郭一璞 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
看圖，永遠比看字省事。
比如說，相比看文字版小說，看小說改編的漫畫更簡單輕鬆。
那麼，如何把一段故事自動變成漫畫呢？
AI已經可以做到了。給它一段故事，它就可以用圖片把故事講出來，稍加修改，就變成了一套連環畫。
像這樣的一段故事：
很久以前, 有個小男孩在森林裡迷路了, 他走了好久, 都走餓了, 他很想吃媽媽做的餅, 可這時候小男孩回不去呀, 於是他就在地上畫了一個大大的餅, 還在餅上點 上芝麻。
小男孩看著看著, 好像自己已經吃上了大餅, 於是他覺得自己不是很餓了, 重新站起來沿著一條小路走.。
很快, 小男孩的爸媽就找到了他, 他們一起回到家, 吃上了真正香噴噴的餅。
AI可以把它變成這樣的漫畫：
而且，這種漫畫形式還可以在電影工業中充當故事板，輔助電影人們進行藝術創作。
找到能講故事的圖
那麼這個過程是怎樣實現的呢？
首先要說明一點，這些圖片並不是AI憑空畫的，而是採取了一種更簡單省事的方法：
從現成的圖庫裡找出一些構圖相似的，拿來改一改。
這裡的圖庫，叫做GraphMovie數據集，數據來源是一些影評網站。
但是數據集裡的圖很多，怎麼才能用AI自動的找出最符合你故事的圖片呢？
這裡用到了一個模型，叫做情景感知密集匹配模型（Contextual-Aware Dense Matching model，CADM）。
它長這樣：
根據故事的內容，CADM找到了這樣的一些圖像：
另外，還有一個模型叫做No Context，它是此前“看字找圖”這個領域中表現最好的AI。
No Context也找了一些圖像出來：
不過，圖還是有點少，人家好歹也是個完整的故事，你總不能拿這麼幾張圖就講完，這樣故事沒有細節，讀者的體驗也不好。
現在，請出第三個模型：貪婪解碼算法，它負責根據故事裡的細節，再找找能用上的圖。
讓它出馬來補一補之後，故事立馬就完整了：
把圖片的畫風統一
不過，就這樣的效果，你會看得糊里糊塗，好像並不能傳達出前面文本里的故事。
問題出在哪兒呢？
第一個問題是，圖片裡有許多背景、環境等相關元素，跟故事主線毫無關係，看到它還會影響你對故事的理解。
需要把這些冗餘元素刪掉，這裡用到了何愷明的成名作Mask R-CNN，進行區域分割，刪掉圖片中和故事不相關的部分。
現在，這些圖片長這樣：
第二個問題，這些圖片的畫風實在是差異太大了，把這樣的漫畫拿出去，會被讀者打的。
所以，需要把圖片的樣式統一起來，這裡用到了一個工具CartoonGAN，從字面意思就可以理解，這是一個讓圖片變成卡通風格的GAN（生成對抗網絡）。
在卡通GAN處理之後，這組圖片變成了這樣：
似乎好了一些，但是還有一個大bug：這些人長得不一樣呀！你說他們是同一個故事的主角，打死我也不信。
於是，第三個問題來了，怎麼才能讓這些人都長成一個樣？
這裡，研究者們直接找了一個軟件，叫做Autodesk Maya，是一個在電影裡處理3D圖像的軟件，靠它製作出3D的場景、人物和道具，用半手動的方式把9張圖片裡的人全變成一個樣。
不過論文作者表示，未來這個製作3D圖像的過程有望全自動生成。
這一頓操作，是真的猛如虎，9張八竿子打不著邊的圖，現在畫風一致、故事流暢，甚至還補充了背景和美化。
在電影工業中有大用途
其實，這樣生成的“漫畫”並不是最終結果。
它其實是用來拍電影的。
拍電影的準備過程中，需要一個Demo叫做“故事板（storyboard）”。
藉助故事板，電影人在創作的過程中就可以先改Demo，定下來之後再完成成品，把撕逼的過程放在前面，防止做完之後甲方爸爸再提修改意見，導致工作量急劇提升。
因此，像這篇論文裡這樣，自動生成故事板，就可以節約電影人的許多時間，提高創作者們的生產效率。
人大博士出品
這篇論文的作者團隊非常龐大，一共9位作者，分別來自中國人民大學、微軟和北京電影學院。
一作陳師哲目前在人大讀到了博士五年級，也是曾在微軟小冰團隊實習，還曾經赴CMU和阿德萊德大學訪學。
她也是一位學術達人，僅僅今年一年，包括這篇論文在內就已經發了三篇頂會一作。
另外，微軟小冰團隊首席科學家宋睿華也參與到了這項研究中。
宋睿華博士畢業於清華大學，長期研究短文本對話與生成、信息檢索與提取等領域，曾擔任SIGIR、SIGKDD、CIKM、WWW、WSDM等會議的程序主席或高級程序主席。
傳送門
Neural Storyboard Artist: Visualizing Stories with Coherent Image Sequences
作者：Shizhe Chen, Bei Liu, Jianlong Fu, Ruihua Song, Qin Jin, Pingping Lin, Xiaoyu Qi, Chunting Wang, Jin Zhou
https://arxiv.org/abs/1911.10460v1
— 完 —
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