng)漫行業(yè)提供“工業(yè)級(jí)”畫(huà)面輸出，大大壓縮動(dòng)漫制作的生產(chǎn)時(shí)間，節(jié)約生產(chǎn)成本。在未來(lái)，動(dòng)漫制作組只需要幾個(gè)人為作品制作劇情方向、繪制部分分鏡，剩下的可以都交給AI自動(dòng)上色來(lái)搞定。

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