谷歌AI秀神技：大臉畸變一鍵還原，拍照無需搶C位，實時運行毫無PS痕跡_風聞

合照的時候，沒有誰喜歡站在最邊上。

因為臉會被鏡頭無情地拉扯，不止變得寬廣，還會有些歪斜：

△ 97°視場角

不過，谷歌剛剛推出了一門法術，可以讓廣角照片裏的人臉，不用再扭曲變形：

左一的妹子，右一的妹子，臉型都顯得更加對稱自然了。

那麼，增加一波難度。

帶上墨鏡，帶上帽子，拉長的臉依然可以復原：

△ 103°視場角

用手擋住半張臉，AI還是沒有被迷惑：

△ 103°視場角

不止是這樣，AI把人臉調正的同時，也不會扭曲了背景。

比如下圖，中間是****DxO Viewpoint的人臉修正，後面的欄杆被擠成了一條弧線；而右邊是谷歌算法，修好了人臉，欄杆依然直挺：

團隊説，整個修復過程都是AI自動完成，並且在移動端也可以運行。

這隻善良又聰穎的AI，登上了頂會SIGGRAPH 2019。

也在Reddit論壇收穫了1.9k的熱度：

有人説，Pixel的廣角前置鏡頭已經用上了這個算法，拍完之後點開照片預覽，發現自己的臉已經收窄了。

現在就來看看，人物和背景，到底是怎樣兼顧的吧。

互補才是完美

谷歌説，從前想要糾正鏡頭畸變，總是需要職業的修圖士。

因為，讓機器自動完成的話，常常是修好了一處扭曲，又製造了另一處新的扭曲。

不過，團隊也正是從這些不完美的算法之間，發現了新世界的大門：

先看透視投影 (Perspective Projection) 。從一個投射中心出發，把一個3D物體投在2D表面上。忠於透視原理，近大遠小。

這種投影一定有失真，比如站在邊上的人，離投射中心比較遠，臉就大了起來。不過，它拉伸的主要是人臉，背景並不容易發生扭曲。

而球極平面投影 (Stereographic Projection) 就不同了。把一個球面投射到平面上，並不忠實反映距離，卻十分忠實地反映角度。就像這張地圖。

這種投影也一定有失真，但對一張照片來説，主要是背景裏的直線會變彎，而人臉不易被拉伸。

如此説來，兩種投影愉快地互補了。

觀察到這個美麗的現實，研究人員當然要把它們的優點，用優雅的方式結合起來。

一句話概括，就是讓透視投影去處理背景，球極平面投影去處理局部 (人臉) 。

當然，要讓兩種原本衝突的投影方式和平共處，並不是一句話的事。具體説來：

**△**97°視場角

輸入的照片如上，已經先用透視投影處理過。

第一步，找出目標區域：人臉，包括頭髮。

這裏，要用人物分割算法，給輸入圖像裏的人類做個Mask；再用人臉檢測器，標出臉部的邊界框。最後，把Mask和邊界框的交集，用綠色標註出來。

第二步，為輸入的 (透視投影) 照片，算出一個球極平面投影。

如果把這個投影可視化，會發現邊角的人臉已經修好，只是背景裏，左邊的窗稜和右邊的牆彎了 (下圖) 。

所以就有了關鍵的下一步：

第三步，用上前兩步的數據，算出一個網格 (Mesh) 。這個網格依然是做球極平面投影，但只要調整人臉區域，背景儘量保持原樣。

為了不影響背景，這裏用到了能量最小化 (Energy Minimization) 方法，來平息兩種投影之間的衝突，促成更加平滑的過渡。

這樣，就有了一個兼顧人臉和背景的、優化過的網格：

第四步，用這個網格來捏那張輸入的照片，得到的就是最終答案：

右下角的人臉自然了，背景裏的直線也還是直線。

團隊説，這個方法可以勝任**70°-120°**的視場角。

並且，幾乎不受場景的限制：

單人自拍可以，多人合照可以。

△ 103°視場角

△ 97°視場角

室內户外都表現穩定；光線明暗也不影響AI的發揮。

△ 114°視場角

△ 104°視場角

除了開頭提到的帽子、墨鏡、手遮臉，這些沒有難倒AI的因素之外，臉朝側面也不會給算法造成困惑。

△ 103°視場角

還要注意的是，團隊是為了移動端的應用，才開發了這隻AI。它的運行速度，足以支持手機上相機App的正常交互：即時修圖，即時分享。

如果説有什麼缺憾，大概就是在捏臉的同時，還不能把身體一起捏好。

而人在角落，身體也可能被拉伸，如果只把臉修到正常的形狀和大小，身體有時候就顯得太大：

即便這樣，AI也已經滿足了廣角人像拍攝的大部分需求。

大家一起自拍的時候，就算拿着手機的那個人是你，也不用再擔心自己的臉被拉寬拉長了。

三個少年

AI的爸爸，三位谷歌少年，全部來自寶島。

一作名叫施易昌 (YiChang Shih) ，本科念台大，碩博都在麻省理工，實習經歷遍佈Adobe、谷歌研究院、微軟研究院等等。

2015年，從閃耀的CSAIL實驗室拿到博士學位，如今已是谷歌的高級軟件工程師 (Senior Software Engineer) ，主攻移動設備上的計算攝影。

二作是賴威昇 (Wei-Sheng Lai) ，本科碩士都在台大，現在是加州大學默塞德分校博四的學生。曾經在Adobe和英偉達實習，不久前剛剛結束在谷歌作為學生研究員的歷程。

三作叫梁家愷 (Chia-Kai Liang) ，本科和博士都在台大。2008年博士畢業，現在是谷歌的高級專家軟件工程師 (Senior Staff Software Engineer) 。

​One More Thing

雖然，三位作者裏有兩位都曾經在Adobe實習。

但這支團隊孕育的AI，畫風温柔善解人意。

比起一週前Adobe發佈的“反向PS”利器，那隻能把P過的美照打回原形的AI (如下) ，這廣角人像的修復師AI，大概算得上愛的奉獻了。

論文傳送門：https://people.csail.mit.edu/yichangshih/wide_angle_portrait/shih_sig19_lowres.pdf

項目主頁：https://people.csail.mit.edu/yichangshih/wide_angle_portrait/

包含網格的效果展示：https://people.csail.mit.edu/yichangshih/wide_angle_portrait/webpage/main-results/index.html

與前人算法比較：https://people.csail.mit.edu/yichangshih/wide_angle_portrait/webpage/academic-results/index.html

與市面產品比較：https://people.csail.mit.edu/yichangshih/wide_angle_portrait/webpage/manual-results/index.html