ഉയർന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള ക്രിയേറ്റീവ് പോർട്രെയ്റ്റ് ഫിലിമുകൾ നിർമ്മിക്കുക എന്നത് കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയിലും ഗ്രാഫിക്സിലും നിർണായകവും അഭിലഷണീയവുമായ ഒരു ദൗത്യമാണ്.
ശക്തമായ StyleGAN അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പോർട്രെയിറ്റ് ഇമേജ് ടൂണിഫിക്കേഷനായി നിരവധി ഫലപ്രദമായ മോഡലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ ഇമേജ്-ഓറിയന്റഡ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക് വീഡിയോകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ വ്യക്തമായ പോരായ്മകളുണ്ട്, അതായത്, നിശ്ചിത ഫ്രെയിം വലുപ്പം, മുഖം വിന്യാസത്തിന്റെ ആവശ്യകത, മുഖേതര വിശദാംശങ്ങളുടെ അഭാവം. , ഒപ്പം താൽക്കാലിക പൊരുത്തക്കേടും.
ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള നിയന്ത്രിത ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഒരു വിപ്ലവകരമായ VToonify ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ ലേഖനത്തിൽ VToonify-യെക്കുറിച്ചുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ പഠനം, അതിന്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത, പോരായ്മകൾ, മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.
എന്താണ് Vtoonify?
VToonify ഫ്രെയിംവർക്ക് കസ്റ്റമൈസ് ചെയ്യാവുന്ന ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്മിഷൻ അനുവദിക്കുന്നു.
ഫ്രെയിം വിശദാംശങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്നതിന് ഒരു എൻകോഡർ വീണ്ടെടുത്ത മൾട്ടി-സ്കെയിൽ ഉള്ളടക്ക സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള കലാപരമായ പോർട്രെയ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ VToonify StyleGAN-ന്റെ മിഡ്-ഹൈ-റെസല്യൂഷൻ ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന പൂർണ്ണമായ കൺവല്യൂഷണൽ ആർക്കിടെക്ചർ, വേരിയബിൾ-സൈസ് മൂവികളിലെ വിന്യസിക്കാത്ത മുഖങ്ങളെ ഇൻപുട്ടായി എടുക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി ഔട്ട്പുട്ടിൽ റിയലിസ്റ്റിക് ചലനങ്ങളുള്ള മുഴുവൻ-മുഖ പ്രദേശങ്ങളും ഉണ്ടാകുന്നു.
ഈ ചട്ടക്കൂട് നിലവിലെ StyleGAN-അധിഷ്ഠിത ഇമേജ് ടൂണിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, അവ വീഡിയോ ടൂണിഫിക്കേഷനിലേക്ക് വിപുലീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഒപ്പം ക്രമീകരിക്കാവുന്ന നിറവും തീവ്രത ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കലും പോലുള്ള ആകർഷകമായ സവിശേഷതകൾ അവകാശമാക്കുന്നു.
ഈ പഠിക്കുക Toonify, DualStyleGAN എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി യഥാക്രമം ശേഖരം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും മാതൃകാപരമായ അധിഷ്ഠിത പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫറിനുമായി VToonify-ന്റെ രണ്ട് ഘട്ടങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും താത്കാലികമായി യോജിച്ചതുമായ കലാപരമായ പോർട്രെയ്റ്റ് മൂവികൾ വേരിയബിൾ സ്റ്റൈൽ പാരാമീറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ നിർദ്ദിഷ്ട VToonify ചട്ടക്കൂട് നിലവിലുള്ള സമീപനങ്ങളെ മറികടക്കുന്നുവെന്ന് വിപുലമായ പരീക്ഷണാത്മക കണ്ടെത്തലുകൾ കാണിക്കുന്നു.
ഗവേഷകർ നൽകുന്നു ഗൂഗിൾ കൊളാബ് നോട്ട്ബുക്ക്, അങ്ങനെ നിങ്ങളുടെ കൈകൾ അതിൽ വൃത്തികേടാക്കാം.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
ക്രമീകരിക്കാവുന്ന ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ പൂർത്തിയാക്കാൻ, VToonify ഇമേജ് വിവർത്തന ചട്ടക്കൂടിന്റെ ഗുണങ്ങളെ StyleGAN അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചട്ടക്കൂടുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
വ്യത്യസ്ത ഇൻപുട്ട് വലുപ്പങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ, ഇമേജ് വിവർത്തന സംവിധാനം പൂർണ്ണമായി കൺവ്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നേരെമറിച്ച്, ആദ്യം മുതൽ പരിശീലനം ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനും നിയന്ത്രിത ശൈലിയിലുള്ള സംപ്രേഷണം അസാധ്യമാക്കുന്നു.
ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനും നിയന്ത്രിത ശൈലി കൈമാറ്റത്തിനുമായി StyleGAN അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചട്ടക്കൂടിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച StyleGAN മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഇത് നിശ്ചിത ചിത്ര വലുപ്പത്തിലും വിശദാംശ നഷ്ടങ്ങളിലും പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു.
StyleGAN ഹൈബ്രിഡ് ചട്ടക്കൂടിൽ അതിന്റെ നിശ്ചിത വലിപ്പത്തിലുള്ള ഇൻപുട്ട് ഫീച്ചറും കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷനുള്ള ലെയറുകളും ഇല്ലാതാക്കി, ഇമേജ് ട്രാൻസ്ലേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്കിന് സമാനമായ ഒരു പൂർണ്ണമായ കൺവ്യൂഷണൽ എൻകോഡർ-ജനറേറ്റർ ആർക്കിടെക്ചറിന് കാരണമാകുന്നു.
ഫ്രെയിം വിശദാംശങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്നതിന്, ജനറേറ്ററിന് അധിക ഉള്ളടക്ക ആവശ്യകതയായി ഇൻപുട്ട് ഫ്രെയിമിന്റെ മൾട്ടി-സ്കെയിൽ ഉള്ളടക്ക സവിശേഷതകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഒരു എൻകോഡറിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുക. സ്റ്റൈൽഗാൻ മോഡലിന്റെ സ്റ്റൈൽ കൺട്രോൾ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി Vtoonify അതിന്റെ ഡാറ്റയും മോഡലും ഡിസ്റ്റിൽ ചെയ്യുന്നതിനായി ജനറേറ്ററിലേക്ക് ഇട്ടുകൊണ്ട് അവകാശമാക്കുന്നു.
StyleGAN & നിർദ്ദേശിച്ച Vtoonify എന്നിവയുടെ പരിമിതികൾ
കലാപരമായ ഛായാചിത്രങ്ങൾ നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിലും കല പോലുള്ള സർഗ്ഗാത്മക ബിസിനസുകളിലും സാധാരണമാണ്, സോഷ്യൽ മീഡിയ അവതാരങ്ങൾ, സിനിമകൾ, വിനോദ പരസ്യങ്ങൾ തുടങ്ങിയവ.
വികസനം ആഴത്തിലുള്ള പഠനം സാങ്കേതികവിദ്യ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പോർട്രെയ്റ്റ് ശൈലി കൈമാറ്റം ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ ജീവിത ഫോട്ടോകളിൽ നിന്ന് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള കലാപരമായ പോർട്രെയ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇപ്പോൾ സാധ്യമാണ്.
ഇമേജ് അധിഷ്ഠിത സ്റ്റൈൽ കൈമാറ്റത്തിനായി സൃഷ്ടിച്ച വിജയകരമായ വിവിധ മാർഗങ്ങളുണ്ട്, അവയിൽ പലതും മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ രൂപത്തിൽ തുടക്കക്കാർക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്. കഴിഞ്ഞ കുറേ വർഷങ്ങളായി വീഡിയോ സാമഗ്രികൾ ഞങ്ങളുടെ സോഷ്യൽ മീഡിയ ഫീഡുകളുടെ മുഖ്യധാരയായി മാറിയിരിക്കുന്നു.
സോഷ്യൽ മീഡിയയുടെയും എഫെമറൽ ഫിലിമുകളുടെയും ഉയർച്ച വിജയകരവും രസകരവുമായ വീഡിയോകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ പോലുള്ള നൂതന വീഡിയോ എഡിറ്റിംഗിന്റെ ആവശ്യം വർദ്ധിപ്പിച്ചു.
നിലവിലുള്ള ഇമേജ്-ഓറിയന്റഡ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക് മൂവികളിൽ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ കാര്യമായ ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ സ്റ്റൈലൈസേഷനിൽ അവയുടെ ഉപയോഗക്ഷമത പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.
ക്രമീകരിക്കാവുന്ന സ്റ്റൈൽ മാനേജ്മെന്റിനൊപ്പം ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള മുഖങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവ് കാരണം ഒരു പോർട്രെയിറ്റ് ചിത്ര ശൈലി ട്രാൻസ്ഫർ മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പൊതു നട്ടെല്ലാണ് StyleGAN.
ഒരു StyleGAN-അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റം (പിക്ചർ ടൂണിഫിക്കേഷൻ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) StyleGAN ലാറ്റന്റ് സ്പെയ്സിലേക്ക് ഒരു യഥാർത്ഥ മുഖം എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് ഒരു സ്റ്റൈലൈസ്ഡ് പതിപ്പ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കലാപരമായ പോർട്രെയ്റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്തിരിക്കുന്ന മറ്റൊരു StyleGAN-ലേക്ക് തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ശൈലി കോഡ് പ്രയോഗിക്കുന്നു.
StyleGAN വിന്യസിച്ച മുഖങ്ങളോടെയും നിശ്ചിത വലുപ്പത്തിലുമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് യഥാർത്ഥ ലോക ഫൂട്ടേജിൽ ചലനാത്മക മുഖങ്ങളെ അനുകൂലിക്കുന്നില്ല. വീഡിയോയിലെ ഫേസ് ക്രോപ്പിംഗും വിന്യാസവും ചിലപ്പോൾ ഭാഗികമായ മുഖത്തിനും വിചിത്രമായ ആംഗ്യങ്ങൾക്കും കാരണമാകുന്നു. ഗവേഷകർ ഈ പ്രശ്നത്തെ StyleGAN-ന്റെ 'ഫിക്സഡ്-ക്രോപ്പ് നിയന്ത്രണം' എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
വിന്യസിക്കാത്ത മുഖങ്ങൾക്കായി, StyleGAN3 നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ട്; എന്നിരുന്നാലും, ഇത് ഒരു സെറ്റ് ചിത്ര വലുപ്പത്തെ മാത്രമേ പിന്തുണയ്ക്കൂ.
കൂടാതെ, വിന്യസിച്ച മുഖങ്ങളേക്കാൾ വിന്യസിക്കാത്ത മുഖങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ വെല്ലുവിളിയാണെന്ന് അടുത്തിടെ നടത്തിയ ഒരു പഠനം കണ്ടെത്തി. തെറ്റായ ഫേസ് എൻകോഡിംഗ് പോർട്രെയിറ്റ് ശൈലി കൈമാറ്റത്തിന് ഹാനികരമാണ്, ഇത് പുനർനിർമ്മിച്ചതും ശൈലിയിലുള്ളതുമായ ഫ്രെയിമുകളിലെ ഐഡന്റിറ്റി മാറ്റലും ഘടകങ്ങളും നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നതുപോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.
ചർച്ച ചെയ്തതുപോലെ, പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ ശൈലി കൈമാറ്റത്തിനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ ഒരു സാങ്കേതികത ഇനിപ്പറയുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യണം:
- റിയലിസ്റ്റിക് ചലനങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന്, വിന്യസിക്കാത്ത മുഖങ്ങളും വ്യത്യസ്ത വീഡിയോ വലുപ്പങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സമീപനത്തിന് കഴിയണം. ഫ്രെയിമിന് പുറത്തേക്ക് നീങ്ങുന്നതിൽ നിന്ന് മുഖം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ഒരു വലിയ വീഡിയോ വലുപ്പം അല്ലെങ്കിൽ വിശാലമായ കാഴ്ചയ്ക്ക് കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യാൻ കഴിയും.
- ഇന്ന് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന HD ഗാഡ്ജെറ്റുകളുമായി മത്സരിക്കാൻ, ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള വീഡിയോ ആവശ്യമാണ്.
- ഒരു റിയലിസ്റ്റിക് യൂസർ ഇന്ററാക്ഷൻ സിസ്റ്റം വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് മാറ്റാനും തിരഞ്ഞെടുക്കാനും ഫ്ലെക്സിബിൾ സ്റ്റൈൽ നിയന്ത്രണം നൽകണം.
അതിനായി, വീഡിയോ ടൂണിഫിക്കേഷനുള്ള ഒരു നവീന ഹൈബ്രിഡ് ചട്ടക്കൂടായ VToonify ഗവേഷകർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നിശ്ചിത വിള പരിമിതി മറികടക്കാൻ, ഗവേഷകർ ആദ്യം സ്റ്റൈൽഗാനിലെ വിവർത്തന തുല്യത പഠിക്കുന്നു.
VToonify, StyleGAN അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആർക്കിടെക്ചറിന്റെയും ഇമേജ് വിവർത്തന ചട്ടക്കൂടിന്റെയും പ്രയോജനങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ക്രമീകരിക്കാവുന്ന ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ ശൈലി കൈമാറ്റം നേടുന്നു.
ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ് പ്രധാന സംഭാവനകൾ:
- ഗവേഷകർ StyleGAN-ന്റെ സ്ഥിരമായ വിള നിയന്ത്രണത്തെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കുകയും വിവർത്തന തുല്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പരിഹാരം നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- നിയന്ത്രിത ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള പോർട്രെയ്റ്റ് വീഡിയോ സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫറിനായി ഗവേഷകർ ഒരു സവിശേഷമായ പൂർണ്ണമായ കൺവെലൂഷണൽ VToonify ഫ്രെയിംവർക്ക് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് വിന്യസിക്കാത്ത മുഖങ്ങളെയും വ്യത്യസ്ത വീഡിയോ വലുപ്പങ്ങളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- Toonify, DualStyleGAN എന്നിവയുടെ നട്ടെല്ലിൽ ഗവേഷകർ VToonify നിർമ്മിക്കുകയും ശേഖരണ അധിഷ്ഠിതവും മാതൃകാധിഷ്ഠിതവുമായ പോർട്രെയിറ്റ് വീഡിയോ ശൈലി കൈമാറ്റം സാധ്യമാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റയുടെയും മോഡലിന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ നട്ടെല്ലുകൾ ഘനീഭവിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
മറ്റ് അത്യാധുനിക മോഡലുകളുമായി Vtoonify താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു
ടൂണിഫൈ ചെയ്യുക
StyleGAN ഉപയോഗിച്ച് വിന്യസിച്ച മുഖങ്ങളിൽ ശേഖരം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ശൈലി കൈമാറ്റത്തിനുള്ള അടിത്തറയായി ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സ്റ്റൈൽ കോഡുകൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ, ഗവേഷകർ മുഖങ്ങൾ വിന്യസിക്കുകയും PSP-യ്ക്കായി 256256 ഫോട്ടോകൾ ക്രോപ്പ് ചെയ്യുകയും വേണം. 1024*1024 ശൈലി കോഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സ്റ്റൈലൈസ്ഡ് ഫലം സൃഷ്ടിക്കാൻ Toonify ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അവസാനം, അവർ വീഡിയോയിലെ ഫലം അതിന്റെ യഥാർത്ഥ സ്ഥാനത്തേക്ക് വീണ്ടും വിന്യസിക്കുന്നു. അൺ-സ്റ്റൈൽ ഏരിയ ബ്ലാക്ക് ആയി സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
DualStyleGAN
StyleGAN അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മാതൃകാപരമായ ശൈലി കൈമാറ്റത്തിനുള്ള നട്ടെല്ലാണിത്. അവർ Toonify പോലെയുള്ള അതേ ഡാറ്റ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
Pix2pixHD
ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ എഡിറ്റിംഗിനായി മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകളെ ഘനീഭവിപ്പിക്കാൻ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇമേജ്-ടു-ഇമേജ് വിവർത്തന മാതൃകയാണിത്. ജോടിയാക്കിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്.
എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത പാഴ്സിംഗ് മാപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ ഗവേഷകർ pix2pixHD അതിന്റെ അധിക ഉദാഹരണ മാപ്പ് ഇൻപുട്ടുകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ആദ്യ ഓർഡർ മോഷൻ
FOM ഒരു സാധാരണ ഇമേജ് ആനിമേഷൻ മോഡലാണ്. ഇത് 256256 ചിത്രങ്ങളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും മറ്റ് ചിത്ര വലുപ്പങ്ങളിൽ മോശമായി പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അനന്തരഫലമായി, ഗവേഷകർ ആദ്യം വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ 256*256 ആക്കി FOM ആനിമേഷനായി മാറ്റുകയും തുടർന്ന് അവയുടെ യഥാർത്ഥ വലുപ്പത്തിലേക്ക് വലുപ്പം മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്നു.
ന്യായമായ താരതമ്യത്തിനായി, FOM അതിന്റെ റഫറൻസ് സ്റ്റൈൽ ഇമേജായി അതിന്റെ സമീപനത്തിന്റെ ആദ്യ ശൈലിയിലുള്ള ഫ്രെയിം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
DaGAN
ഇത് ഒരു 3D മുഖം ആനിമേഷൻ മോഡലാണ്. FOM-ന്റെ അതേ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കലും പോസ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികളും അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- കലകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ അവതാറുകൾ, സിനിമകൾ, വിനോദ പരസ്യങ്ങൾ തുടങ്ങിയവയിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
- Vtoonify metaverse-ലും ഉപയോഗിക്കാം.
പരിമിതികൾ
- ഈ രീതിശാസ്ത്രം StyleGAN അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബാക്ക്ബോണുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റയും മോഡലും വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റയും മോഡൽ പക്ഷപാതവും ഉണ്ടാക്കുന്നു.
- ശൈലീകൃത മുഖ മേഖലയും മറ്റ് വിഭാഗങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വലിപ്പ വ്യത്യാസം മൂലമാണ് പുരാവസ്തുക്കൾ ഉണ്ടാകുന്നത്.
- മുഖം മേഖലയിലെ കാര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ തന്ത്രം വിജയകരമല്ല.
തീരുമാനം
അവസാനമായി, സ്റ്റൈൽ നിയന്ത്രിത ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള വീഡിയോ ടൂണിഫിക്കേഷനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂടാണ് VToonify.
ഈ ചട്ടക്കൂട് വീഡിയോകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ മികച്ച പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നു, സ്റ്റൈൽഗാൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇമേജ് ടൂണിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ ഘനീഭവിപ്പിച്ച് ഘടനാപരമായ ശൈലി, വർണ്ണ ശൈലി, സ്റ്റൈൽ ബിരുദം എന്നിവയിൽ വിശാലമായ നിയന്ത്രണം സാധ്യമാക്കുന്നു. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നെറ്റ്വർക്ക് ഘടനകളും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക