研究人員開發(fā)了一種深度學習方法能夠為照片的某些部分制作動畫

我們都曾在某個點(例如海洋、云層或瀑??布)看過一張照片，在最短的時間內(nèi)，這張照片似乎在移動。通常，感知到的運動只是我們頭腦中的一個把戲。華盛頓大學的研究人員開發(fā)了一種新的深度學習方法，可以對照片的某些部分進行動畫處理，將其轉(zhuǎn)換為視頻。

UW 深度學習方法可以為流動的材料制作動畫，例如瀑布、煙霧或云彩。該大學開發(fā)的技術(shù)只需要一張瀑布的照片即可制作動畫。研究人員使用了一段無縫循環(huán)的短視頻，給人一種水在不斷運動的印象。

這幾乎就像能夠?qū)⑷魏握掌兂深愃朴?Apple 的 Live 照片，在靜止圖像之前捕捉一秒左右的運動。該項目的研究人員表示，他們的方法的獨特之處在于它不需要任何用戶輸入或附加信息。該過程只需要一張圖片，并生成一個高分辨率、無縫循環(huán)的視頻，通?？雌饋硐褚粋€真實的視頻。

開發(fā)這項技術(shù)是一個挑戰(zhàn)。據(jù)研究人員稱，這實際上要求他們預測未來。該系統(tǒng)包含兩部分，第一部分預測拍攝照片時物體的移動方式。該信息被獲取并用于創(chuàng)建動畫。

估計運動需要研究人員用數(shù)千個關(guān)于瀑布、河流、海洋和其他具有流體運動的材料的視頻來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。訓練過程要求神經(jīng)網(wǎng)絡在僅給定第一幀時猜測視頻的運動。神經(jīng)網(wǎng)絡將其預測與實際視頻進行??比較，并學會識別線索，例如流中的漣漪，以幫助預測接下來會發(fā)生什么。研究人員創(chuàng)造了一種他們稱之為“對稱飛濺”的東西，它可以預測圖像的未來和過去，并將它們組合成一個動畫。