DeepFakeLab

DeepFakeLab

Willkommen bei DeepFakeLab, Ihrer Anlaufstelle für die Erkundung des spannenden Bereichs der Bildmanipulation mithilfe fortschrittlicher generativer Modelle.

⚡ Übersicht

DeepFakeLab wurde entwickelt, um Benutzern die nahtlose Integration von Funktionen in Bilder zu ermöglichen und dabei modernste generative Techniken zu nutzen. Egal, ob Sie daran interessiert sind, den Gesichtsausdruck zu verbessern, mit kreativen Anpassungen zu experimentieren oder sich mit der pädagogischen Erkundung von Computer Vision zu befassen, dieses Repository bietet alles, was Sie brauchen.

? Vektormerkmal erstellen

Hier berechnen wir den Vektor des Attributs, das wir einfügen möchten. Dabei berechnen wir das Vektorattribut „Kahl“ und fügen es in andere Bilder ein. Die Rechnung zu diesem Trick ist sehr einfach! Definieren Sie zunächst Ihre Teilmenge mit True für Ihr Feature C, mit anderen Worten:

$$mathcal{A}_{[C==1]} = lbrace phi(x) | x_c == 1 rbrace$$

Wo $phi(x) = z in mathbb{R}^{32}$ (Der Encoder meines Autoencoders). Und die gleiche Idee für Fälle, in denen C falsch ist:

$$mathcal{B}_{[C==0]} = lbrace phi(x) | x_c == 0 rbrace$$

In diesem Zusammenhang werden wir eine der Teilmengen unterabtasten, um diesen Satz wahr zu machen:

$$ | mathcal{A} | sim | mathcal{B} | $$

Dann berechnen wir zwei Schwerpunkte für jede Teilmenge:

$$ Cm_{A} = frac{sum_{x in mathcal{A}} phi(x)}{n(mathcal{A})} $$

$$ Cm_{B} = frac{sum_{x in mathcal{B}} phi(x)}{n(mathcal{B})} $$

Schließlich können wir das Vektorattribut extrahieren:

$$vec v = vec Cm_{A} - vec Cm_{B}$$

? Funktion einfügen

In diesem Zusammenhang haben wir bereits ein Vektormerkmal (juhu!), also können wir dieses Merkmal mit einer einfachen mathematischen Operation integrieren:

$$FakeImage = psi(phi(x) + sum_{i} t_i cdot vec v_i)$$

Wo $x in B$ , $t in mathbb{R}$ Und $psi$ ist Decoder!

Hauptmerkmale

• Feature-Integration: Fügen Sie mithilfe fortschrittlicher generativer Modelle eine Vielzahl von Features in Bilder ein.

• Kreative Erkundung: Entdecken Sie kreative Möglichkeiten für künstlerischen Ausdruck, Design und Unterhaltung.

• Anwendungen: Machen Sie weiter und erkunden Sie neue Anwendungen. Mit dieser Technik können Sie beispielsweise neue Instanzen erstellen und

Architekturen neuronaler Netze

Grundsätzlich werden wir Convolutional Variational Autoencoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN) und Diffusion Models (DM) verwenden.

Wir untersuchen weitere Hilfsverlustfunktionen mithilfe von Sobel-Filtern, um Hochfrequenzmerkmale aus Bildern zu erfassen!

$$L_{sobel} = gamma cdot |f(I) - f(psi(phi(I)))|$$

Wo $f(I) = sqrt{(G_x ast I)^{2} + (G_y ast I)^{2}}$ , Und $gamma in mathbb{R}$ .

Wenn wir also die VAE-Architektur verwenden, beträgt unser Verlust:

$$mathcal{L} = L_{Rekonstruktion} + text{DKL} + gamma cdot L_{sobel}$$

$$mathcal{L} = |I - psi(phi(I))|^{2} -frac{1}{2} sum_{i=1}^{N} left(1 + log(sigma_i^2) - mu_i^2 - sigma_i^2right) + gamma cdot |f(I) - f(psi(phi(I)))|$$

$$mathcal{L} = |I - psi(phi(I))|^{2} + mathbb{E}_{phi(z | x)} left[ log frac{ phi(z | x)}{psi(z)} right] + gamma cdot |f(I) - f(psi(phi(I)))|$$

(GAN und DM sind noch im Aufbau... ⌛)

Übergänge zwischen mehreren Instanzen

In diesem Zusammenhang verwenden wir einen einfachen Trick, um einen Übergang zwischen zwei Instanzen zu erstellen. Die Idee ist einfach:

1. Berechnen Sie die Vektorkodierung für jede Instanz: $phi(x_1)$ Und $phi(x_2)$
2. Erstellen Sie einen linearen Raum zwischen diesen beiden Vektoren: $mathcal{L} = lbrace phi(x_1) + alpha cdot (phi(x_2) - phi(x_1)) | alpha in [0, 1] rbrace$
3. Wählen Sie eine Teilmenge von aus $mathcal{L}$ , bezeichnet mit $mathcal{L} {sub}$ und im Decoder einfügen: $psi(mathcal{L} {sub})$
4. Schließlich werden wir einen Übergang zwischen zwei (oder mehr) Instanzen haben!

❓ Verwendung

Entdecken Sie die Möglichkeiten von DeepFakeLab, indem Sie den bereitgestellten Tutorials in Notebooks folgen. Tragen Sie zur Community bei, indem Sie Ihre Erkenntnisse, Verbesserungen oder kreativen Projekte teilen.

? Beiträge

Community-Beiträge sind ausdrücklich erwünscht. Unabhängig davon, ob Sie Fehler beheben, neue Funktionen hinzufügen oder vorhandene verbessern, ist Ihr Beitrag wertvoll, um DeepFakeLab zu einem robusten und vielseitigen Werkzeug zur Bildbearbeitung zu machen.

? Haftungsausschluss

Dieses Repository ist für pädagogische und kreative Zwecke gedacht. Benutzer werden daran erinnert, bei der Nutzung von DeepFakeLab ethische Richtlinien und rechtliche Auswirkungen zu berücksichtigen. Die Betreuer haften nicht für Missbrauch oder unbeabsichtigte Folgen.

? Legen Sie los

Tauchen Sie mit DeepFakeLab in die Welt der generativen Bildmanipulation ein. Klonen Sie das Repository, folgen Sie den Einrichtungsanweisungen und erschließen Sie neue Dimensionen des kreativen Ausdrucks!

Viel Spaß beim Entdecken!