各界大佬齐唱蚂蚁呀嘿，带你探索背后原理-DOIT-数据产业媒体与服务平台

这两天最让人上头的神曲是什么?非“蚂蚁呀嘿”莫属呀!

这个仅用一张照片、一段视频就能做的魔性视频，这两天在某博、某抖和某手上疯狂刷屏。傲娇的表情配合洗脑的音乐，再加上各界大佬的倾情演绎，让人看过一遍就再也忘不了，真可谓“失眠时，没有一只蚂蚁是无辜的。”

“蚂蚁呀嘿”火爆全网，各式各样的制作教程也随之而来。其中，最方便的莫过于用PaddleGAN(百度飞桨的生成对抗网络工具套件)来实现。它不仅完全免费，还省去了下载Avatarify(最新消息，该App已被下架)和加速器等多个软件的麻烦，让你无需下载和频繁切换，三步就能生成自己的“蚂蚁呀嘿”小视频。

接下来就给大家介绍两种制作方法，并揭秘背后的核心技术原理。

第一种：“小白版”教程

首先，大家可以点击下方链接，进入AI Studio(人工智能学习与实训社区)中的【天下第一AI武道会-Deepfake换脸】项目，“基础版”或“高级版”两种运行环境皆可：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1189026

第二步是备好素材：一张源图片和一个驱动视频。源图片就是你想让他唱歌的照片，只保留人物脖子以上部分，尺寸要求256*256，图片文件名改为【01. png】。驱动视频则是单人唱着“蚂蚁呀嘿”的小视频，可以从网上直接搜索下载，视频文件名改为【02. mp4】。(注意png和mp4都是小写)

第三步上传图片和视频，并点击“运行全部”，然后静候几分钟即可。待页面左侧出现名为“export. mp4”的文件，即为运行成功，专属于你的“蚂蚁呀嘿”就这样出炉啦。

　　(第一步：在AI Studio中搜索并运行项目)

　　(第二步：备好一张源图片和一个驱动视频)

　　(第三步：上传素材并运行全部)

第二种：“进阶版”教程

因为有些同学不只想做“蚂蚁呀嘿”，还想自己录制面部动作，生成任意题材的花样视频，甚至是开发Avatarify这样的App或小程序，走上“致富之路”，而这通过飞桨也都能实现。

飞桨已将蚂蚁呀嘿的核心技术开源于PaddleGAN套件中，在AI Studio平台实现了完整的在线项目【PaddleGAN表情动作迁移进阶版】，大家可以根据需要，使用AI Studio的免费算力，实现更多脑洞大开的动作迁移效果!

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1586056

进阶版制作起来同样分为三步，并都是在AI Studio平台上实现，这里继续以“蚂蚁呀嘿”为例进行介绍。首先，大家可以下载PaddleGAN代码。

　　!git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleGAN

　　!pip install -r requirments.txt

　　接下来，使用表情迁移命令。

　　命令：

!export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/aistudio/work/PaddleGAN && python -u tools/first-order-demo.py –driving_video ~/fullbody.MP4 –source_image ~/秃头乔哥.png –relative –adapt_scale

只需在如下命令中的driving_video参数和source_image参数分别换成自己的视频(蓝色部分)和照片路径(黄色部分)，即可运行得到“蚂蚁呀嘿”小视频。

driving_video: 驱动视频，模型将学习视频中人物的面部表情

source_image：源图片，模型将驱动视频中的人物表情迁移至源图片的人物上

这个视频目前还没有配乐，所以还需要第三步，为视频配上声音。

运行以下命令即可生成最终的“蚂蚁呀嘿”专属视频啦(本例中的视频文件名为export.mp4)!

　　videoclip_1 = VideoFileClip(“/home/aistudio/fullbody.MP4”)

　　videoclip_2 = VideoFileClip(“./output/result.mp4”)

　　audio_1 = videoclip_1.audio

　　videoclip_3 = videoclip_2.set_audio(audio_1)

　　videoclip_3.write_videofile(“./output/export.mp4″, audio_codec=”aac”)

　　(生成效果图)

“蚂蚁呀嘿”视频的核心技术是动作迁移算法First Order Motion，它的功能是将人物A的脸部动作搬移到人物B身上，让人物B的脸演绎人物A的表情。

First Order Motion算法的结构图如下：

简单来说，First Order Motion能够通过自监督的方式学习到图像中的关键点。不需要提前知道目标的一些信息，比如骨架等就可以实现动作迁移。

PaddleGAN的表情迁移能力灵活支持各类不同表情的面部迁移，不仅是“蚂蚁呀嘿”，其他魔性动作也都能制作。除此之外，PaddleGAN这个免费开源的宝藏套件还包含数十种能力，包括唇形合成(对嘴型)、视频/照片修复(上色、超分、插帧)、人脸动漫化、照片动漫化等等。能实现让“蒙娜丽莎”播新闻、修复百年前的老照片、或是将普通的风景照“二次元化”等各种神操作，一个比一个厉害!