Ein Forschungsteam der University of North Carolina und der University of Maryland hat ein fortschrittliches System zur Konvertierung des Gesichtsalters namens „MyTimeMachine“ (MyTM) entwickelt, das die Gesichtsmorphologie unterschiedlichen Alters anhand von von Benutzern bereitgestellten Fotos personalisieren kann. Diese Technologie durchbricht die Grenzen traditioneller Methoden und erzielt durch die Kombination globaler Alterungsmodelle und persönlicher Selfie-Fotos eine hochpräzise Altersregression und Alterswachstumseffekte unter Beibehaltung persönlicher Identitätsmerkmale. Das Aufkommen von MyTimeMachine hat realistischere und personalisiertere Lösungen für die Produktion visueller Effekte in die Film- und Fernseh-Spezialeffekte-, Werbe- und andere Branchen gebracht und Benutzern auch eine neue Möglichkeit geboten, den Charme der Technologie zu erleben.
Kürzlich hat ein Forschungsteam der University of North Carolina und der University of Maryland eine neue Technologie namens „MyTimeMachine“ (MyTM) auf den Markt gebracht, ein fortschrittliches System, das die Umrechnung des Gesichtsalters personalisieren kann. Solange 50 Fotos hochgeladen werden, kann das System lernen Ihre Gesichtszüge und schätzen Sie, wie Sie in verschiedenen Altersstufen aussehen werden.
Durch die Kombination eines globalen Alterungsmodells und der persönlichen Selfie-Fotos des Benutzers ermöglicht die Technologie den Benutzern, hochpräzise Altersregressions- (De-Aging) und Alterswachstumseffekte (Aging) zu erzielen und gleichzeitig individuelle Identitätsmerkmale beizubehalten.
Mit der Entwicklung von Wissenschaft und Technologie ist die Gesichtsalterung zu einem Thema großer Besorgnis geworden. Herkömmliche Methoden zur Umrechnung des Gesichtsalters geben das Aussehen einer Person im Zielalter oft nicht genau wieder, was zu Bildern führt, die weit von der Realität entfernt sind. Die Innovation von MyTimeMachine besteht darin, dass es 50 von Benutzern bereitgestellte Selfie-Fotos verwendet, um ein Netzwerk von Adaptern zu trainieren, um eine personalisierte Alterskonvertierung zu erreichen.
Das System funktioniert, indem es zunächst mithilfe eines globalen Altersencoders grundlegende Gesichtsmerkmale generiert und diese Merkmale dann über ein Netzwerk von Adaptern mit den persönlichen Fotos des Benutzers kombiniert, um neue Gesichtsbilder zu erstellen. Das Forschungsteam hat außerdem drei Verlustfunktionen entwickelt, um die Personalisierungsmöglichkeiten des Adapternetzwerks zu verbessern und sicherzustellen, dass die generierten Bilder die Identitätsmerkmale des Benutzers bei Altersänderungen beibehalten. Diese Technologie eignet sich nicht nur für Standbilder, sondern kann auch auf die Videoverarbeitung ausgeweitet werden, um hochwertige, identitätserhaltende und zeitkonsistente Alterungs- oder Entalterungseffekte zu erzielen.
In praktischen Anwendungen kann diese personalisierte Alterskonvertierungstechnologie in vielen Bereichen wie Film- und Fernsehspezialeffekten, Werbeindustrie usw. weit verbreitet eingesetzt werden, wodurch die visuellen Effekte realistischer werden. Benutzer müssen lediglich ihre persönlichen Fotosammlungen hochladen, um den Altersübergangsprozess ganz einfach zu erleben und die magischen Veränderungen zu spüren, die die Technologie mit sich bringt.
Projekteingang: https://mytimemachine.github.io/
Das Aufkommen der MyTimeMachine-Technologie markiert einen neuen Höhepunkt für die personalisierte Alterskonvertierungstechnologie. Ihre Anwendungsaussichten in verschiedenen Bereichen sind vielfältig und es lohnt sich, auf ihre zukünftige Entwicklung zu blicken. Der Komfort und die Effizienz dieser Technologie werden zweifellos das Verständnis der Menschen für die Altersumwandlungstechnologie verändern und technologische Innovationen in verwandten Bereichen fördern.