VR电影首次实现风格迁移，这要归功于AI

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如果你对“风格迁移”这个词感到陌生，看了下面这张图，一定就明白了：

风格迁移这两年来非常火热，研究界不停生产着让风格迁移更真实、更具创造性的论文和代码，各种用风格迁移来处理图片和视频的App中也层出不穷。

把风格迁移用到VR电影中，面临着两大挑战：

一是从技术上看，VR电影是高分辨率的360度立体图像，这样的图像为风格迁移带来了存储和处理时间的限制，而且风格迁移在3D图像上效果如何，也是个未知数；

二是技术团队优化算法的依据不再是某种可量化的指标，而是导演的审美情趣。

Facebook巴黎AI研究院的技术团队从三个方面解决来应对这种挑战。

首先，他们选择了17种由Julien Drevelle作品衍生出来的目标风格，要训练一个神经网络，用来对电影中的帧进行修改。

最初，他们训练迁移神经网络所用的图像，分辨率只有128×128像素，但是当把这个神经网络应用到VR影片上，发现所处理的图像尺寸非常大。因此，Facebook团队后来用768×768的图像重新训练了这个神经网络。

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