朱元璋到底长什么样？其实这个问题一直都有争议。很多人认为，故宫收藏的官方画像似乎更有说服力，因为这两幅画的相貌相似程度和随年龄的演变不容易造假。 虽然画像可以大体还原古人的长相，但总不及照片来得写实、清晰。最近，国内外似乎掀起了一场用 AI 还原古人的潮流，先是有 设计师用 GAN 和 PS 复原了他眼中的古罗马皇帝群像，后有 B 站 up 主「大谷」用 AI 还原中国皇帝朱元璋，还是能动的那种：
居然有点帅是怎么回事？
此外，大谷此次还复原了林黛玉、徐悲鸿等人的画像以及蒋兆和、黄胄等人经典画作中的人物：
林黛玉。
蒋兆和《老伴》。
徐悲鸿。
黄胄《于阗歌舞图》。 就连博物馆的兵马俑也有了写实的长相：
评论区有人说：「想看秦始皇，以后转账的时候好对比一下。」 前面说到课本，还记得你当年涂过的杜甫吗？作为课本涂鸦界最受欢迎的人物，杜甫也在新一期的视频中出镜了，而且还唱上了奥特曼主题曲《奇迹再现》，有望成为 B 站新一轮鬼畜素材。
大谷在视频中简单介绍了这些成果和他所用的方法（友情提示：不关弹幕可能看不到作品）。或许，我们离哈利波特的魔法世界真的不远了。修复技术细节 大谷在视频中介绍称，影片的 AI 工作流来自海外博主 Denis Shiryaev 的教程，Denis 曾在 AI Stuff 系列中修复了很多西方经典油画人物，我们可以将其称为「神经网络的艺术」。 比如神秘的蒙娜丽莎：
墨西哥传奇女画家弗里达《戴荆棘和蜂鸟项链的自画像》：
还有《戴珍珠耳环的少女》：
《维纳斯的诞生》：
完整视频如下：
Denis Shiryaev 的 youtube 主页：https://www./user/shirman88 Denis 在这一视频中所使用的修复技术有五种，分别是 Face-Image-Motion-Model、StyleGAN2-Face-Modificator、DAIN、ESRGAN 和 Artbreeder。 Face-Image-Motion-Model 项目地址：https://github.com/tg-bomze/Face-Image-Motion-Model 该模型基于「First Order Motion」这一核心模型，方法来源于 NeurIPS 2019 论文《First Order Motion Model for Image Animation》。机器之心此前介绍过的视频会议换脸软件「Avatarify」，也是基于这一技术实现人脸处理的。
论文链接：https://papers./paper/8935-first-order-motion-model-for-image-animation.pdf 「First Order Motion」框架由两个主要模块组成：「运动估计模块」和「图像生成模块」。运动估计模块的目的在于预测密集的运动场，此处假设存在一个抽象的参考坐标，并预估存在「from reference to source」和「from reference to driving」两种转换。因此可以独立处理源帧和驱动帧。做这样的处理是因为模型在测试时会接收从不同视频中采样的源图像帧和驱动帧的组，从视觉上来说可能会很不同。
「First Order Motion」方法概述图。 StyleGAN2-Face-Modificator
