ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚਤਮ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀਆਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪੋਰਟਰੇਟ ਫਿਲਮਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਕੰਮ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਟਾਈਲਗਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਪੋਰਟਰੇਟ ਚਿੱਤਰ ਟੂਨੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਮੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਿਕਸਡ ਫ੍ਰੇਮ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਲਈ ਲੋੜ, ਗੈਰ-ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ। , ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਅਸੰਗਤਤਾ।
ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ VToonify ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ VToonify 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਕਮੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
Vtoonify ਕੀ ਹੈ?
VToonify ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ੈਲੀ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
VToonify ਫਰੇਮ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਏਨਕੋਡਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਬਹੁ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕਲਾਤਮਕ ਪੋਰਟਰੇਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ StyleGAN ਦੀਆਂ ਮੱਧ- ਅਤੇ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ-ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਫਿਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਵਾਲੇ ਪੂਰੇ ਚਿਹਰੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮੌਜੂਦਾ ਸਟਾਈਲਗਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਟੂਨੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀਡੀਓ ਟੂਨੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਰੰਗ ਅਤੇ ਤੀਬਰਤਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਆਕਰਸ਼ਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਕ੍ਰਮਵਾਰ Toonify ਅਤੇ DualStyleGAN 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ VToonify ਦੀਆਂ ਦੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਖੋਜਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ VToonify ਫਰੇਮਵਰਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਕਲਾਤਮਕ ਪੋਰਟਰੇਟ ਫਿਲਮਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜਕਰਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ Google Colab ਨੋਟਬੁੱਕ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਗੰਦੇ ਕਰ ਸਕੋ।
ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਵਿਵਸਥਿਤ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, VToonify ਚਿੱਤਰ ਅਨੁਵਾਦ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ StyleGAN- ਅਧਾਰਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਇਨਪੁਟ ਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ, ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਨੂੰ ਅਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਸਟਾਈਲਗਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹਾਈ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਸਟਾਈਲਗਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਥਿਰ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ।
ਸਟਾਈਲਗਨ ਨੂੰ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਥਿਰ-ਆਕਾਰ ਦੀ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਕੇ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਚਿੱਤਰ ਅਨੁਵਾਦ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਸਮਾਨ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਏਨਕੋਡਰ-ਜਨਰੇਟਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ।
ਫਰੇਮ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਜਨਰੇਟਰ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਫਰੇਮ ਦੀਆਂ ਮਲਟੀ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਨਕੋਡਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। Vtoonify ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਡਿਸਟਿਲ ਕਰਨ ਲਈ ਜਨਰੇਟਰ ਵਿੱਚ ਪਾ ਕੇ StyleGAN ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
StyleGAN ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ Vtoonify ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਕਲਾਤਮਕ ਪੋਰਟਰੇਟ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰਚਨਾਤਮਕ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾ, ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਅਵਤਾਰ, ਫਿਲਮਾਂ, ਮਨੋਰੰਜਨ ਵਿਗਿਆਪਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ।
ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਪੋਰਟਰੇਟ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕਲਾਤਮਕ ਪੋਰਟਰੇਟ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁਣ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਸ਼ੈਲੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਫਲ ਤਰੀਕੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ। ਪਿਛਲੇ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਫੀਡਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਆਧਾਰ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਅਲੌਕਿਕ ਫਿਲਮਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਸਫਲ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਵੀਡੀਓ ਸੰਪਾਦਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ੈਲੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਮੌਜੂਦਾ ਚਿੱਤਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ ਜਦੋਂ ਫਿਲਮਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸਟਾਈਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਟਾਇਲਗਨ ਪੋਰਟਰੇਟ ਪਿਕਚਰ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਅਨੁਕੂਲ ਸ਼ੈਲੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਟਾਈਲਗਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ (ਪਿਕਚਰ ਟੂਨੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਸਟਾਈਲਗਨ ਲੇਟੈਂਟ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਟਾਈਲਾਈਜ਼ਡ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਤਮਕ ਪੋਰਟਰੇਟ ਡੇਟਾਸੇਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਟਾਈਲਗੈਨ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਟਾਈਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
StyleGAN ਇਕਸਾਰ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨਾਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਆਕਾਰ 'ਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਫੁਟੇਜ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦਾ ਪੱਖ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰਾ ਕੱਟਣਾ ਅਤੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਕਈ ਵਾਰ ਅੰਸ਼ਕ ਚਿਹਰਾ ਅਤੇ ਅਜੀਬ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ StyleGAN ਦੀ 'ਸਥਿਰ-ਫਸਲ ਪਾਬੰਦੀ' ਕਿਹਾ ਹੈ।
ਇਕਸਾਰ ਚਿਹਰਿਆਂ ਲਈ, StyleGAN3 ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਤਸਵੀਰ ਆਕਾਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਕ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਇਕਸਾਰ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨਾ ਇਕਸਾਰ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਗਲਤ ਚਿਹਰਾ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਪੋਰਟਰੇਟ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸਟਾਈਲ ਕੀਤੇ ਫਰੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਤਬਦੀਲੀ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਭਾਗਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਅਸੰਗਠਿਤ ਚਿਹਰਿਆਂ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਵੀਡੀਓ ਆਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਵੀਡੀਓ ਆਕਾਰ, ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੋਣ, ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਫਰੇਮ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਅੱਜ ਦੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ HD ਗੈਜੇਟਸ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਵੀਡੀਓ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਚੁਣਨ ਲਈ ਲਚਕਦਾਰ ਸ਼ੈਲੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ VToonify ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਵੀਡੀਓ ਟੂਨੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਫਰੇਮਵਰਕ। ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਫਸਲ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਸਟਾਈਲਗਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
VToonify ਵਿਵਸਥਿਤ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ StyleGAN-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਅਨੁਵਾਦ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਯੋਗਦਾਨ ਹਨ:
- ਖੋਜਕਰਤਾ StyleGAN ਦੀ ਨਿਸ਼ਚਿਤ-ਫਸਲ ਰੁਕਾਵਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਹੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ VToonify ਫਰੇਮਵਰਕ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਅਣ-ਅਲਾਈਨ ਚਿਹਰਿਆਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੀਡੀਓ ਆਕਾਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਖੋਜਕਰਤਾ Toonify ਅਤੇ DualStyleGAN ਦੀਆਂ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ 'ਤੇ VToonify ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੋਰਟਰੇਟ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ੈਲੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੈਕਬੋਨਸ ਨੂੰ ਸੰਘਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Vtoonify ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਹੋਰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕਰਨਾ
Toonify
ਇਹ ਸਟਾਇਲਗਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਕਸਾਰ ਚਿਹਰਿਆਂ 'ਤੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ-ਅਧਾਰਤ ਸ਼ੈਲੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਟਾਈਲ ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ PSP ਲਈ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ 256256 ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਕੱਟਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। Toonify ਦੀ ਵਰਤੋਂ 1024*1024 ਸਟਾਈਲ ਕੋਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ੈਲੀਬੱਧ ਨਤੀਜਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਅਸਲ ਸਥਾਨ ਤੇ ਮੁੜ-ਅਲਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗੈਰ-ਸ਼ੈਲੀ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਾਲੇ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਡਿਊਲ ਸਟਾਈਲਗਨ
ਇਹ StyleGAN 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਉਦਾਹਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਟਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੈ। ਉਹ Toonify ਵਾਂਗ ਹੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀ- ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Pix2pixHD
ਇਹ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ-ਤੋਂ-ਚਿੱਤਰ ਅਨੁਵਾਦ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਸੰਪਾਦਨ ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਘਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਪੇਅਰਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਖੋਜਕਰਤਾ pix2pixHD ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵਾਧੂ ਉਦਾਹਰਣ ਮੈਪ ਇਨਪੁਟਸ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਪਾਰਸਿੰਗ ਮੈਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾ ਆਰਡਰ ਮੋਸ਼ਨ
FOM ਇੱਕ ਆਮ ਚਿੱਤਰ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ 256256 ਤਸਵੀਰਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਹੋਰ ਚਿੱਤਰ ਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਲਈ FOM ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ 256*256 ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾ ਲਈ, FOM ਆਪਣੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸਟਾਈਲਾਈਜ਼ਡ ਫਰੇਮ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸੰਦਰਭ ਸ਼ੈਲੀ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦਾਗਨ
ਇਹ ਇੱਕ 3D ਫੇਸ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਉਹ FOM ਵਾਂਗ ਹੀ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਫਾਇਦੇ
- ਇਸ ਨੂੰ ਕਲਾਵਾਂ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਵਤਾਰਾਂ, ਫਿਲਮਾਂ, ਮਨੋਰੰਜਨ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- Vtoonify ਨੂੰ ਮੈਟਾਵਰਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸਤੇਮਾਲ
- ਇਹ ਵਿਧੀ ਸਟਾਇਲਗਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਬੈਕਬੋਨਸ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਟਾਈਲਾਈਜ਼ਡ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅੰਤਰ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਘੱਟ ਸਫਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, VToonify ਸ਼ੈਲੀ-ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਵੀਡੀਓ ਟੂਨੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ।
ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟਾਇਲਗਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਟੂਨੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਘਣਾ ਕਰਕੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸ਼ੈਲੀ, ਰੰਗ ਸ਼ੈਲੀ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਡਿਗਰੀ 'ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਤਰ.
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ