ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಕ್ಯಾಲಿಬರ್ನ ಸೃಜನಶೀಲ ಭಾವಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಬಲವಾದ StyleGAN ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪೋರ್ಟ್ರೇಟ್ ಇಮೇಜ್ ಟೂನಿಫಿಕೇಶನ್ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ಈ ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ವೀಡಿಯೊಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಿದಾಗ ಸ್ಪಷ್ಟ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ಥಿರ ಫ್ರೇಮ್ ಗಾತ್ರ, ಮುಖದ ಜೋಡಣೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆ, ಮುಖದ ವಿವರಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿ. , ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅಸಂಗತತೆ.
ಒಂದು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ VToonify ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಉನ್ನತ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಪೋರ್ಟ್ರೇಟ್ ವೀಡಿಯೊ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅದರ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆ, ನ್ಯೂನತೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ನಾವು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ VToonify ಕುರಿತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
Vtoonify ಎಂದರೇನು?
VToonify ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಪೋರ್ಟ್ರೇಟ್ ವೀಡಿಯೊ ಶೈಲಿಯ ಪ್ರಸರಣಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಫ್ರೇಮ್ ವಿವರಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಎನ್ಕೋಡರ್ನಿಂದ ಹಿಂಪಡೆಯಲಾದ ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಷಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಲಾತ್ಮಕ ಭಾವಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು VToonify StyleGAN ನ ಮಧ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕನ್ವಲ್ಯೂಶನಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ವೇರಿಯಬಲ್-ಗಾತ್ರದ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸದ ಮುಖಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ನಂತೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ-ಮುಖದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ.
ಈ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಪ್ರಸ್ತುತ StyleGAN-ಆಧಾರಿತ ಇಮೇಜ್ ಟೂನಿಫಿಕೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ವೀಡಿಯೊ ಟೂನಿಫಿಕೇಶನ್ಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ತೀವ್ರತೆಯ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣದಂತಹ ಆಕರ್ಷಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಯನ Toonify ಮತ್ತು DualStyleGAN ಆಧಾರಿತ VToonify ನ ಎರಡು ಇನ್ಸ್ಟಾಂಟಿಯೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಅನುಕರಣೀಯ-ಆಧಾರಿತ ಭಾವಚಿತ್ರ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಗಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.
ವೇರಿಯಬಲ್ ಶೈಲಿಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ-ಸುಸಂಬದ್ಧವಾದ ಕಲಾತ್ಮಕ ಭಾವಚಿತ್ರ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ VToonify ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಂಶೋಧಕರು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ Google Colab ನೋಟ್ಬುಕ್, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಅದರ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ಕೈಗಳನ್ನು ಕೊಳಕು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಪೋಟ್ರೇಟ್ ವೀಡಿಯೊ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, VToonify ಚಿತ್ರ ಅನುವಾದ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು StyleGAN-ಆಧಾರಿತ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು, ಚಿತ್ರ ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಮೊದಲಿನಿಂದ ತರಬೇತಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಶೈಲಿಯ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ StyleGAN ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಗಾಗಿ StyleGAN-ಆಧಾರಿತ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಇದು ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ವಿವರ ನಷ್ಟಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.
StyleGAN ಅನ್ನು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಸ್ಥಿರ-ಗಾತ್ರದ ಇನ್ಪುಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಇಮೇಜ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಷನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಹೋಲುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾನ್ವಲ್ಯೂಶನಲ್ ಎನ್ಕೋಡರ್-ಜನರೇಟರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಫ್ರೇಮ್ ವಿವರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಜನರೇಟರ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಿಷಯದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಫ್ರೇಮ್ನ ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಷಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಎನ್ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ. Vtoonify ಅದರ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಎರಡನ್ನೂ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸಲು ಜನರೇಟರ್ಗೆ ಹಾಕುವ ಮೂಲಕ StyleGAN ಮಾದರಿಯ ಶೈಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
StyleGAN ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ Vtoonify ನ ಮಿತಿಗಳು
ಕಲಾತ್ಮಕ ಭಾವಚಿತ್ರಗಳು ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕಲೆಯಂತಹ ಸೃಜನಶೀಲ ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಅವತಾರಗಳು, ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು, ಮನರಂಜನಾ ಜಾಹೀರಾತು, ಇತ್ಯಾದಿ.
ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾವಚಿತ್ರ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೈಜ-ಜೀವನದ ಮುಖದ ಫೋಟೋಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಲಾತ್ಮಕ ಭಾವಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈಗ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
ಇಮೇಜ್-ಆಧಾರಿತ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಗಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ವಿವಿಧ ಯಶಸ್ವಿ ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಕಳೆದ ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ವೀಡಿಯೊ ವಿಷಯವು ನಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಫೀಡ್ಗಳ ಮುಖ್ಯ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.
ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಕಾಲಿಕ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳ ಏರಿಕೆಯು ಯಶಸ್ವಿ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಭಾವಚಿತ್ರ ವೀಡಿಯೋ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯಂತಹ ನವೀನ ವೀಡಿಯೊ ಸಂಪಾದನೆಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ.
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಗಮನಾರ್ಹ ಅನನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾವಚಿತ್ರ ವೀಡಿಯೋ ಶೈಲೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಶೈಲಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮುಖಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಸ್ಟೈಲ್ಗಾನ್ ಭಾವಚಿತ್ರ ಚಿತ್ರ ಶೈಲಿ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿದೆ.
StyleGAN-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು (ಚಿತ್ರ ಟೂನಿಫಿಕೇಶನ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) StyleGAN ಸುಪ್ತ ಜಾಗಕ್ಕೆ ನೈಜ ಮುಖವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಶೈಲಿಯ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಲಾತ್ಮಕ ಭಾವಚಿತ್ರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಮತ್ತೊಂದು StyleGAN ಗೆ ಶೈಲೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
StyleGAN ಜೋಡಿಸಲಾದ ಮುಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ತುಣುಕಿನಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮುಖಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ಫೇಸ್ ಕ್ರಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜೋಡಣೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಭಾಗಶಃ ಮುಖ ಮತ್ತು ವಿಚಿತ್ರವಾದ ಸನ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು StyleGAN ನ 'ಸ್ಥಿರ-ಬೆಳೆ ನಿರ್ಬಂಧ' ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಜೋಡಿಸದ ಮುಖಗಳಿಗಾಗಿ, StyleGAN3 ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಸೆಟ್ ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಜೋಡಿಸಲಾದ ಮುಖಗಳಿಗಿಂತ ಜೋಡಿಸದ ಮುಖಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನದು ಎಂದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ತಪ್ಪಾದ ಮುಖದ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಭಾವಚಿತ್ರ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ಫ್ರೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗುರುತಿನ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಘಟಕಗಳಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ, ಭಾವಚಿತ್ರದ ವೀಡಿಯೊ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ ಸಮರ್ಥ ತಂತ್ರವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬೇಕು:
- ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು, ವಿಧಾನವು ಜೋಡಿಸದ ಮುಖಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವೀಡಿಯೊ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ವೀಡಿಯೊ ಗಾತ್ರ, ಅಥವಾ ವಿಶಾಲ ಕೋನ, ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಹೊರಗೆ ಚಲಿಸದಂತೆ ಮುಖವನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು.
- ಇಂದಿನ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ HD ಗ್ಯಾಜೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವೀಡಿಯೊ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ವಾಸ್ತವಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಶೈಲಿಯ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡಬೇಕು.
ಆ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು VToonify, ವೀಡಿಯೊ ಟೂನಿಫಿಕೇಶನ್ಗಾಗಿ ಒಂದು ಕಾದಂಬರಿ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸ್ಥಿರ ಬೆಳೆ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮೊದಲು StyleGAN ನಲ್ಲಿ ಅನುವಾದ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
VToonify ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಪೋರ್ಟ್ರೇಟ್ ವೀಡಿಯೊ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು StyleGAN-ಆಧಾರಿತ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಷನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೆಳಗಿನವುಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಕೊಡುಗೆಗಳಾಗಿವೆ:
- ಸಂಶೋಧಕರು StyleGAN ನ ಸ್ಥಿರ-ಬೆಳೆ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅನುವಾದ ಸಮಾನತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ನಿಯಂತ್ರಿತ ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಪೋಟ್ರೇಟ್ ವೀಡಿಯೊ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಗಾಗಿ ಸಂಶೋಧಕರು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕನ್ವಲ್ಯೂಶನಲ್ VToonify ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಅದು ಜೋಡಿಸದ ಮುಖಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವೀಡಿಯೊ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸಂಶೋಧಕರು Toonify ಮತ್ತು DualStyleGAN ನ ಬೆನ್ನೆಲುಬುಗಳ ಮೇಲೆ VToonify ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಭಾವಚಿತ್ರದ ವೀಡಿಯೊ ಶೈಲಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಬೆನ್ನೆಲುಬುಗಳನ್ನು ಸಾಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
Vtoonify ಅನ್ನು ಇತರ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು
ಟೂನಿಫೈ
StyleGAN ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜೋಡಿಸಲಾದ ಮುಖಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಗ್ರಹ-ಆಧಾರಿತ ಶೈಲಿ ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ ಇದು ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಟೈಲ್ ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮುಖಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು PSP ಗಾಗಿ 256256 ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಬೇಕು. 1024*1024 ಶೈಲಿಯ ಕೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಶೈಲೀಕೃತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ರಚಿಸಲು Toonify ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಅವರು ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅದರ ಮೂಲ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಮರು-ಜೋಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಶೈಲಿಯಿಲ್ಲದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಕಪ್ಪು ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ.
DualStyleGAN
ಇದು StyleGAN ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಶೈಲಿ ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿದೆ. ಅವರು Toonify ನಂತಹ ಅದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
Pix2pixHD
ಇದು ಇಮೇಜ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಭಾಷಾಂತರ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಎಡಿಟಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಜೋಡಿಯಾಗಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಂಶೋಧಕರು pix2pixHD ಅನ್ನು ಅದರ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿದರ್ಶನ ನಕ್ಷೆ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಮೊದಲ ಆದೇಶದ ಚಲನೆ
FOM ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರ ಅನಿಮೇಷನ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು 256256 ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮೊದಲು ವೀಡಿಯೊ ಫ್ರೇಮ್ಗಳನ್ನು 256*256 ಗೆ FOM ಗೆ ಅನಿಮೇಷನ್ಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಮೂಲ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ.
ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ, FOM ತನ್ನ ವಿಧಾನದ ಮೊದಲ ಶೈಲೀಕೃತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಅದರ ಉಲ್ಲೇಖ ಶೈಲಿಯ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಡಾಗನ್
ಇದು 3D ಮುಖದ ಅನಿಮೇಷನ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಅವರು FOM ನಂತೆ ಅದೇ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಪೋಸ್ಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಇದನ್ನು ಕಲೆಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಅವತಾರಗಳು, ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು, ಮನರಂಜನಾ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- Vtoonify ಅನ್ನು ಮೆಟಾವರ್ಸ್ನಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು.
ಮಿತಿಗಳು
- ಈ ವಿಧಾನವು StyleGAN-ಆಧಾರಿತ ಬೆನ್ನೆಲುಬುಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಎರಡನ್ನೂ ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಶೈಲೀಕೃತ ಮುಖದ ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಭಾಗಗಳ ನಡುವಿನ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.
- ಮುಖದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಈ ತಂತ್ರವು ಕಡಿಮೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, VToonify ಶೈಲಿ-ನಿಯಂತ್ರಿತ ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವೀಡಿಯೊ ಟೂನಿಫಿಕೇಶನ್ನ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ.
ಈ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟೈಲ್ಗಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಇಮೇಜ್ ಟೂನಿಫಿಕೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಎರಡರ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಘನೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ರಚನಾತ್ಮಕ ಶೈಲಿ, ಬಣ್ಣ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ಪದವಿಯ ಮೇಲೆ ವಿಶಾಲವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರಚನೆಗಳು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ