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AI 在视频领域运用—弹幕穿人

2021-10-19 12:00 https://my.oschina.net/u/4939618/blog/5282309 百度Geek说次阅读条评论

导读：如今，B 站已经成为了国内最大的视频弹幕网站，其他视频平台、漫画、阅读等内容平台也都增加了弹幕功能。弹幕已经成为一种重要的内容互动的手段，因此研发一套接入灵活、玩法丰富的弹幕组件就显得非常重要。

全文3979字，预计阅读时间9分钟。

引言：

如今B 站已经成为了国内最大的视频弹幕网站，其他视频平台、漫画、阅读等内容平台也都增加了弹幕功能。弹幕已经成为一种重要的内容互动的手段。

厂内在短视频，长视频，直播等媒体类产品线较多，面临着同样的弹幕问题，诸如弹幕量大影响视频体验，弹幕互动（点赞），角色弹幕，彩色弹幕等诸多业务需求。

目前市面上开源的弹幕实现主要是基于DanmakuFlame, 该库代码已经停止维护,并且支持的功能比较单一，接入维护困难，扩展困难。基于以上原因因此研发一套接入灵活、玩法丰富的弹幕组件就显得非常重要。BDDMBarrage即是基于满足以上需求开发的弹幕sdk，该sdk支持自定义弹幕样式，支持弹幕数据源注入，弹幕穿人等功能。

该文会主旨讲述弹幕穿人的解决方案，为方便理解，我们会从宏观的弹幕架构出发，深入到人像分离技术，算法，服务端部署，弹幕遮罩管理，遮罩缓存以及开发中遇到的棘手问题包括解决该问题的技术策略，还有端侧的性能优化的诸多方面展开讨论，最后会分享一些对未来技术畅享和规划。

先体验一下最终的实现效果图：

一、弹幕架构图

弹幕数据管理模块：其主要功能是为弹幕渲染模块提供数据。首先，会在弹幕缓存模块内查找是否有该时间点的弹幕数据，如果有数据，则直接提供给弹幕渲染模块；如果没有数据，则触发弹幕数据的网络请求，获得弹幕数据后再提供给弹幕渲染模块。因为弹幕对时效性要求比较高，所以该模块设计了一个预取策略，这样保证弹幕渲染模块在获取数据的时候，尽可能地命中缓存模块，减少由于网络请求而产生的时间延迟。
弹幕渲染模块：其中弹幕时间引擎可以方便地统一调控弹幕整体速度，比如倍速、慢速、暂停等；弹幕调度模块提供一套严密的轨道算法：可以根据弹幕自身的长度设定合理的速度，并且能够保证同一轨道的任何两条弹幕不会碰撞。针对弹幕的样式以及弹幕自身交互，提供一套自定义方案。接入方可以按照自己的APP形态去任意设计弹幕的UI，也能够发掘出新的玩法从而提升整个APP的互动氛围，比如番乐APP设计了依据剧情的角色弹幕，运营弹幕，也可以增加VIP弹幕等。
弹幕穿人模块：该模块是利用AI的图像分割技术产生一系列的蒙版文件，然后根据视频播放器对视频的裁剪方式，对蒙版进行处理生成合适的遮罩，最后按照视频的时间轴把相应的遮罩渲染到弹幕View上。具体方案会在后面介绍。

二、弹幕穿人

在几个产品线接入弹幕组件以后，发现大家都不约而同把弹幕轨道数设置为3，具体原因是担心弹幕过多而影响用户的视频消费体验。这样虽然保证了视频观看的体验，但是大大弱化了弹幕营造的氛围，为此我们弹幕组件的rd们开始暗戳戳地准备一个黑科技——弹幕穿人技术，希望以此能解决问题。下面一段视频给大家看下我们当前的进展。

弹幕穿人架构图:

整个流程自下而上，分成算法侧、服务端、客户端三层：

首先，算法侧按每秒 32 帧的频率进行视频抽帧，对每一帧进行人脸识别，配合人脸跟踪和平滑处理，生成每一帧的人脸元数据；其次，服务端将多个帧的人脸元数据进行相似度滤重，然后根据每3分钟一个元数据包。在客户端sdk侧会根据播放进度预拉取服务侧的对应时间段的压缩包，播放到相应帧将弹幕试图与人脸元数据做一个混合渲染。

下面着重介绍下每个模块或子模块完成的任务

1、算法侧

1）视频抽帧模块：将视频流按每秒 32 帧（可配置）的频率抽帧。抽帧频率越高，遮罩越平滑，遮罩显示画质会更细腻，但后面人脸识别算法耗时也随之增加，手机的性能损耗也会随之增大，如内存耗电等。

2）模型训练模块：提供多张多角度剧中出现的人物图像，给模型训练模块来训练，生成对应人脸库，再配合已训练完成的明星库，这两个库可以大大提高人脸检测的准确度；

3）人脸检测：识别每一帧图像中的人脸，并给出人脸轮廓数据；

4）人脸相似度：为减少网络数据传输压力，会对相似度大于95%的两帧，丢弃一帧，或者数帧。

2、服务端

1）视频抽帧元数据管理：管理算法侧提供的帧数据，以视频维度，视频内时间段维度将大量的视频元数据进行分包，建立映射索引，提供到SDK的可以是某个时间段内视频的元数据组

2）合并：算法侧吐出的都是每一帧的元数据，但客户端关心的是一张人脸的变化过程，服务端会把元数据合并，去重组成人脸组数据；

3）弹幕服务：提供基础的弹幕数据

3、客户端sdk

1）渲染模块：渲染模块有两套方案：

▌其一是直接通过Canvas的混合模式绘制setXfermode模式绘制。该模式会对canvas上的两个图层进行选择性叠加，这样在头像部分的图层上，我们选择只绘制遮罩层，而不绘制弹幕层即可实现遮罩效果；

▌其二使用OpenGL，根据传入的遮罩图，在Fragment Shader 处，输出对应的绘制颜色即可。最初使用的方案是OpenGL的绘制，通过源码阅读发现两种实现方案在底层实现上是一致的，Canvas也是Surface提供出来的可绘制api，选择第一种既可以，方便简洁；

2）人脸数据缓存：缓存整个视频的索引表，根据索引表定位到具体的遮罩包，根据当前的播放进度在遮罩包内便宜取处对应的遮罩；

3）弹幕基础控制API，以及配置API。

三、服务部署

**1: 环境：**环境依赖：FFmpeg、Python2.7、OpenCV、numpy

人脸检测服务2qps
人像分割服务10qps

2: 离线数据存储结构

离线处理过程中的文件存放目录及文件后缀：
目录名：{vid}_{media_id}根据视频vid及media_id生成对应文件夹，包含如下子文件：

frame（抽帧文件 .jpg）
humanseg（人像分割处理后的base64图片信息 .json）
contour_png（图像处理过程中生成的轮廓图 .png）
contour_svg（转存为svg格式的图片 .svg）
zip（最终打包文件 .zip）
mapping（索引文件 .json）
log（脚本日志）

3: 抽帧脚本：

抽帧使用的百度内部人像脚本：

四、SDK内置人脸模型碰到的问题

厂内也尝试了使用端内置人脸模型的方案。碰到如下问题：

1、视频的播放每16s一帧，会产生大量的帧数据，模型识别速度在性能上碰到了瓶颈，会存在丢帧的情况，导致遮罩效果不够细腻。尤其头像边缘处理较为严重。

2、端侧识别时手机 cup 消耗增大，即耗电量会增大，同时可能也影响到播放器卡顿率，整个内存压力也很大。

五、棘手的问题

1：蒙版文件太大

一个2分钟视频按照每秒32帧进行抽针、图像分割的话，将会得到3840张蒙版文件，目前从图像分割算子获取的蒙版文件是一张二值图（PNG格式），大约在100多K，那么一个2分钟视频生成的蒙版文件总计375M。按照这样的规格去设计，弹幕蒙版文件有可能比视频本身还大，占用更多的带宽，这样肯定是不能落地的。另外，由于弹幕蒙版文件过大，下载也需要花费比较长的时间，势必会造成视频已经播放了很长一段时间，但弹幕蒙版还处于下载中，用户体验也会非常糟糕。

针对这个问题，我们主要从两方面入手：第一、把二值图转为svg文件，因为svg文件就是一个纯粹的XML，并且可压缩性非常强。只需要把二值图中人形轮廓记录到svg文件里面即可（也就是一些点的集合）。另外还可以灵活调整记录人形轮廓的粒度，从而进一步调整svg文件的大小。最终我们把一张二值图大小从100多K压缩为几百字节。第二、蒙版文件集合采用分段压缩存储，这样可以达到边播变下载的效果。而且，在第一段下载完成以后就可以渲染，提升用户体验；另外，视频播到哪里，弹幕蒙版文件下载到哪里，这样也节省了带宽。

Svg压缩包格式：

▎zip文件命名规则：

{vid}_{interval} _{index}.zip

示例：4752528107223374247_10_0.zip

▎svg文件命名规则：

{index}.svg 示例：0000001.svg

▎**索引文件结构：**index.json

2: 手机端内存消耗过大

不同手机内存是有限制的，尤其一些低端机对内存的消耗更是捉襟见肘，而视频类app相对来说更耗内存，所以弹幕sdk的耗内存程度，直接决定了其可用程度。

由于每个遮罩文件大约在100~200kb, 我们的遮罩是1分钟会产生32帧，即使经过合并处理也还是很大。按照这个计算1分钟的内存占用：

Memory Total = 32 * 100kb = 3.125MB

在ios侧还算可以，在Android侧每一分钟产生3mb的内存占用即使进行内存回收也会产生很差的性能体验，平凡的内存回收会很耗性能，导致app卡顿明显。

解决思路：

根据视频时长分配固定的本地内存，该本地内存循环利用，这样减少了内存的频繁回收，限制了内存的无止尽使用。

六、未来展望

人脸数据的产生过程是很耗成本的，单服务跑一个脚本5分钟视频，大约需要2小时，但是产生的数据是复杂的，不仅可以产产生人脸二值图，还可以产生人体的其他数据，如人的运动轨迹等，下一步我们准备把带有人脸数据和人体数据的脚本，人像运动轨迹做为基本脚本，基于这些基本脚本，可以做很多创新的案例，比人弹幕互动，弹幕跟随的玩法，也可以对视频中不同人物的头像进行变脸等等。