కంప్యూటర్ విజన్ మరియు గ్రాఫిక్స్లో అత్యున్నత స్థాయి సృజనాత్మక పోర్ట్రెయిట్ ఫిల్మ్లను రూపొందించడం అనేది కీలకమైన మరియు కావాల్సిన పని.
శక్తివంతమైన స్టైల్గాన్ ఆధారంగా పోర్ట్రెయిట్ ఇమేజ్ టూనిఫికేషన్ కోసం అనేక ప్రభావవంతమైన నమూనాలు ప్రతిపాదించబడినప్పటికీ, ఈ ఇమేజ్-ఆధారిత పద్ధతులు వీడియోలతో ఉపయోగించినప్పుడు స్పష్టమైన లోపాలను కలిగి ఉంటాయి, అవి స్థిర ఫ్రేమ్ పరిమాణం, ముఖ అమరిక అవసరం, ముఖానికి సంబంధించిన వివరాలు లేకపోవడం వంటివి. , మరియు తాత్కాలిక అస్థిరత.
కష్టమైన నియంత్రిత హై-రిజల్యూషన్ పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ బదిలీని పరిష్కరించడానికి విప్లవాత్మక VToonify ఫ్రేమ్వర్క్ ఉపయోగించబడుతుంది.
మేము ఈ కథనంలో VToonifyపై దాని కార్యాచరణ, లోపాలు మరియు ఇతర అంశాలతో సహా ఇటీవలి అధ్యయనాన్ని పరిశీలిస్తాము.
Vtoonify అంటే ఏమిటి?
VToonify ఫ్రేమ్వర్క్ అనుకూలీకరించదగిన అధిక-రిజల్యూషన్ పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ ప్రసారాన్ని అనుమతిస్తుంది.
VToonify ఫ్రేమ్ వివరాలను ఉంచడానికి ఎన్కోడర్ ద్వారా తిరిగి పొందిన బహుళ-స్థాయి కంటెంట్ లక్షణాల ఆధారంగా అధిక-నాణ్యత కళాత్మక పోర్ట్రెయిట్లను రూపొందించడానికి StyleGAN యొక్క మధ్య మరియు అధిక-రిజల్యూషన్ లేయర్లను ఉపయోగిస్తుంది.
ఫలితంగా వచ్చే పూర్తి కన్వల్యూషనల్ ఆర్కిటెక్చర్ వేరియబుల్-సైజ్ చలనచిత్రాలలో సమలేఖనం కాని ముఖాలను ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది, ఫలితంగా అవుట్పుట్లో వాస్తవిక కదలికలతో పూర్తి-ముఖ ప్రాంతాలు ఏర్పడతాయి.
ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ప్రస్తుత StyleGAN-ఆధారిత ఇమేజ్ టూనిఫికేషన్ మోడల్లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది, వాటిని వీడియో టూనిఫికేషన్కు విస్తరించడానికి అనుమతిస్తుంది మరియు సర్దుబాటు చేయగల రంగు మరియు తీవ్రత అనుకూలీకరణ వంటి ఆకర్షణీయమైన లక్షణాలను వారసత్వంగా పొందుతుంది.
ఈ అధ్యయనం సేకరణ-ఆధారిత మరియు ఉదాహరణ-ఆధారిత పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ బదిలీ కోసం Toonify మరియు DualStyleGAN ఆధారంగా VToonify యొక్క రెండు ఇన్స్టంటేషన్లను పరిచయం చేసింది.
ప్రతిపాదిత VToonify ఫ్రేమ్వర్క్ వేరియబుల్ స్టైల్ పారామితులతో అధిక-నాణ్యత, తాత్కాలికంగా పొందికైన కళాత్మక పోర్ట్రెయిట్ సినిమాలను రూపొందించడంలో ఇప్పటికే ఉన్న విధానాలను అధిగమిస్తుందని విస్తృతమైన ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి.
పరిశోధకులు అందిస్తారు Google Colab నోట్బుక్, కాబట్టి మీరు దానిపై మీ చేతులు మురికిని పొందవచ్చు.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
సర్దుబాటు చేయగల హై-రిజల్యూషన్ పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ బదిలీని సాధించడానికి, VToonify చిత్ర అనువాద ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క ప్రయోజనాలను StyleGAN-ఆధారిత ఫ్రేమ్వర్క్తో మిళితం చేస్తుంది.
వివిధ ఇన్పుట్ పరిమాణాలకు అనుగుణంగా, ఇమేజ్ ట్రాన్స్లేషన్ సిస్టమ్ పూర్తిగా కన్వల్యూషనల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తుంది. మొదటి నుండి శిక్షణ, మరోవైపు, అధిక రిజల్యూషన్ మరియు నియంత్రిత శైలి ప్రసారాన్ని అసాధ్యం చేస్తుంది.
అధిక-రిజల్యూషన్ మరియు నియంత్రిత శైలి బదిలీ కోసం StyleGAN-ఆధారిత ఫ్రేమ్వర్క్లో ముందుగా శిక్షణ పొందిన StyleGAN మోడల్ ఉపయోగించబడుతుంది, అయినప్పటికీ ఇది స్థిర చిత్ర పరిమాణం మరియు వివరాల నష్టాలకు పరిమితం చేయబడింది.
StyleGAN హైబ్రిడ్ ఫ్రేమ్వర్క్లో దాని స్థిర-పరిమాణ ఇన్పుట్ ఫీచర్ మరియు తక్కువ-రిజల్యూషన్ లేయర్లను తొలగించడం ద్వారా సవరించబడింది, దీని ఫలితంగా ఇమేజ్ ట్రాన్స్లేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్ మాదిరిగానే పూర్తి కన్వల్యూషనల్ ఎన్కోడర్-జెనరేటర్ ఆర్కిటెక్చర్ ఏర్పడుతుంది.
ఫ్రేమ్ వివరాలను నిర్వహించడానికి, జనరేటర్కు అదనపు కంటెంట్ అవసరంగా ఇన్పుట్ ఫ్రేమ్ యొక్క బహుళ-స్థాయి కంటెంట్ లక్షణాలను సంగ్రహించడానికి ఎన్కోడర్కు శిక్షణ ఇవ్వండి. Vtoonify దాని డేటా మరియు మోడల్ రెండింటినీ స్వేదనం చేయడానికి జనరేటర్లో ఉంచడం ద్వారా StyleGAN మోడల్ యొక్క శైలి నియంత్రణ సౌలభ్యాన్ని వారసత్వంగా పొందుతుంది.
StyleGAN & ప్రతిపాదిత Vtoonify పరిమితులు
కళాత్మక పోర్ట్రెయిట్లు మన దైనందిన జీవితంలో అలాగే కళ వంటి సృజనాత్మక వ్యాపారాలలో సాధారణం, సాంఘిక ప్రసార మాధ్యమం అవతారాలు, సినిమాలు, వినోద ప్రకటనలు మొదలైనవి.
అభివృద్ధితో లోతైన అభ్యాసం సాంకేతికత, ఆటోమేటెడ్ పోర్ట్రెయిట్ స్టైల్ బదిలీని ఉపయోగించి నిజ జీవిత ముఖ ఫోటోల నుండి అధిక-నాణ్యత కళాత్మక పోర్ట్రెయిట్లను సృష్టించడం ఇప్పుడు సాధ్యమవుతుంది.
ఇమేజ్-ఆధారిత స్టైల్ బదిలీ కోసం సృష్టించబడిన అనేక రకాల విజయవంతమైన మార్గాలు ఉన్నాయి, వీటిలో చాలా వరకు మొబైల్ అప్లికేషన్ల రూపంలో ప్రారంభ వినియోగదారులకు సులభంగా అందుబాటులో ఉంటాయి. గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా మా సోషల్ మీడియా ఫీడ్లలో వీడియో మెటీరియల్ వేగంగా ప్రధానాంశంగా మారింది.
సోషల్ మీడియా మరియు అశాశ్వత చిత్రాల పెరుగుదల విజయవంతమైన మరియు ఆసక్తికరమైన వీడియోలను రూపొందించడానికి పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ బదిలీ వంటి వినూత్నమైన వీడియో ఎడిటింగ్ కోసం డిమాండ్ను పెంచింది.
ఇప్పటికే ఉన్న ఇమేజ్-ఓరియెంటెడ్ టెక్నిక్లు చలనచిత్రాలకు వర్తింపజేసినప్పుడు గణనీయమైన ప్రతికూలతలను కలిగి ఉంటాయి, ఆటోమేటెడ్ పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైలైజేషన్లో వాటి ఉపయోగాన్ని పరిమితం చేస్తాయి.
సర్దుబాటు చేయగల స్టైల్ మేనేజ్మెంట్తో అధిక-నాణ్యత ముఖాలను సృష్టించగల సామర్థ్యం కారణంగా పోర్ట్రెయిట్ పిక్చర్ స్టైల్ ట్రాన్స్ఫర్ మోడల్ను అభివృద్ధి చేయడానికి StyleGAN ఒక సాధారణ వెన్నెముక.
స్టైల్గాన్-ఆధారిత సిస్టమ్ (పిక్చర్ టూనిఫికేషన్ అని కూడా పిలుస్తారు) స్టైల్గాన్ గుప్త స్థలంలోకి నిజమైన ముఖాన్ని ఎన్కోడ్ చేస్తుంది మరియు శైలీకృత సంస్కరణను రూపొందించడానికి కళాత్మక పోర్ట్రెయిట్ డేటాసెట్పై ఫైన్-ట్యూన్ చేసిన మరొక స్టైల్గాన్కు ఫలిత స్టైల్ కోడ్ను వర్తింపజేస్తుంది.
StyleGAN సమలేఖనం చేయబడిన ముఖాలతో మరియు స్థిరమైన పరిమాణంలో చిత్రాలను సృష్టిస్తుంది, ఇది వాస్తవ ప్రపంచ ఫుటేజీలో డైనమిక్ ముఖాలకు అనుకూలంగా ఉండదు. వీడియోలో ముఖం కత్తిరించడం మరియు సమలేఖనం చేయడం వలన కొన్నిసార్లు పాక్షిక ముఖం మరియు ఇబ్బందికరమైన సంజ్ఞలు కనిపిస్తాయి. పరిశోధకులు ఈ సమస్యను StyleGAN యొక్క 'స్థిర-పంట పరిమితి' అని పిలుస్తారు.
సమలేఖనం చేయని ముఖాల కోసం, StyleGAN3 ప్రతిపాదించబడింది; అయితే, ఇది సెట్ పిక్చర్ సైజుకు మాత్రమే మద్దతిస్తుంది.
అంతేకాకుండా, సమలేఖనం చేయబడిన ముఖాల కంటే సమలేఖనం చేయని ముఖాలను ఎన్కోడింగ్ చేయడం చాలా సవాలుతో కూడుకున్నదని ఇటీవలి అధ్యయనం కనుగొంది. సరికాని ఫేస్ ఎన్కోడింగ్ పోర్ట్రెయిట్ స్టైల్ బదిలీకి హానికరం, దీని ఫలితంగా పునర్నిర్మించిన మరియు స్టైల్ చేసిన ఫ్రేమ్లలో గుర్తింపు మార్పు మరియు తప్పిపోయిన భాగాలు వంటి సమస్యలు ఏర్పడతాయి.
చర్చించినట్లుగా, పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ బదిలీ కోసం సమర్థవంతమైన సాంకేతికత కింది సమస్యలను తప్పనిసరిగా నిర్వహించాలి:
- వాస్తవిక కదలికలను సంరక్షించడానికి, ఈ విధానం తప్పనిసరిగా సమలేఖనం చేయని ముఖాలు మరియు విభిన్న వీడియో పరిమాణాలతో వ్యవహరించగలగాలి. పెద్ద వీడియో పరిమాణం లేదా విస్తృత కోణం, ఫ్రేమ్ నుండి ముఖం కదలకుండా ఉంచుతూ మరింత సమాచారాన్ని సంగ్రహించగలదు.
- నేడు సాధారణంగా ఉపయోగించే HD గాడ్జెట్లతో పోటీ పడేందుకు, అధిక-రిజల్యూషన్ వీడియో అవసరం.
- వాస్తవిక వినియోగదారు పరస్పర చర్య వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు వినియోగదారులు తమ ఎంపికను మార్చుకోవడానికి మరియు ఎంచుకునేందుకు అనువైన శైలి నియంత్రణను అందించాలి.
ఆ ప్రయోజనం కోసం, పరిశోధకులు వీడియో టూనిఫికేషన్ కోసం ఒక నవల హైబ్రిడ్ ఫ్రేమ్వర్క్ VToonifyని సూచిస్తున్నారు. స్థిర పంట పరిమితిని అధిగమించడానికి, పరిశోధకులు మొదట StyleGANలో అనువాద సమానత్వాన్ని అధ్యయనం చేస్తారు.
VToonify సర్దుబాటు చేయగల హై-రిజల్యూషన్ పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ బదిలీని సాధించడానికి StyleGAN-ఆధారిత ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ఇమేజ్ ట్రాన్స్లేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క ప్రయోజనాలను మిళితం చేస్తుంది.
కిందివి ప్రధాన సహకారాలు:
- పరిశోధకులు StyleGAN యొక్క స్థిర-పంట పరిమితిని పరిశోధించారు మరియు అనువాద సమానత్వం ఆధారంగా ఒక పరిష్కారాన్ని ప్రతిపాదించారు.
- నియంత్రిత హై-రిజల్యూషన్ పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ బదిలీ కోసం పరిశోధకులు ప్రత్యేకమైన పూర్తి కన్వల్యూషనల్ VToonify ఫ్రేమ్వర్క్ను సమలేఖనం చేయని ముఖాలు మరియు విభిన్న వీడియో పరిమాణాలకు మద్దతునిస్తారు.
- పరిశోధకులు Toonify మరియు DualStyleGAN యొక్క వెన్నెముకలపై VToonifyని నిర్మిస్తారు మరియు సేకరణ-ఆధారిత మరియు ఉదాహరణ-ఆధారిత పోర్ట్రెయిట్ వీడియో స్టైల్ బదిలీని ప్రారంభించడానికి డేటా మరియు మోడల్ రెండింటి పరంగా వెన్నెముకలను ఘనీభవిస్తారు.
Vtoonifyని ఇతర స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ మోడల్లతో పోల్చడం
టూనిఫై
ఇది StyleGANని ఉపయోగించి సమలేఖనం చేయబడిన ముఖాలపై సేకరణ-ఆధారిత శైలి బదిలీకి పునాదిగా పనిచేస్తుంది. స్టైల్ కోడ్లను తిరిగి పొందడానికి, పరిశోధకులు తప్పనిసరిగా ముఖాలను సమలేఖనం చేసి, PSP కోసం 256256 ఫోటోలను కత్తిరించాలి. Toonify 1024*1024 స్టైల్ కోడ్లతో శైలీకృత ఫలితాన్ని రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
చివరగా, వారు వీడియోలోని ఫలితాన్ని దాని అసలు స్థానానికి మళ్లీ సమలేఖనం చేస్తారు. శైలీకృతం కాని ప్రాంతం నలుపు రంగుకు సెట్ చేయబడింది.
DualStyleGAN
ఇది స్టైల్గాన్ ఆధారంగా ఎక్సెంప్లర్-ఆధారిత శైలి బదిలీకి వెన్నెముక. వారు Toonify వలె అదే డేటాను ప్రీ- మరియు పోస్ట్-ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తారు.
Pix2pixHD
ఇది ఇమేజ్-టు-ఇమేజ్ అనువాద మోడల్, ఇది సాధారణంగా హై-రిజల్యూషన్ ఎడిటింగ్ కోసం ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్లను కండెన్స్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది జత చేసిన డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతుంది.
పరిశోధకులు pix2pixHDని దాని అదనపు ఉదాహరణ మ్యాప్ ఇన్పుట్లుగా ఉపయోగించుకుంటారు, ఎందుకంటే ఇది ఎక్స్ట్రాక్ట్ చేసిన పార్సింగ్ మ్యాప్ను ఉపయోగిస్తుంది.
మొదటి ఆర్డర్ మోషన్
FOM అనేది ఒక సాధారణ ఇమేజ్ యానిమేషన్ మోడల్. ఇది 256256 చిత్రాలపై శిక్షణ పొందింది మరియు ఇతర చిత్ర పరిమాణాలతో పేలవంగా పని చేస్తుంది. పర్యవసానంగా, పరిశోధకులు మొదట వీడియో ఫ్రేమ్లను FOM నుండి యానిమేషన్కు 256*256కి స్కేల్ చేసి, ఆపై ఫలితాలను వాటి అసలు పరిమాణానికి మార్చారు.
సరసమైన పోలిక కోసం, FOM దాని విధానం యొక్క మొదటి శైలీకృత ఫ్రేమ్ను దాని సూచన శైలి చిత్రంగా ఉపయోగిస్తుంది.
డాగన్
ఇది 3డి ఫేస్ యానిమేషన్ మోడల్. వారు FOM వలె అదే డేటా తయారీ మరియు పోస్ట్ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తారు.
ప్రయోజనాలు
- ఇది కళలు, సోషల్ మీడియా అవతార్లు, సినిమాలు, వినోద ప్రకటనలు మొదలైన వాటిలో ఉపయోగించబడవచ్చు.
- Vtoonify మెటావర్స్లో కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
పరిమితులు
- ఈ పద్దతి StyleGAN-ఆధారిత బ్యాక్బోన్ల నుండి డేటా మరియు మోడల్ రెండింటినీ సంగ్రహిస్తుంది, ఫలితంగా డేటా మరియు మోడల్ బయాస్ ఏర్పడుతుంది.
- కళాఖండాలు ఎక్కువగా శైలీకృత ముఖ ప్రాంతం మరియు ఇతర విభాగాల మధ్య పరిమాణ వ్యత్యాసాల వల్ల ఏర్పడతాయి.
- ముఖం ప్రాంతంలోని విషయాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఈ వ్యూహం తక్కువ విజయవంతమవుతుంది.
ముగింపు
చివరగా, VToonify అనేది స్టైల్-నియంత్రిత హై-రిజల్యూషన్ వీడియో టూనిఫికేషన్ కోసం ఒక ఫ్రేమ్వర్క్.
ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ వీడియోలను నిర్వహించడంలో గొప్ప పనితీరును సాధిస్తుంది మరియు StyleGAN-ఆధారిత ఇమేజ్ టూనిఫికేషన్ మోడల్లను వాటి రెండింటి పరంగా కుదించడం ద్వారా నిర్మాణ శైలి, రంగు శైలి మరియు శైలి డిగ్రీపై విస్తృత నియంత్రణను అనుమతిస్తుంది. సింథటిక్ డేటా మరియు నెట్వర్క్ నిర్మాణాలు.
సమాధానం ఇవ్వూ