“離譜的AI擴圖”火了!張張那叫一個出其不意

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最近,AI擴圖這個話題在抖音上火了起來,從評論區可以看到,AI擴圖的產出物,主打一個“出其不意”、“意想不到”。這篇文章里,作者就講述了現在出現的AI擴圖,以及其對應原理,一起來看看吧。

家人們,真的是要被抖音AI擴圖給笑死了——

主打一個看完讓人“意想不到”、“一肚子氣”~

例如一對恩愛情侶的照片在AI擴圖前是非常有信仰感的:

△素材來源:抖音@快樂野人

但在AI擴圖一通“神操作”之下,畫風簡直是180度大反轉:

素材來源:抖音@快樂野人

網友們在看過之后哭笑不得,打趣稱“更虔誠”、“太勵志”了??。

原本許多小伙伴們是想著用它來擴大原照片,但AI擴圖給出的結果卻主打一個離譜。

于是乎,陸陸續續便有更多網友開始po出他們手中AI擴圖的神作,我們再來欣賞幾組“出其不意”。

AI擴圖神作一,愿賜其名《牽住她的腳》

素材來源:抖音@心碎的跳一跳

AI擴圖神作二,《十年樹木,百年樹人》

素材來源:網絡

AI擴圖神作三,封神級別的《祝你幸?!?/strong>:

素材來源:網絡
……

有一說一,是有種活脫脫一部大型紀錄片《AI擴圖傳奇》的既視感了。

然鵝,如此名場面又怎么少得了《甄嬛傳》的參與。

一、《甄嬛傳》也被擴了一萬種可能

為了驗證AI擴圖是否真有這么奇葩,我們也進行一波實測——

素材:《甄嬛傳》;軟件:剪映。

從操作角度上來說是比較簡單的,只需要打開剪映APP,上傳圖片,點擊“特效”、“圖片玩法”,再選擇“智能擴圖”即可。

接下來,請繼續欣賞AI擴圖的名場面……

《甄嬛頂爐西游記》:AI直接把甄嬛的背景擴成了西方的宮廷??。

類似的還有這種……

喂一張胖橘(皇上)進去,AI擴圖能還給我們一張孕期照……

眾妃子們的合影,在AI擴圖的大手筆之下,讓她們秒穿牛仔褲、運動鞋,穿梭在中西合璧的大街上。

還有更進階的一種玩法——把被AI搞殘的圖片,繼續投喂給它來擴圖。

例如我們剛才得到的胖橘孕期照,繼續AI擴圖的結果更加“驚艷”:

對,加了腿,加了行李箱,AI把照片傳遞的故事延伸到了“孕期離家出走”……

眾妃子們的故事也有了大膽的創新,從古裝宮廷戲碼搖身穿越到了現代。

不得不說,AI擴圖,你是真給了《甄嬛傳》一萬種可能。

……

這時有小伙伴肯定問題,既然AI擴圖這么“弱X”,為什么大家還要用它呢?

正所謂AI也有馬失前蹄的時候,剛才我們展示的也僅僅是它失敗或不合邏輯的案例。

其實在這個功能推出之后,大部分的擴圖效果還是相當得給力的。

例如一對新人婚禮的局部照片,就可以擴大場景范圍,而且是非常合理且溫馨的那種:

街拍后的照片想要擴大背景范圍,也是可以有的。

那么接下來的一個問題便是:

二、怎么做到的?

說到AI擴圖這事,之前Midjourney、Photoshop、DALL-E 2、Stable Diffusion等都有推出類似功能,其背后原理也有些相似之處。

像DALL-E、Stable Diffusion、Photoshop的Generative Fill等都用到了一種叫做Outpainting的技術。

Outpainting是一種圖像處理技術,與Inpainting(圖像內部填充)相反,可以根據現有圖像的內容、風格和上下文,合成與原始圖像相協調的新內容,從而擴展圖像的視覺范圍。

Outpainting通常依賴于深度學習模型,有基于內容擴散的、基于GAN的、基于語義理解的等。

此外,AI擴圖不僅是增加像素的數量,更重要的是增加圖像分辨率的過程。

例如,CNN是AI擴圖中常用的神經網絡,通過學習大量的低分辨率和高分辨率圖像對,來理解圖像特征,學習如何從低分辨率重建高分辨率圖像。

超分辨率技術使得模型能夠填補低分辨率圖像中缺失的像素,從而生成更高分辨率的圖像。

在擴圖過程中為了保證圖像細節還要注意細節增強、噪聲抑制等。

雖然目前AI擴圖技術有了很大進展,但實時處理能力還有待提升,通常來說更高質量的圖像擴展需要更多的計算時間。

現有的很多AI擴圖工具生成速度已經有了不小的提高,不過成品的質量是否符合邏輯,這個概率還是比較隨機的。

即便AI擴圖有時給出的結果很離譜,但這種“抽象風”也給網友們帶來了不少的樂子??。

有網友表示,這幾天抖音最精彩的就是AI擴圖評論區。

因為大型紀錄片《AI擴圖傳奇》,還在持續更新中……

那么今天,你,AI擴圖了嗎?

參考鏈接:

[1]https://weibo.com/6128329691/4974454526706532

[2]https://s.weibo.com/weibo?q=AI%E6%89%A9%E5%9B%BE

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作者:金磊,西風

來源公眾號:量子位(ID:QbitAI),追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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