Tha sgioba de luchd-rannsachaidh bho Oilthigh Tel Aviv air HyperStyle fhoillseachadh, dreach inverted de shiostam ionnsachaidh inneal StyleGAN2 aig NVIDIA a chaidh ath-dhealbhadh gus pàirtean a tha a dhìth ath-chruthachadh nuair a bhios iad a’ deasachadh ìomhaighean fìor. Tha an còd sgrìobhte ann am Python a’ cleachdadh frèam PyTorch agus air a chuairteachadh fo chead MIT.
Ma leigeas StyleGAN leat aghaidhean ùra dhaoine a tha a’ coimhead gu fìrinneach a cho-chur le bhith a’ suidheachadh pharamadairean leithid aois, gnè, fad fuilt, pàtran gàire, cumadh sròn, dath craiceann, glainneachan agus ceàrn dhealbhan, an uairsin bidh HyperStyle ga dhèanamh comasach paramadairean coltach ris atharrachadh anns dealbhan gun a bhith ag atharrachadh am feartan sònraichte agus a’ cumail aithne an aghaidh thùsail. Mar eisimpleir, a ’cleachdadh HyperStyle, faodaidh tu atharrais air atharrachadh ann an aois neach ann an dealbh, stoidhle gruaige atharrachadh, glainneachan a chuir ris, feusag no mustache, ìomhaigh a dhèanamh coltach ri caractar cartùn no dealbh air a tharraing le làimh, dèan dealbh. faireachdainn brònach no sunndach. Anns a 'chùis seo, faodaidh an siostam a bhith air a thrèanadh chan ann a-mhàin gus aghaidhean dhaoine atharrachadh, ach cuideachd airson rudan sam bith, mar eisimpleir, airson deasachadh ìomhaighean de chàraichean.
Tha an dòigh a thathar a’ moladh ag amas air fuasgladh fhaighinn air an duilgheadas le ath-thogail nam pàirtean den ìomhaigh a tha a dhìth nuair a bhios iad a’ deasachadh. Anns na dòighean a bh’ ann roimhe, chaidh an co-rèiteachadh eadar ath-thogail agus comas deasachaidh fhuasgladh le bhith a’ gleusadh an gineadair ìomhaigh gus pàirtean den ìomhaigh targaid a chuir an àite nuair a bhios iad ag ath-chruthachadh raointean deasaichte a bha a dhìth an toiseach. Is e ana-cothrom nan dòighean-obrach sin an fheum air trèanadh cuimsichte fad-ùine air an lìonra neural airson gach ìomhaigh.
Tha an dòigh stèidhichte air an algairim StyleGAN ga dhèanamh comasach modal àbhaisteach a chleachdadh, a fhuair trèanadh roimhe seo air cruinneachaidhean cumanta de dh’ ìomhaighean, gus eileamaidean a ghineadh a tha àbhaisteach don ìomhaigh thùsail le ìre de mhisneachd a tha coltach ri algoirmean a dh’ fheumas trèanadh fa-leth den mhodail airson gach ìomhaigh. . Am measg buannachdan an dòigh ùr, thathas cuideachd a’ toirt fa-near comas ìomhaighean atharrachadh le coileanadh faisg air fìor-ùine.
Tha na modalan ro-thrèanadh air an ullachadh airson aghaidhean dhaoine, chàraichean is bheathaichean stèidhichte air na cruinneachaidhean de Flickr-Faces-HQ (FFHQ, 70k ìomhaighean PNG àrd-inbhe de aghaidhean daonna), Càraichean Stanford (dealbhan 16k de chàraichean) agus AFHQ (dealbhan de bheathaichean). A bharrachd air an sin, tha innealan air an toirt seachad airson na modalan aca a thrèanadh, a bharrachd air modalan le trèanadh deiseil de chòdairean àbhaisteach agus gineadairean a tha freagarrach airson an cleachdadh leotha. Mar eisimpleir, tha gineadairean rim faighinn airson ìomhaighean ann an stoidhle Toonify a chruthachadh, caractaran Pixar, sgeidseadh, agus eadhon an stoidhleachadh mar bana-phrionnsaichean Disney.
Source: fosgailtenet.ru