{"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\/novosti-interneta\/hyperstyle-adaptacziya-sistemy-mashinnogo-obucheniya-stylegan-dlya-redaktirovaniya-izobrazhenij","title":{"rendered":"HyperStyle \u2014 Anpassung des maschinellen Lernsystems StyleGAN zur Bildbearbeitung","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Ein Forscherteam der Universit\u00e4t Tel Aviv stellte HyperStyle vor, eine invertierte Version des von NVIDIA entwickelten maschinellen Lernsystems StyleGAN2, das umgebaut wurde, um fehlende Teile bei der Bearbeitung realer Bilder wiederherzustellen. Der Code ist in Python geschrieben und verwendet das Framework PyTorch und wird unter der MIT-Lizenz verbreitet. <\/p>\n

Wenn StyleGAN in der Lage ist, realistisch aussehende, neue menschliche Gesichter zu synthetisieren, indem Parameter wie Alter, Geschlecht, Haarl\u00e4nge, Art des L\u00e4chelns, Nasenform, Hautfarbe, Brillen und Foto-Angle angegeben werden, so erm\u00f6glicht es HyperStyle, \u00e4hnliche Parameter in bestehenden Fotos zu \u00e4ndern, ohne die charakteristischen Merkmale zu ver\u00e4ndern und die Wiedererkennbarkeit des urspr\u00fcnglichen Gesichts zu bewahren. Zum Beispiel kann man mit HyperStyle das Alter einer Person auf einem Foto simulieren, die Frisur \u00e4ndern, Brillen, einen Bart oder Schnurrbart hinzuf\u00fcgen, dem Bild das Aussehen einer cartoonfigur oder eines Gem\u00e4ldes verleihen, oder den Gesichtsausdruck traurig oder fr\u00f6hlich gestalten. Dabei kann das System nicht nur zum \u00c4ndern von Gesichtern von Menschen, sondern auch f\u00fcr beliebige Objekte trainiert werden, zum Beispiel zum Bearbeiten von Bildern von Automobilen.

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Die vorgeschlagene Methode zielt darauf ab, das Problem der Rekonstruktion fehlender Teile eines Bildes beim Bearbeiten zu l\u00f6sen. In zuvor vorgeschlagenen Methoden wurde der Kompromiss zwischen Rekonstruktion und Bearbeitbarkeit durch eine feine Anpassung des Bildgenerators gel\u00f6st, um Teile des Zielbildes beim Rekonstruieren urspr\u00fcnglich fehlender bearbeitbarer Bereiche zu ersetzen. Ein Nachteil solcher Ans\u00e4tze ist die Notwendigkeit eines langen zielgerichteten Trainings des neuronalen Netzwerks f\u00fcr jedes Bild. <\/p>\n

Die auf dem StyleGAN-Algorithmus basierende Methode erm\u00f6glicht die Verwendung eines typischen Modells, das im Voraus auf allgemeinen Bildsammlungen trainiert wurde, um Elemente, die dem urspr\u00fcnglichen Bild eigen sind, mit einem Grad an Genauigkeit zu generieren, der mit Algorithmen vergleichbar ist, die ein individuelles Training des Modells f\u00fcr jedes Bild erfordern. Zu den Vorteilen des neuen Verfahrens geh\u00f6rt auch die M\u00f6glichkeit, Bilder mit einer Leistung zu modifizieren, die nahe am Echtzeitbetrieb liegt.

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Fertige trainierte Modelle sind f\u00fcr Gesichter von Menschen, Maschinen und Tieren basierend auf Sammlungen wie Flickr-Faces-HQ (FFHQ, 70.000 hochwertige PNG-Bilder von menschlichen Gesichtern), Stanford Cars (16.000 Bilder von Autos) und AFHQ (Tierfotos) bereitgestellt. Dar\u00fcber hinaus steht Werkzeug zur Verf\u00fcgung, um eigene Modelle zu trainieren, sowie einsatzbereite, trainierte Modelle typischer Encoder und Generatoren. Zum Beispiel sind Generatoren verf\u00fcgbar, um Bilder im Toonify-Stil, Pixar-Charaktere, Skizzen und sogar Disney-Prinzessinnen zu erstellen.

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

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