Ryhmä tutkijoita Shanghain teknisestä yliopistosta
käyttämällä kehystä
Työkalusarja vastaanottaa kaksiulotteisen kuvan syötteenä ja syntetisoi muokatun tuloksen valitun mallin perusteella. Kolme muunnosvaihtoehtoa tuetaan:
Liikkuvan kohteen luominen, joka seuraa liikkeitä, joilla mallia on harjoiteltu. Ulkonäön elementtien siirtäminen mallista esineeseen (esimerkiksi vaatteiden vaihto). Uuden kuvakulman luominen (esimerkiksi profiilikuvan synteesi koko kasvokuvan perusteella). Kaikki kolme menetelmää voidaan yhdistää, esimerkiksi voit luoda valokuvasta videon, joka simuloi monimutkaisen akrobaattisen tempun suorittamista eri vaatteissa.
Synteesiprosessin aikana suoritetaan samanaikaisesti valokuvan kohteen valinta ja puuttuvien taustaelementtien muodostaminen liikkuessa. Neuroverkkomallia voidaan harjoitella kerran ja käyttää erilaisiin muunnoksiin. Lataamista varten
Toisin kuin muunnosmenetelmät, jotka perustuvat muuntamiseen avainpisteillä, jotka kuvaavat kehon sijaintia kaksiulotteisessa avaruudessa, Impersonator yrittää syntetisoida kolmiulotteisen meshin kehon kuvauksen kanssa koneoppimismenetelmillä.
Ehdotettu menetelmä mahdollistaa yksilöllisen vartalon muodon ja nykyisen asennon huomioon ottavat manipulaatiot, jotka simuloivat raajojen luonnollisia liikkeitä.
Säilyttääksesi alkuperäiset tiedot, kuten tekstuurit, tyylin, värit ja kasvojentunnistuksen muutosprosessin aikana,
Lähde: opennet.ru