Продолжительность Жизни Возраст Трансформация Синтез

Группа исследователей из компании Adobe, а также Вашингтонского и Стенфордского университетов создали нейросеть, способную по одной фотографии предсказывать этапы старения человека начиная с раннего детства, а также показать, как могло выглядеть лицо в прошлом.

Технологией изменения возраста на фото уже никого не удивить, но у новой нейронной сети есть явные преимущества. Предыдущие алгоритмы в большинстве своём работают только с двумя возрастами, например, превращают молодых людей в старых, а старых в молодых. Кроме того, они основаны на изменении текстуры лица на изображении. В отличие от подобных алгоритмов, в том числе и от FaceApp, новая нейросеть меняет также форму лица и отдельных его частей, что позволяет добиться намного более качественного эффекта.

Лица людей меняются с возрастом, но ключевые характеристики, описывающие расположение и форму частей лица, слабо подвержены изменениям. Чтобы в процессе работы алгоритм сохранял ключевые черты лица конкретного человека, разработчики построили его по модели кодировщика-декодировщика. Алгоритм авторов на входе получает фотографию — объект с определенным разрешением. Он сжимает его и превращает в объект меньшей размерности, но сохраняя информацию об основных чертах лица, чтобы можно было восстановить исходное изображение с минимальными искажениями. Сжатое изображение подается на декодеровщик. Декодировщик также получает еще один вектор, который отвечает за оптимальное преобразование между фотографиями двух конкретных возрастов.

Для обучения нейросети использовалась базу данных из 70 тысяч фотографий, разделённых на шесть возрастных интервалов: от 0 до 2 лет, от 3 до 6, от 7 до 9, от 15 до 19, от 30 до 39 и от 50 до 69. Обучение проводилось по схеме генеративно-состязательной нейросети. Авторы создали две отдельные модели для мужчин и женщин.

Источник: www.youtube.com

Комментарии: