Вінвідомий як глибокі підробки до відео та фотографій з квазі-ідеальними ансамблями, де обличчя однієї людини поєднується з тілом іншої ; або коли два обличчя зливаються в одне. Ця технологія, яка спирається на систему машинного навчання та важливий набір даних, дозволяє нам генерувати всі види реалістичних результати.
Ось деякі програми, які дозволяють створити цей тип вмісту всього за кілька кроків. Це варіанти, які прагнуть запропонувати інструмент, який може бути дуже цікавим.
1. Перефас
Reface, раніше званий Doublicat, дозволяє обрізати фотографії та відео, щоб дати волю фантазії. Однією з найвидатніших особливостей є те, що вона дозволяє обмінюватися обличчями або розміщувати зображення користувача в різні кліпи. Виможете комбінувати обличчя, створювати меми та додавати фільтри.
Він має широкий спектр контенту та опцій. У цьому додатку, як і у всьому своєму роді, користувач повинен увімкнути доступ до камери, щоб система зареєструвала фракції та примудрялася об'єднати своє зображення в якийсь із запропонованого вмісту. Можнагенерувати відеофайли або GIF-файли, якими можна ділитися через WhatsApp, Telegram та багато інших платформ. Він доступний для iOS та Android.
2. Уомбо
Wombo - це програма, заснована на штучному інтелекті, яка дозволяє давати рухи селфі. Доситьзавантажити зображення обличчя або зробити фотографію на місці, з програми, а потім система обробляє вміст, щоб за кілька секунд запропонувати невелике анімаційне відео, де користувач бачить співає.
АлгоритмAI перетворює статичні фотографії в швидкі та виразні відео. Результати можуть відрізнятися залежно від завантаженого зображення. Важливо добре обрамити зображене обличчя або обличчя перед натисканням кнопки, щоб почалася обробка вмісту. Його можна завантажити як на Android, так і на iPhone телефони.
3. Глибока ностальгія
ПлатформаDeep Nostalgia на сайті a href="https://www.infobae.com/america/tecno/2021/03/01/transforma-tus-mejores-fotos-antiguas-en-una-animacion-en-pocos-segundos/" rel="noopener noreferrer" bMyHeritage дозволяє анімувати фотографії . У такому випадку неможливо змусити зображення співати, а просто змусити їх переміщати обличчя з одного боку на іншу, а також робити підморги. Інструмент призначений для старих фотографій, оскільки він має алгоритм, який дозволяє оптимізувати якість цих зображень.
Функція Deep Nostalgia використовує кілька відео моделей для анімації облич. Кожна модель відео складається з фіксованої послідовності рухів і жестів. Модельний кліп керує рухами в анімації, щоб ви могли бачити, як обличчя предків повертають голову, блимають і посміхаються, як пояснено на офіційному сайті. Щоб спробувати цей інструмент, вам потрібно перейти на вищезгаданий веб-сайт тут.
4. FacePlay
Існують різноманітні короткі шаблони відео, щоб змінити обличчя кліпу всього в один дотик. Перший крок - дозволити системі сканувати обличчя, а потім вам потрібно вибрати відео, в якому ви хочете зіграти. Рештароботи залишена штучним інтелектом, що дозволяє створити відео зі зміненим обличчям за кілька секунд. Він доступний для iOS та Android.
5. FaceJoy
Цей редактор фото та відео дозволяє обмінюватися обличчями, щоб поставити себе у взуття персонажів і знаменитостей. Є можливість фонового фону, вручну і використовувати вбудовані шаблони. Злиттядосягаються дуже добре, виходять дуже реалістичні зображення. Користувачможе додавати зміни або редагування, щоб зробити остаточні налаштування. Додаток також дозволяє змінювати стать та включати інші типи фільтрів. Він доступний на Android.
Існують різні системи машинного навчання для виконання цього типу проектів. Найбільш широко використовуваними і найбільш відомими пов'язаними з глибокими підробок є антагоністичні генеративні мережі (GAN).
Це дві нейронні мережі, які конкурують один з одним для досягнення все більш реалістичного результату. Існуємережа, яка є генератором і створює зображення; і інша мережа, яка дискримінація та відповідає за вгадування під час перегляду цих зображень, чи є вони реальними (оскільки вони надходять із набору навчальних даних) або якщо вони помилкові (виробляються генератором). Ця конкуренція між мережами дозволяє нам оптимізувати результат та досягти все більш реалістичних зображень чи відео.
ПРОДОВЖУЙТЕЧИТАТИ: