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作者：易琬玉
线上课程已经成为了终生学习者们不可或缺的学习资源，而要完成一份高质量的视频，需要耗费不少人力和资源。尤其是在包含视频处理的时候。专业的讲座视频片段处理需要的不只是工作室和设备，更重要的是转化、编辑、上传的每一节课程的原始视频素材。
最近，为了解决这一问题，Udacity的研究团队就尝试将视频生产这一过程自动化。他们研究了一套AI系统，希望将音频直接转化为讲座视频。
通过直接定位语音文件和对应视角，合成任何长度的视频
MOOC平台上的内容生产可以是名利双收，但是这些内容生产工作往往耗费大量时间。这就是为什么Udacity的研究开发人员采用机器学习去自动将语音旁白生成讲座视频。这一研究被发表在一篇名为LumièreNet: Lecture Video Synthesis from Audio的论文中。
在发表的论文中他们提到，通过直接定位语音文件和对应视角，机器学习框架LumièreNet可以合成任何长度的视频。
论文原文地址：
https://arxiv.org/pdf/1907.02253.pdf
根据演讲音频生成的对应视频
“在现行的视频制作中，AI的参与或者半参与都能大规模实现视频生产的自动化，这将为灵活的视频内容发展提供巨大价值，因为不需要再去拍摄新的视频”，论文的作者说，“我们推行一种将任意长度的讲座录音去合成讲座视频的新方法……一个简易的、模块化的、完全基于神经网络的系统。通过输入演讲音频，就能得到对应的全身演讲视频，这在之前还没有从深度学习的视角被强调过。”
LumièreNet的合成主要针对唇部周围的面部表情，然后通过借用其他视频去合成画面的其他部分。但是因为演讲者的情绪不只是通过面部表情传达，所以这个研究模型还有一个姿势判断组件，通过从视频框架训练数据集中提取的数据合成身体特征图像。简要来说，就是通过对身体主要几个点的探测和定位，去创造真人演讲的生动细节。还有一个模块是关于双向循环长短期记忆（BLSTM）神经网络，按正序或倒序处理数据，使得每一次输出都能反映之前的输入和输出——它会利用输入的语音特征和目的去推测它们和视觉元素之间的关系。
LumièreNet由三个神经网络模块组成：BLSTM，VAE解码器和SeqPix2Pix。BLSTM将提取的音频特征x与中间潜在代码z相关联；VAE解码器从z构造相应的姿势图w；最后，SeqPix2Pix根据给定的w产生最终视频。
缺少精细的运动细节
为了测试LumièreNet，研究人员拍摄了一个八小时的室内讲座视频，产出了大概四小时的视频和两段用于训练和验证的旁白。
研究人员报道说，通过训练的AI系统可以生成逼真的视频片段，有流畅的身体动作和写实的头发，但是这些结果在观察者眼里还是不能骗过观察者的眼睛。
因为这些姿态评估器不能捕捉像眼球运动、嘴唇、头发、衣物之类的细节，被合成的演讲者很少眨眼而且他们嘴巴的运动看起来有些不自然。
两段完整视频地址：
https://vimeo.com/327196551
https://vimeo.com/327196781
可以看到，在这一段合成的视频中人物的动作不够生动，尤其是缺乏眼神上的交流。虽然嘴唇的开合与叙述几乎完美同步，但是缺少更精细的运动细节。仔细看的话，会发现手指之间看起来模糊，更糟糕的是眼睛有的时候会看向不同的方向。
添加“Facial Keypoint”，或许能让合成变得更好
研究团队猜想，“面部要点”（例如，生动的细节）的添加或许能够使合成变得更好。幸运的是，他们的系统模块设计使得每一个组件都能被独立训练和验证。
“许多未来的方向都是可被探索的”研究人员写道，“即使最开始的时候只是用于支持灵活的视频内容发展。我们知道这项技术存在潜在的滥用行为……但是希望研究结果可以促进深度学习在商业视频生产领域的发展。”
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