ディープラーニングで、静止画の人物を動画に合わせて動かす

cedro

4年前

1.はじめに

　今回ご紹介するのは、静止画の人物を動画に合わせて動かす Motion Representations for Articulated Animation と呼ばれる技術です。

2.Motion Representations for Articulated Animation とは？

　下記にネットワークのフローを示します。

　まず、Source（静止画）とDriving（動画）を Region predictor に入力してそれぞれヒートマップを取りし、ヒートマップの領域毎に Refarence（基準）に対して Source が Driving へどう変化しているか計算します。一方、Source と Driving は BG motion predictor にも入力して領域と背景の情報を取り出します。

　これら２つ結果を Pixel-wise flow predictor で結合して、Pixel-wise Flow（ピクセル毎の変化）と Confidence Map（信頼マップ）を出力します。そして、Source の各ピクセルを Pixel-wise Flow によってワープし、人物が動くことによって発生する新たな領域をConfidence Map によって修復することよって最終出力を得ます。

　では、コードを動かしてみましょう。

3.コード

　コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい方は、この「リンク」をクリックし表示されたノートブックの先頭にある「Colab on Web」ボタンをクリックすると動かせます。

　まず、セットアップを行います。Githubからコードを取得し、学習済みパラメータをダウンロードします。

!curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
!sudo apt-get install git-lfs
!git lfs install
!git clone https://github.com/snap-research/articulated-animation/
%cd articulated-animation

!curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash

!sudo apt-get install git-lfs

!git lfs install

!git clone https://github.com/snap-research/articulated-animation/

%cd articulated-animation

import gdown
gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1YHhLDf7QGhVUyAIMRsJBmCm0VDDcQdVV', './pt.zip', quiet=False)
! unzip pt.zip -d checkpoints

from demo import load_checkpoints
generator, region_predictor, avd_network = load_checkpoints(config_path='config/ted384.yaml',
                                                            checkpoint_path='checkpoints/ted384.pth')

import gdown

gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1YHhLDf7QGhVUyAIMRsJBmCm0VDDcQdVV', './pt.zip', quiet=False)

! unzip pt.zip -d checkpoints

from demo import load_checkpoints

generator, region_predictor, avd_network = load_checkpoints(config_path='config/ted384.yaml',

checkpoint_path='checkpoints/ted384.pth')

　次に、静止画を動画に合わせてアニメーションを行います。./sup-mat から静止画（01.jpg）と動画（movie.mp4）の読み込み、確認のため表示させます。

import imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from skimage.transform import resize
from IPython.display import HTML
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

source_image = imageio.imread('sup-mat/01.jpg')
driving_video = imageio.mimread('sup-mat/movie.mp4')


source_image = resize(source_image, (384, 384))[..., :3]
driving_video = [resize(frame, (384, 384))[..., :3] for frame in driving_video]

def display(source, driving, generated=None):
    fig = plt.figure(figsize=(8 + 4 * (generated is not None), 6))

    ims = []
    for i in range(len(driving)):
        cols = [source]
        cols.append(driving[i])
        if generated is not None:
            cols.append(generated[i])
        im = plt.imshow(np.concatenate(cols, axis=1), animated=True)
        plt.axis('off')
        ims.append([im])

    ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=50, repeat_delay=1000)
    plt.close()
    return ani
    

HTML(display(source_image, driving_video).to_html5_video())

import imageio

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.animation as animation

from skimage.transform import resize

from IPython.display import HTML

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

source_image = imageio.imread('sup-mat/01.jpg')

driving_video = imageio.mimread('sup-mat/movie.mp4')

source_image = resize(source_image, (384, 384))[..., :3]

driving_video = [resize(frame, (384, 384))[..., :3] for frame in driving_video]

def display(source, driving, generated=None):

fig = plt.figure(figsize=(8 + 4 * (generated is not None), 6))

ims = []

for i in range(len(driving)):

cols = [source]

cols.append(driving[i])

if generated is not None:

cols.append(generated[i])

im = plt.imshow(np.concatenate(cols, axis=1), animated=True)

plt.axis('off')

ims.append([im])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=50, repeat_delay=1000)

plt.close()

return ani

HTML(display(source_image, driving_video).to_html5_video())

　アニメーションを作成します。

from demo import make_animation
from skimage import img_as_ubyte

predictions = make_animation(source_image, driving_video, generator, 
                             region_predictor, avd_network, animation_mode='avd')

#save resulting video
imageio.mimsave('generated.mp4', [img_as_ubyte(frame) for frame in predictions])
#video can be downloaded from /content folder

HTML(display(source_image, driving_video, predictions).to_html5_video())

from demo import make_animation

from skimage import img_as_ubyte

predictions = make_animation(source_image, driving_video, generator,

region_predictor, avd_network, animation_mode='avd')

#save resulting video

imageio.mimsave('generated.mp4', [img_as_ubyte(frame) for frame in predictions])

#video can be downloaded from /content folder

HTML(display(source_image, driving_video, predictions).to_html5_video())

　今まで、こういう変換をしようとすると静止画の手は体と離れていないと上手く認識が出来なかったのですが、この技術はある程度上手くこなせているようです。

　では、また。

（オリジナルGithub）https://github.com/snap-research/articulated-animation