Di vîzyon û grafîkên kompîturê de peywirek girîng û xwestek e ku meriv fîlimên portreya afirîner ên qalibê herî bilind hilberîne.
Her çend çend modelên bi bandor ên ji bo ronîkirina wêneya portreyê li ser bingeha StyleGAN-a hêzdar hatine pêşniyar kirin, van teknîkên wêne-oriented dema ku bi vîdyoyan re têne bikar anîn kêmasiyên zelal hene, wek mezinahiya çarçoweya sabît, hewcedariya lihevkirina rû, nebûna hûrguliyên nerû , û nerazîbûna demkî.
Çarçoveyek şoreşgerî ya VToonify tê bikar anîn da ku bi veguheztina şêwaza vîdyoya portreya bi çareseriya bilind a dijwar a kontrolkirî re mijûl bibe.
Em ê di vê gotarê de lêkolîna herî dawî ya li ser VToonify, tevî fonksiyonên wê, kêmasî, û faktorên din vekolînin.
Vtoonify çi ye?
Çarçoveya VToonify rê dide veguheztina şêwaza vîdyoya portreya bi rezîliya bilind a xwerû.
VToonify qatên naverast û bilind ên StyleGAN-ê bikar tîne da ku portreyên hunerî yên bi kalîte li ser bingeha taybetmendiyên naverokê yên pir-pîvandî yên ku ji hêla encoder ve hatine wergirtin biafirîne da ku hûrguliyên çarçoveyê bigire.
Mîmariya bi tevahî tevlihev a encamgir di fîlimên mezinahiya guhêrbar de rûyên ne-hevgirêdayî wekî têketinê digire, di encamê de herêmên rû-rû bi tevgerên rastîn ên derketinê pêk tê.
Ev çarçove bi modelên tonîkkirina wêneyê ya li ser bingeha StyleGAN-ê ya heyî re hevaheng e, ku dihêle ku ew bi toonkirina vîdyoyê re werin dirêj kirin, û taybetmendiyên balkêş ên wekî xwerûkirina reng û tîrêjê ya birêkûpêk mîras digire.
Ev xwendina zanko Ji bo veguheztina şêwaza vîdyoya portreyê ya li ser bingeha berhevokê û li gorî nimûneyê, du nimûneyên VToonify li ser bingeha Toonify û DualStyleGAN destnîşan dike.
Encamên ceribandî yên berfireh destnîşan dikin ku çarçoweya VToonify ya pêşniyarkirî di çêkirina fîlimên portreya hunerî yên bi kalîte, demkî-hevgirtî yên bi pîvanên şêwaza guhêrbar de ji nêzîkatiyên heyî dertê.
Lêkolîner pêşkêş dikin Deftera Google Colab, ji ber vê yekê hûn dikarin destên xwe qirêj bikin.
Çawa dixebite?
Ji bo pêkanîna veguheztina şêwaza vîdyoya portreya bi rezîliya bilind a verastkirî, VToonify avantajên çarçoweya wergera wêneyê bi çarçoweya bingeha StyleGAN re berhev dike.
Ji bo cîbicîkirina mezinahiyên têketinê yên cihêreng, pergala wergerandina wêneyê torgilokên bi tevahî tevlihev bikar tîne. Ji hêla din ve, perwerdehiya ji sifirê veguheztina şêwaza bi rezîliya bilind û kontrolkirî ne mumkun dike.
Modela StyleGAN-a pêş-perwerdekirî di çarçoweya bingeha StyleGAN-ê de ji bo veguheztina şêwaza-çareseriya bilind û kontrolkirî tê bikar anîn, her çend ew bi mezinahiya wêneya sabît û windahiyên hûrgulî ve sînorkirî ye.
StyleGAN di çarçoveya hybrid de bi jêbirina taybetmendiya têketina wê ya bi pîvana sabît û qatên kêm-çareseriyê ve tê guheztin, û di encamê de mîmariya jenerator-encoder-a bi tevahî tevlihevî mîna ya çarçoveya wergera wêneyê pêk tê.
Ji bo domandina hûrguliyên çarçoveyê, şîfrekerek perwerde bikin ku taybetmendiyên naveroka pir-pîvanî yên çarçoveya têketinê wekî hewcedariyek naverokek zêde ji jeneratorê re derxîne. Vtoonify nermbûna kontrolkirina şêwaza modela StyleGAN mîras digire û wê dixe nav jeneratorê da ku hem daneyan û hem jî modela xwe distilîne.
Sînorên StyleGAN & Pêşniyar Vtoonify
Portreyên hunerî di jiyana me ya rojane de û her weha di karsaziyên afirîner ên wekî hunerê de hevpar in, medyaya civakî avatar, fîlim, reklama şahiyê, û hwd.
Bi pêşkeftina ya hînbûna kûr teknolojiyê, naha gengaz e ku meriv bi veguheztina şêwaza portreyê ya otomatîkî ji wêneyên rûyê rast-ê portreyên hunerî yên bi kalîte biafirîne.
Gelek awayên serketî hene ku ji bo veguheztina şêwaza-bingeha wêneyê hatine afirandin, ku pir ji wan di forma serîlêdanên mobîl de ji bikarhênerên destpêkê re bi hêsanî têne gihîştin. Materyalên vîdyoyê di van çend salên dawî de bi lez bûye bingehek sereke ya medyaya meya civakî.
Zêdebûna medyaya civakî û fîlimên domdar daxwaziya guherandina vîdyoyê ya nûjen, mîna veguheztina şêwaza vîdyoya portreyê, ji bo hilberîna vîdyoyên serfiraz û balkêş zêde kiriye.
Teknîkên heyî yên ku li ser wêneyê hene, dema ku li ser fîliman têne sepandin dezawantajên girîng hene, ku karanîna wan di stîlîzasyona vîdyoya portreya otomatîkî de sînordar dike.
StyleGAN ji bo pêşxistina modelek veguheztina şêwaza wêneya portreyê bingehek hevpar e ji ber kapasîteya wê ya afirandina rûyên kalîteya bilind bi rêveberiya şêwaza veguhezbar.
Pergalek bingeha StyleGAN-ê (ku wekî toonkirina wêneyê jî tê zanîn) rûyek rastîn di nav cîhê dereng ên StyleGAN de kod dike û dûv re koda şêwazê ya encam li ser StyleGAN-a din a ku li ser databasa portreya hunerî hatî lêkûr kirin bicîh tîne da ku guhertoyek stîlîzekirî biafirîne.
StyleGAN wêneyên bi rûyên hevûdu û bi mezinahîyek sabît diafirîne, ku di dîmenên cîhana rastîn de rûyên dînamîk napejirîne. Di vîdyoyê de qutkirin û rêzkirina rû carinan rûyek parçeyî û tevgerên nebaş çêdibe. Lekolînwan ji vê mijarê re dibêjin 'sînorkirina çandiniya sabît' a StyleGAN.
Ji bo rûyên nelihevkirî, StyleGAN3 hate pêşniyar kirin; lêbelê, ew tenê pîvanek wêneyek set piştgirî dike.
Wekî din, lêkolînek vê dawîyê kifş kir ku şîfrekirina rûyên nelihevkirî ji rûyên hevûdu dijwartir e. Kodkirina rûyê çewt ji veguheztina şêwaza portreyê re zirarê dike, di encamê de pirsgirêkên wekî guheztina nasnameyê û beşên winda di çarçovayên ji nû ve çêkirin û şêwaz de çêdibin.
Wekî ku hate nîqaş kirin, teknîkek bikêrhatî ji bo veguheztina şêwaza vîdyoya portreyê divê pirsgirêkên jêrîn hilgire:
- Ji bo parastina tevgerên realîst, pêdivî ye ku nêzîkatî bi rûyên nelihev û mezinahiyên vîdyoyê yên cihêreng re mijûl bibe. Pîvanek vîdyoyek mezin, an goşeyek berfireh a dîtinê, dikare bêtir agahdarî bigire dema ku rû ji çarçovê nehêle.
- Ji bo pêşbaziyê bi amûrên HD-ê yên îroyîn ên ku bi gelemperî têne bikar anîn, vîdyoya bi rezîliya bilind hewce ye.
- Kontrola şêwaza maqûl divê ji bo bikarhêneran were pêşkêş kirin ku dema ku pergalek danûstendina bikarhênerek rastîn pêşve dibin bijartina xwe biguhezînin û hilbijêrin.
Ji bo wê armancê, lêkolîner VToonify, çarçoveyek hîbrid a nû ya ji bo toonkirina vîdyoyê pêşniyar dikin. Ji bo derbaskirina astengiya çandiniyê ya sabît, lêkolîner pêşî lihevhatina wergerê di StyleGAN de lêkolîn dikin.
VToonify feydeyên mîmariya-based StyleGAN û çarçoweya wergerandina wêneyê li hev dike da ku bigihîje veguheztina şêwaza vîdyoya portreya bi rezîliya bilind.
Beşdariyên sereke yên jêrîn ev in:
- Lekolînwan li ser astengiya hilbera sabît a StyleGAN lêkolîn dikin û çareseriyek li ser bingeha hevrengiya wergerê pêşniyar dikin.
- Lekolînwan ji bo veguheztina şêwaza vîdyoya portreyê ya bi rezîliya bilind çarçoveyek bêhempa ya VToonify ya bêhempa pêşkêşî dikin ku rûyên nelihev û mezinahiyên vîdyoyê yên cihêreng piştgirî dike.
- Lekolînwan VToonify li ser piştên Toonify û DualStyleGAN ava dikin û hem di warê daneyan û hem jî modelê de piştan dişoxilînin da ku veguheztina şêwaza vîdyoya portreya-based û nimûneyî çalak bikin.
Berhevdana Vtoonify bi modelên din ên pêşkeftî re
Toonify
Ew wekî bingehek ji bo veguheztina şêwaza-based berhevokê li ser rûyên rêzkirî bi karanîna StyleGAN re xizmet dike. Ji bo ku kodên şêwazê bistînin, lêkolîner pêdivî ye ku rûyan li hev bikin û 256256 wêneyan ji bo PSP-ê hilînin. Toonify tête bikar anîn ku bi kodên şêwazê 1024 * 1024 encamek stîlîzekirî çêbike.
Di dawiyê de, ew encam di vîdyoyê de ji nû ve li cîhê wê yê orîjînal vedigirin. Qada ku ne stîlkirî ye li ser reş hatîye danîn.
DualStyleGAN
Ew ji bo veguheztina şêwaza-based nimûne li ser bingeha StyleGAN bingehek e. Ew heman teknîkên pêş- û paş-pêvajoyê yên daneyê wekî Toonify bikar tînin.
Pix2pixHD
Ew modelek wergerandina wêne-bi-wêne ye ku bi gelemperî tê bikar anîn da ku modelên pêş-perwerdekirî ji bo sererastkirina rezîliya bilind berhev bike. Ew bi karanîna daneyên hevgirtî têne perwerde kirin.
Lekolînwan pix2pixHD wekî têketina nexşeya mînaka wê ya zêde bikar tînin ji ber ku ew nexşeya parsingê ya hatî derxistin bikar tîne.
Yekem Order Tevgera
FOM modelek anîmasyona wêneya tîpîk e. Ew li ser 256256 wêneyan hate perwerde kirin û bi mezinahiyên din ên wêneyê re nebaş pêk tîne. Wekî encamek, lêkolîner pêşî çarçavên vîdyoyê li 256 * 256 ji bo FOM anîmasyonê mezin dikin û dûv re mezinahiya encaman li gorî mezinahiya xweya orîjînal mezin dikin.
Ji bo berhevdanek adil, FOM yekem çarçoweya stîlîzekirî ya nêzîkatiya xwe wekî wêneya şêwaza referansa xwe bikar tîne.
DaGAN
Ew modela anîmasyona rûyê 3D ye. Ew heman awayên amadekirina daneyan û paşvesazkirinê wekî FOM bikar tînin.
Feyda
- Ew dikare di huner, avatarên medya civakî, fîlim, reklamên şahiyê û hwd de were xebitandin.
- Vtoonify dikare di metaverse de jî were bikar anîn.
tengasîyên
- Ev metodolojî hem daneyan û hem jî modelê ji stûnên paşîn ên StyleGAN-ê derdixe, ku di encamê de berevajîkirina daneyan û modelê derdikeve.
- Berhem bi piranî ji ber cûdahiyên mezinahiyê di navbera herêma rûyê stîlîzekirî û beşên din de têne çêkirin.
- Ev stratejî dema ku bi tiştên li herêmê rûdinê re mijûl dibe kêmtir serketî ye.
Xelasî
Di dawiyê de, VToonify çarçoveyek ji bo tonkirina vîdyoyê ya bi rezîliya bilind-kontrolkirî ye.
Ev çarçove di destwerdana vîdyoyan de performansek mezin bi dest dixe û bi berhevkirina modelên tonîkkirina wêneyê ya li ser bingeha StyleGAN-ê hem ji hêla wan ve, hem li ser şêwaza avahî, şêwaza reng û dereceya şêwazê kontrolek berfireh pêk tîne. daneyên sentetîk û strukturên torê.
Leave a Reply