Các phiên bản trong tương lai của Facebook có thể làm hoạt hình cho ảnh profile của bạn, cũng như những người theo dõi có thể tương tác với chúng.
Facebook và Đại học Tel Aviv gần đây đã công bố kết quả của một nhà nghiên cứu tạo ra các selfies hoạt hình ngắn bằng cách bắt đầu với một bức ảnh thông thường.
Ảnh chuyển động không phải quá mới mẻ, nhưng tất cả chúng thường được làm từ video ngắn hoặc một chuỗi các bức ảnh tĩnh. Facebook và các nhà nghiên cứu từ Đại học Tel Aviv đã tạo ra một hình ảnh động chỉ sử dụng một bức ảnh. (Gần đây, một nhà nghiên cứu của Google đã thực hiện một dự án với điều tương tự, tạo ra một video bằng cách sử dụng trí thông minh nhân tạo và một bức ảnh)
Nhóm nghiên cứu này đã xây dựng phần mềm vẽ bản đồ khuôn mặt trên một đoạn video tham chiếu và áp dụng nó vào ảnh tĩnh. Hệ thống sử dụng một số dấu hiệu khuôn mặt và theo dõi sự thay đổi biểu hiện trong video.
Kết quả là một hình ảnh động rất giống emoji, nhưng vẫn còn thiếu ví dụ như răng. Nhóm nghiên cứu này sau đó đã lấy hình ảnh để tạo ra thuật toán và điền vào các chi tiết bị mất. Tất nhiên, những chi tiết bị mất có thể không khớp với ảnh, các nhà nghiên cứu nói rằng vì người ta thường không nhận diện được ai đó bởi răng của họ, thêm vào chi tiết bị mất tạo ra kết quả tốt hơn. Nhóm nghiên cứu sau đó đã tinh chỉnh các kết quả để thêm chi tiết tốt hơn và tăng cường biểu hiện như các nếp nhăn tạo ra từ hình ảnh động (không có trong ảnh ban đầu)
Ảnh tĩnh có thể tạo ra một số ứng dụng khác nhau để tạo ra hình ảnh động với ít dữ liệu, ví dụ như làm nụ cười của Mona Lisa. Nhưng như các nhà nghiên cứu đã chứng minh trong video của họ, công cụ này cũng có thể tạo ra những bức ảnh phản hồi trên các phương tiện truyền thông xã hội. Ví dụ, khi một người theo dõi nhấp chuột vào cảm xúc trên Facebook, hình ảnh có thể sinh động với một nụ cười, trong khi các phản ứng khác như buồn và tức giận có thể có những hình ảnh động phù hợp với những cảm xúc đó.
Nhóm nghiên cứu dự định tiếp tục phát triển chương trình bằng cách cho phép phần mềm chọn ảnh từ một thư viện và các đoạn video tương ứng với các nét trên khuôn mặt để tạo ra những hình ảnh động chính xác hơn, cũng như mở rộng công việc với các phương pháp 3D. Cùng với đó, việc theo dõi các biểu hiện trên khuôn mặt dường như là một lĩnh vực quan tâm cho nghiên cứu của họ. Dự án này sẽ được trình bày tại Sigggraph Asia vào tháng 11.
https://youtu.be/-RetOjL1Fhw