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直接用AI生成的动漫,衔接起来并不完全连贯

来源:量子位     时间:2023-03-05 21:26:17

  2023年3月5日讯:只需随手录制一段视频,AI就能把你完美放进动漫中!

  无论是线条、色彩还是光影呈现,都与美漫中的写实风格如出一辙,动画也是细腻流畅,帧数显然不低:

  制作这样一部包含120个VFX(视觉效果)镜头的动漫,需要投入多少精力?

  仅仅3个人就行,也无需服化和道具小组。

  相比之下,此前拍摄的不少大片动画特效往往需要投入大量精力,制作精良的团队甚至达到上百人。

  这部动漫被放到油管上后,三天就揽获了150w+播放量,11万+点赞。

已经有画师看完感到害怕了:

  我毕生致力于绘画……然而这些几年后就会被取代。

还有网友感到“儿时梦想成真”:

  当年我还小的时候,一直以为动画就是基于真实视频做出来的。现在看到这个,觉得超酷。

  那么,这样一部动漫究竟是如何制作出来的?

  如何用AI制作一部动漫?

  过程一共分为三个部分

  第一部分是用AI创建并生成动漫人物,建立它与演员之间的关联;第二部分是创作动漫场景;第三部分是合成并调整最终动漫效果。

  先来看看第一部分的用AI改画人物动漫。这部分是用Stable Diffusion完成的,同时采用了谷歌推出的DreamBooth扩散模型进行微调。

  以动漫中的这名角色为例,左上角是演员原型,右下角是AI创作出来的动漫角色:

  这可不是直接把视频一帧帧放进Stable Diffusion中就能做出来的效果。

  为了确保人物的动漫画风达到他们想要的效果,作者们收集了经典动漫《吸血鬼猎人D》中的大量人物截图,各种角度都有,将它们喂给AI:

  与此同时,还需让AI学会并记住真人从面部到身体上的各种细节特征。

  因此,要提前给演员拍摄不同光照、多个角度、各类动作下的大量照片:

  这样一来,就能让AI在看见视频中的演员时,迅速以《吸血鬼猎人D》为作画风格基础,画出演员长相的动漫风格人物来。

  至于在某些不容易掌控的人脸放大镜头中,还采用了ControlNet进一步控制生成的效果。

  不过,直接用AI生成的动漫,还存在一个问题。

  即使帧与帧之间的差异不大,衔接起来并不完全连贯,一些“反复横跳”的发梢和光影细节会导致画面疯狂闪烁:

  作者们想到用DEFlicker去闪烁插件解决这件事,同时稍微调低一点帧率,保证画面的流畅感。

  第二部分就是生成场景了,这部分作者们直接用了虚幻引擎和里面自带的一些3D模型,来制作动漫背景。

  例如这段看起来非常炫酷的旋转背景:

背后就是将大量场景照片合成起来,快速滚动做成的:

  最后一部分就是合成之后的润色了。

  这部分倒是团队自己完成的,他们在视频中一方面加入了部分3D模型(如一晃而过的蜡烛)来增加人物的沉浸感:

  另一方面添加了大量复古的视觉特效,使得动画看起来又精良了不少:

  最终就有了这部AI协助创作的动漫。

  曾创作波士顿动力恶搞特效视频

  这部动漫创作背后的团队Corridor Crew,来自一家叫做Corridor Digital的美国制作工作室。

  Corridor Digital成立于2009年,这些年来创作了不少特效为主的流行短视频。

  比较为人所熟知的是2019年恶搞波士顿动力机器人的那个“Atlas的反击”(New Robot Can Now Fight Back!)。

  视频中Atlas被人们反复霸凌虐待,最终忍无可忍,对人类发起攻击:

△来源“Bosstown Dynamics”(狗头)

  这段视频一度被人们认为是从波士顿动力流出的真实录像,直到Corridor Digital出面否认。

  随后,波士顿动力也官方辟谣称这只是Corridor Digital制作的一段CGI

  Corridor Digital工作室旗下的Corridor Crew团队,则负责做专门解读各种大片特效和背后制作技术流程的“揭秘节目”,团队成员会筛选一些电视剧和电影,并讨论和分解其中的视觉特效镜头。

  他们也曾经邀请过不少特效师和演员来节目中做客,观察他们对各种特效的反应。

  对于团队制作的这档AI动漫,有网友调侃:

  不如下次就邀请动画师们如何?看看他们对于这部AI动漫的反应。

  那么,你觉得AI做出来的这部动漫效果怎么样?

  参考链接:

  [1]https://www.youtube.com/watch?v=_9LX9HSQkWo

  [2]https://www.youtube.com/watch?v=ljBSmQdL_Ow

  [3]https://twitter.com/bilawalsidhu/status/1631043203515449344

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