導讀機器之心報道編輯：小舟、陳萍一位twitter博主借助DALL·E模型，成功給視頻中的人物虛擬換裝。DALL·E是OpenAI推出的文本轉圖像模型，生成效果....

機器之心報道

編輯：小舟、陳萍

一位twitter博主借助DALL·E模型，成功給視頻中的人物虛擬換裝。

DALL·E 是 OpenAI 推出的文本轉圖像模型，生成效果奇幻且逼真。升級為 DALL·E 2 后，生成圖像具有更高的分辨率和更低的延遲。值得注意的是，DALL·E 2 還添加了一個圖像編輯功能，可以修改圖像的部分區域，例如在下圖中 3 的位置加一只柯基犬：

現在，twitter 用戶 Karen X. Cheng 把 DALL·E 2 的這個編輯功能用在了視頻換裝上，我們看到視頻中的女生在往前走的過程中換了多套衣服，并且絲滑切換，無縫銜接。

要了解這個視頻用到的方法，我們首先要了解一下 DALL·E 生成「數字化」服裝的能力。日前，一位名為 Paul Trillo 的 twitter 用戶此前展示了他與藝術家 Shyama Golden 合作完成的上百套設計服裝。

相比于大多數用 AI 進行服裝設計的研究，DALL·E 2 的優點就是讓設計者可以使用文本描述來擴展設計空間，其文本到圖像的強大生成能力可以完成很多新奇的設計思路。

而 Karen X. Cheng 發布的換裝視頻不僅生成了多套服裝，還能在人行走運動的過程中絲滑切換，我們來具體看一下她是怎么做的。

DALL·E 開源工具

視頻作者 Karen X. Cheng 首先涂抹掉現有服裝的一部分，然后在上面涂上顏色。這一步她也考慮過涂抹掉整個衣服，但生成結果看起來沒有那么好，因此選擇保留衣服原有的一小部分，這樣一來，DALL·E 能夠更好地匹配顏色和照明。

如下動圖所示，衣服上身被涂抹掉，最后生成了三種不同類型的上衣。

然后一個關鍵的難題是 DALL·E 在生成圖像方面表現卓越，但在視頻上就不太行了，要讓 DALL·E 生成的圖像實現幀與幀之間的一致性是很困難的。這里 Karen X. Cheng 列舉了一些早期試驗的失敗案例，下面動圖在換裝時，很明顯能看到不同衣服之間存在交叉部分：

可能有人會問，讓 DALL·E 在每一幀中生成不同的衣服，衣服存在交叉部分問題就可以解決了。但作者想要的效果是同一套衣服堅持幾幀，以實現較好的展示效果，但這是 DALL·E 目前做不到的。

經過一番實驗，作者發現了一個可用的工具 EbSynth，該工具主要是將視頻素材轉換為各種風格的動畫。簡單來說，就是從一段視頻中選出幾張圖，然后根據自己的喜好，換成你想要的風格，整個視頻就能全部變成你期望的畫風了。效果如下所示：

EbSynth 擅長風格轉換，如果把 DALL·E 生成靜態圖和 EbSynth 轉換視頻風格的功能結合起來，就能夠形成視頻中無縫換裝的效果：

最后作者還用到了 DAIN（視頻補幀）工具，該工具可以給一些動作場面添加新的幀，讓整個視頻看起來更加流暢。作者用實驗證明了這一點

這樣 Karen X. Cheng 就完成了整個換裝視頻。有網友表示希望作者開設一門課程，專門介紹這項研究，詳細解讀一下。

還有網友調侃道網絡紅人甚至不用再買新衣服了：

看來以后穿搭博主的視頻也可以用上 DALL·E 這樣的 AI 模型了。

參考鏈接：https://twitter.com/karenxcheng/status/1564626773001719813