什么是数字时装模特?大佬用AI+传统CG流程玩潮流!

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Xander Smith(桑德·史密斯)

美国 洛杉矶     AlizaTechnologies首席艺术家

xandersmith.artstation.com

今天要给大家介绍的这位艺术家是来自美国的Xander Smith(桑德·史密斯),是Aliza Technologies公司的创始成员,同时在公司担任首席艺术家一职,这是一家在动画设计中使用深度学习网络人工智能技术的公司,他还有着丰富的影视概念设计师和3D艺术家的工作经验。

桑德18岁的时候,进入Gnomon School 学习影视特效和概念设计,从那以后,他参与了诸多热门影视项目的制作,包括:《美国恐怖故事》、《马戏之王》、《海王》、《曼达洛人》和《金刚大战哥斯拉》等。

 

从业这么多年,桑德积累了不少工具,这些工具可以帮助他加快设计的速度,以便他可以尝试尽可能多的设计。目前一些主流的工作流程都在使用3D技术、数字绘画、摄影和kitbashing,这些都是加快设计进程的好方法。

不过今天我们要介绍的跟他这些影视制作无关,而是他和Aliza Technologies一起探索的将AI与时装结合在一起,形成的一种新鲜玩意儿~

什么是数字时装模特 

在这里桑德提出了一个Digital fashion models的概念。翻译过来应该叫“数字时装模特”,说白了就是把T台上的模特变成电脑里的数字模特,但是桑德希望创造出的数字模特不是为了与真人模特抢饭碗,而是创作出一个具有艺术价值,可以与数字世界完美融合的产物。

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如何用人工智能和传统工具创建模型动画

有了概念如何来实现这一切呢?

 

数字模特首先得有角色。角色的制作过程还是传统那一套,比如用ZBrush雕刻然后在Maya、Redshift和Photoshop(以及纹理XYZ贴图、Zwrap和xNormal的一些辅助)进行纹理、外观开发、绑定、动画制作和渲染,制作出基础角色模型。接下来是传统技术流程与新技术融合的过程,那就是与人工智能相结合。

 

说到这里很多人纳闷,那数字模特,就是个角色而已,基础建模完事不就完成了么?还需要AI做什么工作呢?不不,因为还需要动画和不同面部,肤色等等,如果这些工作再用传统工作就太费时了,所以就需要借助AI来实现。

他们首先使用公司的深度学习网络中设置了模特的面部特征,这样就能在演员表演的基础上生成脸部的重建。在时间足够的情况下,网络可以从任意角度对角色的面部进行重建。

 

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接下来是对角色面部表情之间的转换进行设置,以及每个表情从不同角度和不同灯光场景下应该是什么样的。尤其是想要把运算都汇聚在一起形成一个完整的动画,这可是一个很庞大的工作量。当网络获得了所有的信息之后,就可以进行艺术创作了。一个演员可以扮演任何角色,无论什么体型、年龄、种族都可以。

在动画方面他们一直不断优化自己方案,尤其是他们的学习网络对角色的面部表现了解更多后,就可以更好地了解面部的细微差别,并生成新颖的图像和动画。

 

在Aliza Technologies,他们开始将GAN(Generative Adversarial Network生成式对抗网络:是一种深度学习模型)用于动画制作,桑德在设计时使用了Artbreeder网站(Artbreeder.com)在这个网站中借助Artbreeder AI,艺术家可以最快的速度绘制草图,可以加快设计过程,给自己更多的时间来尝试一些想法,可以实时尝试不同角色的年龄、种族、颜色、风格、表情、形状等等。

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以时尚作为参考 

要想做好数字时装模特,掌握AI技术是一方面,有好的时尚品味是另一方面,说回来就是艺术感。
 
桑德从高中一直到现在,他的背包里总是放着一本时尚杂志,这对他的职业生涯起到了很大的帮助,而且他也是为数不多的经常关注时尚的概念艺术家之一。他认为时尚是探索外形设计的一个很好的媒介,无论要设计什么,比如一个角色,一个生物,或者一辆车,一本好的时尚杂志都能给你一个明确的设计方向。

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AI真的会让人失业么?

看到现在人工智能发展的这么好,一定有不少人开始担心自己的会不会有一天被AI取代,但是在桑德看来这就像是担心印刷机会取代抄写员,摄像机会取代画家一样。

 

我们虽然称它为“智能”,但它的“智能”只是一系列编程的逻辑函数。机器学习与人类学习有很大的不同,就像机器图像生成与人类绘图是不同的一样,但是将人与AI结合起来时,就可以达到服务人类的功能。打个比方,就像我们大家平时用Photoshop画图,你不用担心因为画图的工作效率提高而会失业。恰恰相反它提升了整个行业生产力,降低了入行门槛,让越来越多人享受到创造带来喜悦。所以不用担心AI会取代我们的工作,因为AI本身是不具备像人类一样的创造性。

AI能复制风格化的艺术吗?

想要机器学习一个主题或一种风格需要提供大量的数据。例如人脸,桑德拥有出色的GANs,因为这是现在存在的最丰富的图像类型。到目前为止,网络已经有数十亿张真实的人脸照片,因此这些网络已经非常擅长以“真实”的方式生成人脸。但是如果想让一个GAN学习一个人的风格,它是做不到的,因为每个人都是独一无二的,网络没有足够的图像进行学习,更别说再将其应用于新的图像生成了。

桑德认为,用先进的分类系统把艺术家手工制作的风格数据集和艺术指导生成风格在未来会是一个非常重要的产品。但即便如此,仍然需要用人类的想象力和创作力来引导图像生成,以为工作创建合适的图像。

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新技术正在改变行业 

许多传统的时装设计师花费大量时间在学习服装绘制上,而对人脸却一笔带过。但是,精致的人脸难道不是对整幅作品的一个加分项吗?

随着技术的不断发展,这种新数字时装模特使他们不用花费多余学习的时间,就可以做到这点,将服装和脸画的同样出色,创造出一流的作品。

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相信在未来AI会被应用到更多场合,会有更多的数字角色,与真实的人类在社交媒体、视频游戏、电影、电视、AR/VR……中进行亲密的互动。

 

现在我们已经可以看到一些角色成功地跨越平台(例如,蝙蝠侠存在于电子游戏、电影特许经营、电视中)。将来我们还会看到越来越多的角色以类似的方式与我们互动,时装模特也是如此,也许很快我们就会看到时装模特成为数字世界中一种新的媒介。

 

End

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