萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
如今，能像打游戏一样，控制真人网球运动员的每一个动作，“赢得”比赛：
甚至能一帧帧控制，制作一个0失误的弹球游戏视频：
还可以像夹娃娃机一样，想让视频中的机器人夹爪往哪动，它就往哪动：
制作各种视频，现在就像是打游戏一样简单，效果还非常逼真。
果然，这又是AI的“功劳”。
“可玩”视频生成器只需要敲几下键盘，就能控制视频中某个目标的方法，叫做“可玩视频生成器” （playable video generation）。
也就是说，不需要视频剪辑技巧，只需要用几个键来指示动作标签，用户就能像“打游戏”一样，控制目标的每一帧动作，制作出视频来，效果丝滑流畅。
不过，与游戏不同的是，这种方法甚至可以通过AI预测动作，来控制真实视频中的目标。
这是怎么做到的？
作者们利用自监督的方法，让模型学习了大量无标签视频。
也就是说，给出一组无标签视频，让模型学习出一组离散的动作，和一个能通过这些动作、生成视频的模型。
为此，作者设计了一种encoder-decoder结构CADDY，其中预测的动作标签则起到瓶颈层（bottleneck）的作用。
这些可播放视频生成结构，由若干组件组成，其中编码器E，从输入视频序列中，提取帧特征。
而时序模型，则采用递归神经网络R、和用来预测输入动作标签的网络A，用于估计目标连续的动作状态。
最后，用解码器D，来重构输入帧，就能生成可控制的视频模型了。
训练数据集&操作方法当然，想要让模型达到开头那样的效果，还需要对应的视频数据集。
作者们用了3个数据集来训练，分别是RoboNet、Atari Breakout和Tennis。
RoboNet数据集，是伯克利人工智能研究所（BAIR）做的一个机械臂数据集，共有1500万个视频帧。
这个数据集，包含各种机器人的摄像记录、机械臂姿势、力传感器读数和夹爪状态。
而Atari Breakout，则是一个弹球游戏，这是一个非常简单的2D像素游戏，玩家通过控制平板左右移动，让弹球准确地弹掉天花板上的砖块，以此得分。
这一游戏，已经专门为AI设立了一个排行榜，目前得分最高的仍然是谷歌DeepMind的MuZero。
而能控制模型一帧帧生成游戏视频的CADDY模型，也是通过这个游戏训练出来的。
也就是说，只要玩得够慢，绝对能“0失误”做出“完美弹球游戏视频”来。（细思极恐）
至于网球数据集，作者们是在油管下载的（还需要安装youtube-dl），通过油管上的网球视频，做出真人可控的录像来。
说不定，将来还能操作自己喜欢的网球巨星，来与好友进行一场世界级的“实战”博弈。
此外，既可以通过项目地址来下载上述的三个模型，也可以自己准备想用的视频数据集（要求MP4格式），来训练出目标可控的视频。
具体到模型运行上，作者们推荐用Linux系统来运行模型，训练的话，最好自带1个或以上兼容CUDA的GPU。
此外，模型提供Conda环境和Dockerfile，用于配置所需要的库。
准备好后，就能进行模型训练和评估了。
在线Demo可玩目前，这一模型的“弹球游戏”版在线Demo已出，玩家可以通过控制左、右、或保持，这三种动作，来让弹球准确地击打到平板上。
如果你是手残党，用这个demo制作出来的视频，绝对能让你体会到游戏0失误的快乐。
文末附demo链接，赶紧上手试试吧~
作者介绍
这个“可玩视频生成器”的一作Willi Menapace，是来自特伦托大学的博士生，主修深度学习和计算机视觉应用，尤其对图像和视频生成方向的研究特别感兴趣。
二作Stephane Lathuili´ere，是巴黎理工学院的助理教授，主要的研究方向是强化学习、和深度学习中的回归问题，包括图像和视频生成。
共同二作Sergey Tulyakov，来自Snap的首席科学家，主要研究方向包括机器学习中的风格转换、逼真对象操作和动画、视频合成、预测和重新定位等。
Aliaksandr Siarohin和Elisa Ricci，分别是来自特伦托大学的博士生和助理教授，主要研究方向包括计算机视觉、机器人和机器学习等。
项目地址：
https://willi-menapace.github.io/playable-video-generation-website/
在线demo：
https://willi-menapace.github.io/playable-video-generation-website/play.html
— 完 —
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