{"id":102454,"date":"2021-12-03T15:36:38","date_gmt":"2021-12-03T13:36:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/hyperstyle-adaptacziya-sistemy-mashinnogo-obucheniya-stylegan-dlya-redaktirovaniya-izobrazhenij"},"modified":"2021-12-03T15:36:38","modified_gmt":"2021-12-03T13:36:42","slug":"hyperstyle-adaptacziya-sistemy-mashinnogo-obucheniya-stylegan-dlya-redaktirovaniya-izobrazhenij","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/hyperstyle-adaptacziya-sistemy-mashinnogo-obucheniya-stylegan-dlya-redaktirovaniya-izobrazhenij","title":{"rendered":"HyperStyle \u2014 Anpassung des maschinellen Lernsystems StyleGAN zur Bearbeitung von Bildern","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Eine Forschergruppe der Universit\u00e4t Tel Aviv hat HyperStyle vorgestellt, eine umgekehrte Variante des von NVIDIA entwickelten maschinellen Lernsystems StyleGAN2, das umgebaut wurde, um fehlende Teile beim Bearbeiten realer Bilder zu rekonstruieren. Der Code ist in Python geschrieben und verwendet das Framework PyTorch und wird unter der MIT-Lizenz verbreitet. <\/p>\n

W\u00e4hrend StyleGAN es erm\u00f6glicht, realistisch aussehende neue menschliche Gesichter zu synthetisieren, indem Parameter wie Alter, Geschlecht, Haarl\u00e4nge, Art des L\u00e4chelns, Nasenform, Hautfarbe, Brille und fotografischer Winkel angegeben werden, erm\u00f6glicht es HyperStyle, \u00e4hnliche Parameter in bereits existierenden Fotografien zu ver\u00e4ndern, ohne deren charakteristische Merkmale zu \u00e4ndern und die Wiedererkennbarkeit des urspr\u00fcnglichen Gesichts zu bewahren. Beispielsweise kann man mit HyperStyle eine Altersver\u00e4nderung einer Person auf einem Foto simulieren, die Frisur \u00e4ndern, eine Brille, einen Bart oder einen Schnurrbart hinzuf\u00fcgen, das Bild wie einen Cartoon-Charakter oder ein Gem\u00e4lde aussehen lassen oder den Gesichtsausdruck traurig oder fr\u00f6hlich gestalten. Das System kann zudem nicht nur zum \u00c4ndern menschlicher Gesichter, sondern auch f\u00fcr beliebige Objekte, wie zum Beispiel zur Bearbeitung von Bildern von Autos, trainiert werden.

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Die vorgeschlagene Methode zielt darauf ab, das Problem der Rekonstruktion fehlender Teile eines Bildes bei der Bearbeitung zu l\u00f6sen. In fr\u00fcher vorgeschlagenen Methoden wurde der Kompromiss zwischen Rekonstruktion und Bearbeitbarkeit durch Feinjustierung des Bildgenerator zur Einf\u00fcgung von Teilen des Zielbildes w\u00e4hrend der Rekonstruktion urspr\u00fcnglich fehlender bearbeitbarer Bereiche gel\u00f6st. Ein Nachteil solcher Ans\u00e4tze ist die Notwendigkeit, eine lange gezielte Schulung des neuronalen Netzwerks f\u00fcr jedes Bild durchzuf\u00fchren. <\/p>\n

Die auf dem StyleGAN-Algorithmus basierende Methode erm\u00f6glicht die Verwendung eines typischen Modells, das zuvor auf allgemeinen Bildersammlungen trainiert wurde, zur Erzeugung von Elementen, die dem urspr\u00fcnglichen Bild eigen sind, mit einer Genauigkeit, die mit Algorithmen vergleichbar ist, die ein individuelles Training des Modells f\u00fcr jedes Bild erfordern. Zu den Vorteilen der neuen Methode z\u00e4hlt auch die M\u00f6glichkeit, Bilder mit einer Leistung zu modifizieren, die nahezu in Echtzeit vergleichbar ist.

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Fertige, trainierte Modelle wurden basierend auf den Sammlungen Flickr-Faces-HQ (FFHQ, 70.000 hochqualitative PNG-Bilder von Gesichtern), Stanford Cars (16.000 Bilder von Autos) und AFHQ (Tierfotos) f\u00fcr Gesichter von Menschen, Autos und Tieren vorbereitet. Zus\u00e4tzlich wurde ein Werkzeug bereitgestellt, um eigene Modelle zu trainieren, sowie gebrauchsfertige vortrainierte Modelle typischer Kodierer und Generatoren. Beispielsweise sind Generatoren verf\u00fcgbar, um Bilder im Toonify-Stil, Charaktere von Pixar, die Erstellung von Skizzen und sogar die Stilisation von Disney-Prinzessinnen zu erzeugen.

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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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