現在、人工知能とディープラーニング技術は、テキスト画像生成、超解像度、その他のアプリケーションの重要な基盤になりつつあります。
これで、画像の詳細な説明を入力できるようになり、指定されたテキストに対応するフォトリアリスティックな画像が得られます。
画像を低解像度から高解像度に変換して、画像の一連の鮮明な詳細を生成することもできます。
その後、各実像は 10 年多様体上のベクトル w に投影されます (下図では 1960 年)。このベクトル上で、ジェネレーター G't は、洗練された詳細をすべてのサブモデルに転送するようにトレーニングされます。最後に、モデルがポートレートの顔の詳細を保持するようにマスクが入力画像に適用されます。
すべてのサブモデルを微調整した後、研究チームは、さまざまな時代の FTT のサブモデル (下の写真のオレンジ色) が髪型の変化をうまく捉えていることを発見しました。メイクアップしながら、各画像のポートレート フィーチャーを親モデルにインポートします (下の青色)。
この新しい合成画像フレームワークには 2 つの大きなハイライトがあります: 1 つ目は、ポートレートが時を超えて移動するという願いを実現すること、2 つ目は、時間の経過とともに人間の顔を変化させる技術です。また、ポートレートのほとんどの詳細も保持されます。
データセットには依然として軽微なバイアスがあり (たとえば、20 世紀初頭の画像に短髪の女性が数人登場するなど)、出力画像の不一致につながりますが、このモデルは以前の研究よりも優れたパフォーマンスを示しています。信憑性の向上。
「時を旅する顔」からタイムトラベルの第一歩が始まります。その精度の高さから、今回は時を超えたポートレートだけど、次回はどうなるのか?
参考:
https://www.marktechpost.com/2022/11/09/latest-artificial-intelligence-ai-research-proposes-a-method-to-transform -フェイススルータイム/
https://facesthroughtime.github.io/
以上が写真は時間を超えて移動できますか? 「時を旅する顔」新モデルがAIタイムマシンにの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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