用AI让静图变动图：CVPR热文提出动态纹理合成新方法

选自arXiv作者：Matthew Tesfaldet等机器之心编译参与：路、李泽南图画总是只能表现事物瞬间的形象，而动画则需要逐帧手绘，费时费力，人工智能是否能够帮助我们解决这一困难？近日，来自加拿大约克大学、Ryerson 大学的研究者们提出了使用「双流卷积神经网络」的动画生成方法，其参考了人类感知动态纹理画面的双路径模式。该动画生成模型可以参考相关视频，让一张静态图片变成效果逼真的动画。目前，该研究的论文已被 CVPR 2018 大会接收，相关代码也已公开。项目展示页：https://ryersonvisionlab.github.io/two-stream-projpage/ 动画生成效果展示很多常见的时序视觉模式使用组成元素的外观和动态（即时序模式变化）的集合进行描述。此类模式包括火、摇曳的树木和波 ………………………………