કોમ્પ્યુટર વિઝન અને ગ્રાફિક્સમાં ઉચ્ચતમ કેલિબરની સર્જનાત્મક પોટ્રેટ ફિલ્મોનું નિર્માણ કરવું એ એક નિર્ણાયક અને ઇચ્છનીય કાર્ય છે.
જો કે શક્તિશાળી સ્ટાઈલગન પર આધારિત પોટ્રેટ ઈમેજ ટૂનિફિકેશન માટે ઘણા અસરકારક મોડલ્સ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા છે, આ ઈમેજ-ઓરિએન્ટેડ ટેકનિકો જ્યારે વિડીયો સાથે ઉપયોગમાં લેવામાં આવે ત્યારે સ્પષ્ટ ખામીઓ ધરાવે છે, જેમ કે નિશ્ચિત ફ્રેમનું કદ, ચહેરાના સંરેખણની જરૂરિયાત, ચહેરાની વિગતોની ગેરહાજરી. , અને ટેમ્પોરલ અસંગતતા.
એક ક્રાંતિકારી VToonify ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ મુશ્કેલ નિયંત્રિત હાઇ-રિઝોલ્યુશન પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઇલ ટ્રાન્સફરનો સામનો કરવા માટે થાય છે.
અમે આ લેખમાં VToonify પરના સૌથી તાજેતરના અભ્યાસની તપાસ કરીશું, જેમાં તેની કાર્યક્ષમતા, ખામીઓ અને અન્ય પરિબળોનો સમાવેશ થાય છે.
Vtoonify શું છે?
VToonify ફ્રેમવર્ક કસ્ટમાઇઝ કરી શકાય તેવા હાઇ-રિઝોલ્યુશન પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઇલ ટ્રાન્સમિશન માટે પરવાનગી આપે છે.
VToonify, ફ્રેમ વિગતો જાળવી રાખવા એન્કોડર દ્વારા પુનઃપ્રાપ્ત મલ્ટી-સ્કેલ સામગ્રી લાક્ષણિકતાઓ પર આધારિત ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા કલાત્મક પોટ્રેટ બનાવવા માટે StyleGAN ના મધ્ય-અને ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન સ્તરોનો ઉપયોગ કરે છે.
પરિણામસ્વરૂપ સંપૂર્ણ કન્વોલ્યુશનલ આર્કિટેક્ચર ચલ-કદની મૂવીઝમાં બિન-સંરેખિત ચહેરાઓને ઇનપુટ તરીકે લે છે, પરિણામે આઉટપુટમાં વાસ્તવિક હિલચાલ સાથે સંપૂર્ણ-ચહેરાના પ્રદેશોમાં પરિણમે છે.
આ ફ્રેમવર્ક વર્તમાન StyleGAN-આધારિત ઇમેજ ટૂનિફિકેશન મોડલ્સ સાથે સુસંગત છે, જે તેમને વિડિયો ટૂનિફિકેશન સુધી વિસ્તૃત કરવાની મંજૂરી આપે છે, અને એડજસ્ટેબલ કલર અને ઇન્ટેન્સિટી કસ્ટમાઇઝેશન જેવી આકર્ષક લાક્ષણિકતાઓ વારસામાં મળે છે.
આ અભ્યાસ અનુક્રમે કલેક્શન-આધારિત અને ઉદાહરણ-આધારિત પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઈલ ટ્રાન્સફર માટે Toonify અને DualStyleGAN પર આધારિત VToonifyના બે ઇન્સ્ટિશ્યેશન રજૂ કરે છે.
વ્યાપક પ્રાયોગિક તારણો દર્શાવે છે કે સૂચિત VToonify ફ્રેમવર્ક ચલ શૈલીના પરિમાણો સાથે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળી, અસ્થાયી-સુસંગત કલાત્મક પોટ્રેટ મૂવીઝ બનાવવા માટે હાલના અભિગમો કરતાં વધુ પ્રદર્શન કરે છે.
સંશોધકો પ્રદાન કરે છે Google Colab નોટબુક, જેથી તમે તેના પર તમારા હાથ ગંદા કરી શકો.
તે કેવી રીતે કામ કરે છે?
એડજસ્ટેબલ હાઇ-રિઝોલ્યુશન પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઇલ ટ્રાન્સફરને પૂર્ણ કરવા માટે, VToonify ઇમેજ ટ્રાન્સલેશન ફ્રેમવર્કના ફાયદાઓને StyleGAN-આધારિત ફ્રેમવર્ક સાથે જોડે છે.
વિવિધ ઇનપુટ કદને સમાવવા માટે, ઇમેજ ટ્રાન્સલેશન સિસ્ટમ સંપૂર્ણપણે કન્વ્યુલેશનલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. બીજી તરફ, શરૂઆતથી તાલીમ, ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન અને નિયંત્રિત શૈલી ટ્રાન્સમિશનને અશક્ય બનાવે છે.
પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત StyleGAN મોડલનો ઉપયોગ StyleGAN-આધારિત ફ્રેમવર્કમાં ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન અને નિયંત્રિત શૈલી ટ્રાન્સફર માટે થાય છે, જો કે તે નિશ્ચિત ચિત્ર કદ અને વિગતોના નુકસાન સુધી મર્યાદિત છે.
StyleGAN ને હાઇબ્રિડ ફ્રેમવર્કમાં તેના નિશ્ચિત-કદના ઇનપુટ ફીચર અને લો-રિઝોલ્યુશન લેયર્સને કાઢી નાખીને સંશોધિત કરવામાં આવ્યું છે, જેના પરિણામે ઇમેજ ટ્રાન્સલેશન ફ્રેમવર્ક જેવું જ સંપૂર્ણ કન્વોલ્યુશનલ એન્કોડર-જનરેટર આર્કિટેક્ચર છે.
ફ્રેમ વિગતો જાળવવા માટે, જનરેટરને વધારાની સામગ્રીની જરૂરિયાત તરીકે ઇનપુટ ફ્રેમની બહુ-સ્કેલ સામગ્રી લાક્ષણિકતાઓને બહાર કાઢવા માટે એન્કોડરને તાલીમ આપો. Vtoonify તેના ડેટા અને મોડલ બંનેને નિસ્યંદિત કરવા માટે જનરેટરમાં મૂકીને StyleGAN મોડલની શૈલી નિયંત્રણ સુગમતા વારસામાં મેળવે છે.
StyleGAN અને પ્રસ્તાવિત Vtoonify ની મર્યાદાઓ
કલાત્મક ચિત્રો આપણા રોજિંદા જીવનમાં તેમજ કલા જેવા સર્જનાત્મક વ્યવસાયોમાં સામાન્ય છે. સામાજિક મીડિયા અવતાર, ચલચિત્રો, મનોરંજન જાહેરાતો વગેરે.
ના વિકાસ સાથે ઊંડા શિક્ષણ ટેક્નોલોજી, હવે સ્વચાલિત પોટ્રેટ શૈલી ટ્રાન્સફરનો ઉપયોગ કરીને વાસ્તવિક જીવનના ચહેરાના ફોટાઓમાંથી ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા કલાત્મક પોટ્રેટ બનાવવાનું શક્ય છે.
ઇમેજ-આધારિત શૈલી ટ્રાન્સફર માટે વિવિધ સફળ રીતો બનાવવામાં આવી છે, જેમાંથી ઘણી મોબાઇલ એપ્લિકેશનના સ્વરૂપમાં શરૂઆતના વપરાશકર્તાઓ માટે સરળતાથી સુલભ છે. છેલ્લા ઘણા વર્ષોમાં વિડિઓ સામગ્રી ઝડપથી અમારા સોશિયલ મીડિયા ફીડ્સનો મુખ્ય આધાર બની ગઈ છે.
સોશિયલ મીડિયા અને ક્ષણિક ફિલ્મોના ઉદયને કારણે સફળ અને રસપ્રદ વિડિયો બનાવવા માટે નવીન વિડિયો એડિટિંગ, જેમ કે પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઇલ ટ્રાન્સફરની માંગમાં વધારો થયો છે.
હાલની ઇમેજ-ઓરિએન્ટેડ તકનીકો જ્યારે મૂવીઝ પર લાગુ કરવામાં આવે ત્યારે નોંધપાત્ર ગેરફાયદા ધરાવે છે, સ્વચાલિત પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઈલાઇઝેશનમાં તેમની ઉપયોગીતાને મર્યાદિત કરે છે.
પોટ્રેટ પિક્ચર સ્ટાઈલ ટ્રાન્સફર મોડલ વિકસાવવા માટે StyleGAN એ એડજસ્ટેબલ સ્ટાઈલ મેનેજમેન્ટ સાથે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ચહેરાઓ બનાવવાની ક્ષમતાને કારણે સામાન્ય બેકબોન છે.
StyleGAN-આધારિત સિસ્ટમ (પિક્ચર ટૂનિફિકેશન તરીકે પણ ઓળખાય છે) StyleGAN લેટેન્ટ સ્પેસમાં વાસ્તવિક ચહેરાને એન્કોડ કરે છે અને પછી એક શૈલીયુક્ત સંસ્કરણ બનાવવા માટે કલાત્મક પોટ્રેટ ડેટાસેટ પરના અન્ય StyleGAN ફાઇન-ટ્યુન પર પરિણામી સ્ટાઈલ કોડ લાગુ કરે છે.
StyleGAN સંરેખિત ચહેરાઓ સાથે અને નિશ્ચિત કદમાં ચિત્રો બનાવે છે, જે વાસ્તવિક-વિશ્વના ફૂટેજમાં ગતિશીલ ચહેરાઓની તરફેણ કરતું નથી. વિડિયોમાં ચહેરાને કાપવા અને ગોઠવણી કરવાથી ક્યારેક ચહેરો આંશિક અને બેડોળ હાવભાવમાં પરિણમે છે. સંશોધકો આ મુદ્દાને StyleGAN નું 'નિશ્ચિત-પાક પ્રતિબંધ' કહે છે.
અસંરેખિત ચહેરાઓ માટે, StyleGAN3 પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યું છે; જો કે, તે માત્ર સેટ પિક્ચર સાઈઝને સપોર્ટ કરે છે.
તદુપરાંત, તાજેતરના અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે સંરેખિત ચહેરાઓ કરતાં અસંબંધિત ચહેરાઓને એન્કોડ કરવું વધુ પડકારજનક છે. ખોટો ચહેરો એન્કોડિંગ પોટ્રેટ શૈલી ટ્રાન્સફર માટે હાનિકારક છે, પરિણામે ઓળખમાં ફેરફાર અને પુનઃનિર્માણ અને શૈલીયુક્ત ફ્રેમમાં ઘટકો ખૂટે છે.
જેમ જેમ ચર્ચા કરવામાં આવી છે, પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઈલ ટ્રાન્સફર માટેની કાર્યક્ષમ ટેકનિક નીચેની સમસ્યાઓને હેન્ડલ કરવી જોઈએ:
- વાસ્તવિક હિલચાલને જાળવવા માટે, અભિગમ અસંરેખિત ચહેરાઓ અને વિવિધ વિડિયો કદ સાથે વ્યવહાર કરવા સક્ષમ હોવા જોઈએ. મોટી વિડિયો સાઇઝ, અથવા દૃશ્યનો વિશાળ કોણ, ચહેરાને ફ્રેમની બહાર જતા અટકાવતી વખતે વધુ માહિતી મેળવી શકે છે.
- આજના સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા HD ગેજેટ્સ સાથે સ્પર્ધા કરવા માટે, ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન વિડિઓ જરૂરી છે.
- વાસ્તવવાદી વપરાશકર્તા ક્રિયાપ્રતિક્રિયા સિસ્ટમ વિકસાવતી વખતે વપરાશકર્તાઓને તેમની પસંદગી બદલવા અને પસંદ કરવા માટે લવચીક શૈલી નિયંત્રણની ઓફર કરવી જોઈએ.
તે હેતુ માટે, સંશોધકો VToonify સૂચવે છે, જે વિડિયો ટૂનિફિકેશન માટે એક નવલકથા હાઇબ્રિડ ફ્રેમવર્ક છે. પાકની નિશ્ચિત મર્યાદાને દૂર કરવા માટે, સંશોધકો સૌપ્રથમ StyleGAN માં અનુવાદ સમકક્ષતાનો અભ્યાસ કરે છે.
એડજસ્ટેબલ હાઈ-રિઝોલ્યુશન પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઈલ ટ્રાન્સફર હાંસલ કરવા માટે VToonify StyleGAN-આધારિત આર્કિટેક્ચર અને ઈમેજ ટ્રાન્સલેશન ફ્રેમવર્કના ફાયદાઓને જોડે છે.
નીચેના મુખ્ય યોગદાન છે:
- સંશોધકો StyleGAN ના નિશ્ચિત-પાક અવરોધની તપાસ કરે છે અને અનુવાદ સમકક્ષતાના આધારે ઉકેલનો પ્રસ્તાવ મૂકે છે.
- સંશોધકો નિયંત્રિત ઉચ્ચ-રીઝોલ્યુશન પોટ્રેટ વિડિયો સ્ટાઈલ ટ્રાન્સફર માટે એક અનન્ય સંપૂર્ણ કન્વોલ્યુશનલ VToonify ફ્રેમવર્ક રજૂ કરે છે જે અસંરેખિત ચહેરાઓ અને વિવિધ વિડિયો કદને સપોર્ટ કરે છે.
- સંશોધકો Toonify અને DualStyleGAN ના બેકબોન્સ પર VToonify બનાવે છે અને સંગ્રહ-આધારિત અને ઉદાહરણ-આધારિત પોટ્રેટ વિડિયો શૈલી ટ્રાન્સફરને સક્ષમ કરવા માટે ડેટા અને મોડેલ બંનેના સંદર્ભમાં બેકબોન્સને ઘટ્ટ કરે છે.
Vtoonifyની સરખામણી અન્ય અદ્યતન મોડલ સાથે
Toonify
તે StyleGAN નો ઉપયોગ કરીને સંરેખિત ચહેરા પર સંગ્રહ-આધારિત શૈલી ટ્રાન્સફર માટે પાયા તરીકે કામ કરે છે. શૈલી કોડ પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે, સંશોધકોએ PSP માટે ચહેરાઓ સંરેખિત કરવા અને 256256 ફોટા કાપવા આવશ્યક છે. Toonify નો ઉપયોગ 1024*1024 સ્ટાઇલ કોડ્સ સાથે સ્ટાઈલાઇઝ્ડ પરિણામ જનરેટ કરવા માટે થાય છે.
અંતે, તેઓ વિડિયોમાં પરિણામને તેના મૂળ સ્થાન પર ફરીથી ગોઠવે છે. બિન-શૈલીવાળા વિસ્તારને કાળા પર સેટ કરવામાં આવ્યો છે.
ડ્યુઅલ સ્ટાઇલ GAN
તે StyleGAN પર આધારિત ઉદાહરણ-આધારિત શૈલી ટ્રાન્સફર માટે બેકબોન છે. તેઓ Toonify જેવી જ ડેટા પ્રી- અને પોસ્ટ-પ્રોસેસિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે.
Pix2pixHD
તે ઇમેજ-ટુ-ઇમેજ ટ્રાન્સલેશન મોડલ છે જેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન સંપાદન માટે પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ્સને ઘટ્ટ કરવા માટે થાય છે. તેને જોડી ડેટાનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપવામાં આવે છે.
સંશોધકો pix2pixHD નો ઉપયોગ તેના વધારાના ઉદાહરણ નકશા ઇનપુટ્સ તરીકે કરે છે કારણ કે તે એક્સ્ટ્રેક્ટેડ પાર્સિંગ મેપનો ઉપયોગ કરે છે.
પ્રથમ ઓર્ડર મોશન
FOM એ એક લાક્ષણિક ઈમેજ એનિમેશન મોડલ છે. તેને 256256 ચિત્રો પર તાલીમ આપવામાં આવી હતી અને તે અન્ય છબી કદ સાથે ખરાબ પ્રદર્શન કરે છે. પરિણામે, સંશોધકોએ FOM માટે એનિમેશન માટે પ્રથમ વિડિયો ફ્રેમ્સને 256*256 પર સ્કેલ કર્યું અને પછી પરિણામોને તેમના મૂળ કદમાં પુન:આકાર આપ્યો.
વાજબી સરખામણી માટે, FOM તેના સંદર્ભ શૈલીની છબી તરીકે તેના અભિગમની પ્રથમ શૈલીયુક્ત ફ્રેમનો ઉપયોગ કરે છે.
ડગન
તે 3D ફેસ એનિમેશન મોડલ છે. તેઓ FOM જેવી જ ડેટા તૈયારી અને પોસ્ટપ્રોસેસિંગ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે.
લાભો
- તે કળા, સોશિયલ મીડિયા અવતાર, મૂવીઝ, મનોરંજન જાહેરાતો વગેરેમાં કાર્યરત થઈ શકે છે.
- Vtoonify નો ઉપયોગ મેટાવર્સમાં પણ થઈ શકે છે.
મર્યાદાઓ
- આ પદ્ધતિ સ્ટાઈલગેન-આધારિત બેકબોન્સમાંથી ડેટા અને મોડેલ બંનેને બહાર કાઢે છે, જેના પરિણામે ડેટા અને મોડલ પૂર્વગ્રહ થાય છે.
- કલાકૃતિઓ મોટે ભાગે શૈલીયુક્ત ચહેરાના પ્રદેશ અને અન્ય વિભાગો વચ્ચેના કદના તફાવતને કારણે થાય છે.
- ચહેરાના પ્રદેશમાં વસ્તુઓ સાથે કામ કરતી વખતે આ વ્યૂહરચના ઓછી સફળ છે.
ઉપસંહાર
છેલ્લે, VToonify એ શૈલી-નિયંત્રિત ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન વિડિઓ ટૂનિફિકેશન માટેનું માળખું છે.
આ ફ્રેમવર્ક વિડિયોઝને હેન્ડલ કરવામાં શાનદાર પ્રદર્શન હાંસલ કરે છે અને સ્ટાઇલગેન-આધારિત ઇમેજ ટૂનિફિકેશન મોડલ્સને તેમના બંનેના સંદર્ભમાં કન્ડેન્સ કરીને માળખાકીય શૈલી, રંગ શૈલી અને શૈલીની ડિગ્રી પર વ્યાપક નિયંત્રણને સક્ષમ કરે છે. કૃત્રિમ માહિતી અને નેટવર્ક માળખાં.
એક જવાબ છોડો