说起最近的热点，除了正在如火如荼地进行中的世界杯，估计就是即将上映的《阿凡达 2 · 水之道》了。这部由詹姆斯·卡梅隆执导的视觉盛宴，12 月 7 日在国内开启预售之后，当日就新增预售票房 1089.9 万元。
我们丝毫不用怀疑这部影片会在全球掀起一阵观影狂潮，然而，对于票房能否回本这事儿，起码目前连詹导自己心里也有一丝担忧。据称，《阿凡达 2》的制作成本在 3.5 亿 ~ 4 亿美元，而导演詹姆斯 · 卡梅隆称，这部电影必须成为影史单片票房排行榜第三、四位才能回本。而全球影史排行第四的《星战：原力觉醒》的票房为 20 亿美元。
至于为何如此烧钱，当然是贯穿整部电影的各种视觉特效。据称，《阿凡达 2》中一个特效镜头就制作了四百多个版本。据国外的一位特效师估计，仅下面这张仅数秒的镜头，制作成本就高达十万美元，而整部影片时长超过了 3 小时（这还不算导演剪辑掉的部分），成本自然水涨船高。
因此，如何在特效方面省钱，就成了各大电影制作公司最为关注的事情。而 AI 天然有特效处理方面的底子，自然成为了电影制作公司的关注重点（和特效师的头号公敌）。
近日，迪士尼就公布了一项新的 AI 技术，这个工具可以在很短的时间里更改人物的面容，让人物秒变「小鲜肉」或者「老腊肉」。
根据迪士尼发布的学术论文，这项被称为 FRAN（face re-aging network）的技术本质是一个神经网络，使用一个大型数据库进行训练。
与大众所知的使用真人图像数据进行数据训练不同，迪士尼的研究团队认为使用真人图像数据集来训练 FRAN 「是不可能的」。因为这需要已知的不同年龄的一对图像，同时要求这些图像具有相同的面部表情、姿势、光线和背景。换而言之，这对训练样本的要求并不低。
取而代之的是，研究团队创建了一个包含数千张随机生成的面孔的数据库，然后使用现有的机器学习年龄变化工具来对这些生成的面孔进行年龄变更，并将这个过程的结果反馈给 FRAN。
神经网络可以对面部进行分析，并预测面部的哪些部分会受到年龄的影响，然后在原始的面部图像上添加皱纹或者对皮肤进行光滑处理，从而达到年龄调整的目的。
研究人员称，这种处理方式可以让 FRAN 在处理对象的身份和外表保持不变的情况下对他们的年龄进行调整，即便他们的头或者脸在移动，或者处于光线强度变化的环境。而且，与其他工具不同，FRAN 并不需要额外的人脸对齐步骤。无疑，这种处理方式对于影视作品的后期处理「更加友好」。
不过，FRAN 并非是万能的。研究团队在其研究中指出，FRAN 可能并不适合处理真实年龄和调整年龄之间跨度过大的情形。
考虑到手动进行视觉特效处理甚至化妆等用于同样目的的方式并没有这些问题，所以 FRAN 的出现只能说「未来可期」，短时间内它还无法彻底抢走视觉特效师的饭碗。
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