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Google發展了一種產生圖像和影片遮罩的新方法，利用分層神經渲染，將影片中的物體和背景分開，產生稱為Omnimatte的遮罩，與典型分割模型不同之處在於，這個新方法所生成的Omnimatte不僅是物體本身，同時還能分離出和物體有關的其他細節，包括影子、部分透明的軟效果，甚至是輪胎摩擦地面所產生的煙霧，與傳統遮罩相同的地方是，Omnimatte為RGBA圖像，因此能夠用於廣泛的圖像和影片編輯工具
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146514
近期最讓人驚艷的電影 天能 你看了嗎？
影片中順時鐘與逆時鐘同時進行的打鬥橋段，高度還原了時間逆行的整個過程，而不是直接轉移到過去的某個時間點，實在太讓人過癮
不禁好奇導演到底怎麼拍攝
導演也堅持能不用特效就不用特效，這部片特效場景不到300個，甚至比大多數愛情片還要少
🔸逆向打鬥畫面
我們可以看到演員透過長時間練習，做到逆向武打與肢體動作
🔸飛車追逐的畫面
原始翻車畫面為正拍，但周邊的車輛的確是倒著開。於是影片在經過剪輯之後，就可以形成翻車畫面為逆行，其他車輛則正常順行，如此就可以拍攝出順時鐘與逆時鐘同時進行的吸睛畫面
但要拍攝順時鐘與逆時鐘同時進行，沒有更簡單的方法了嗎？
Google和牛津大學研究人員提出的"時間重組術"(Retiming People in Video)，他們訓練了一種深度神經網絡，學習如何將影片分圖層
相信有操作過Photoshop的人都知道，假設A圖層是父親影像，Ｂ圖層是母親影像，想要兩個兩人出現就必須把兩張圖層重疊，圖層的好處是什麼，如果其中母親燈光過暗，可以單獨把母親圖層拉出來調亮
同樣的道理也可以應用在影片中，不過調整的是時間，孩子們跳水的影片，原影片中他們是分別跳入水中，深度神經網絡調整不同圖層時間，成功的做到讓他們同一個時間點跳入水中
深度神經網絡在影片處理可以做到：
🔹調整影片部分人物的時間變慢或變快
🔹凍結時影片中部分人物的時間
🔹人物重疊，達到像是火影忍者影分身的效果
原理就是將影片中將每幀圖像分解為一組層，每個層由一個RGB彩色圖像和一個不透明遮罩（RGBA）組成
研究者不需要自己創造新的圖片或動作，他們唯一需要做只是拆開後，各組調成想要的時間，再合成一個新的影片
那你可能會問需不需要一個個去標記人事物，答案是否定的，"時間重組術"不需要手動註釋動態場景元素，例如，孩子們在水中濺起的水，陰影；模型會自主學習（self-supervised）到將與人物相關的場景分組重建，不需要額外的訓練或處理
研究人員想要創造超現實效果可以通過對層的簡單操作（可移除/複製/插入特定層/逆行/凍結）而產生
蠻有意思的研究，有興趣的朋友可以看原文喔，連結在下方
📖 References：
Layered Neural Rendering for Retiming People in Video
https://arxiv.org/pdf/2009.07833.pdf
＃PyTorch
＃Adamoptimizer
＃NVIDIATesla #P100 ＃GPU
＃12hr
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