AIによる写真の向上:HDアップスケーリングからカートゥーンフィルターまで

AI写真の向上:HDアップスケーリングからカートゥーンフィルターまで

StyleGANEXの説明

元の記事はlouisbouchard.aiに掲載されていますが、2日前に私のブログで読んだことがあります!

ビデオをご覧ください:

顔を取り込んで面白い漫画に変換したり、髪の色を変えたり、単純に画像をHD化するAIモデルについて話しましょう。ブログの記事をフォローしている方はご存知かもしれませんが、これらのアプリケーションのほとんどは、StyleGANと呼ばれる1つのモデルとその複数のバージョンに依存しています。StyleGANは、NVIDIAが開発したGANベースのアーキテクチャで、入力を特定のスタイルに従って別のものに変換することができます。また、オープンソースであり、誰でも使用および拡張することができます。そのため、すべての研究論文で使用されています。

StyleGANEXの結果の例。論文からの画像。

StyleGANの問題は、それがトレーニングデータの固定画像解像度でクロップされたアラインされた顔に限定されていることです。つまり、現実世界の画像では、顔を見つけて切り抜き、再配置するために他のアプローチが必要であり、同じ画像解像度である必要もあります。これは、通常は高品質の画像が必要ですが、それらをトレーニングに使用すると非常に長い時間がかかります。

したがって、通常はStyleGANアーキテクチャを使用して画像のスタイル変換を行い、別のネットワークを使用して画像をより高い解像度にアップスケールします。このアプローチはうまく機能しますが、理想的ではありません。1つではなく2つのモデルが必要であり、バイアスや潜在的なエラーが増え、両方をトレーニングする必要があり、一般化能力が制限されます。幸いなことに、いくつかの素晴らしい研究者がこの制限された入力画像の問題に取り組んでおり、最近ICCV 2023でStyleGANEXという新しいアプローチを発表しました。コード、事前トレーニング済みモデル、オンラインでのデモもすべて自分で試すことができます。以下に参考文献のリンクを示します。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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