DeepFakeLab

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Bienvenido a DeepFakeLab, su repositorio de referencia para explorar el apasionante ámbito de la manipulación de imágenes a través de modelos generativos avanzados.

⚡ Descripción general

DeepFakeLab está diseñado para permitir a los usuarios integrar funciones en imágenes sin problemas, aprovechando técnicas generativas de última generación. Ya sea que esté interesado en mejorar las expresiones faciales, experimentar con la personalización creativa o sumergirse en la exploración educativa en visión por computadora, este repositorio lo tiene cubierto.

? Creando característica vectorial

Aquí, calcularemos el vector sobre el atributo que queremos insertar. En esto, calculamos el atributo del vector calvo y lo insertaremos en otras imágenes. ¡Las matemáticas de este truco son muy simples! Primero, define tu subconjunto con True para tu característica C, en otras palabras:

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

Dónde $phi(x) = z in mathbb{R}^{32}$ (El codificador de mi autocodificador). Y la misma idea para los casos en que C es Falso:

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

En este contexto, submuestrearemos uno de los subconjuntos para convertir esta oración en verdadera:

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

Luego, calculamos dos centroides, para cada subconjunto:

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

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

Finalmente, podemos extraer el atributo vectorial:

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

? Insertar función

En este contexto, ya tenemos una característica vectorial (¡sí!), por lo que podemos incorporar esta característica usando una operación matemática simple:

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

Dónde $x en B$ , $t en mathbb{R}$ y $psi$ es decodificador!

Características clave

• Integración de funciones: inserte una variedad de funciones en imágenes utilizando modelos generativos avanzados.

• Exploración creativa: explore posibilidades creativas para la expresión artística, el diseño y el entretenimiento.

• Aplicaciones: continúe y siéntase libre de explorar nuevas aplicaciones. Por ejemplo, puede utilizar esta técnica para crear nuevas instancias y

Arquitecturas de redes neuronales

Básicamente, utilizaremos codificadores automáticos variacionales convolucionales (VAE), redes generativas adversarias (GAN) y modelos de difusión (DM).

¡Exploramos otras funciones de pérdida auxiliares utilizando filtros Sobel para capturar características de alta frecuencia a partir de imágenes!

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

dónde $f(I) = sqrt{(G_x ast I)^{2} + (G_y ast I)^{2}}$ , y $gammainmathbb{R}$ .

Entonces, si utilizamos la arquitectura VAE, nuestra pérdida será:

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

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

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

(GAN y DM todavía están construyendo... ⌛)

Transiciones entre múltiples instancias

En este contexto, usaremos un truco simple para crear una transición entre dos instancias. La idea es simple:

1. Calcule la codificación vectorial para cada instancia: $phi(x_1)$ y $phi(x_2)$
2. Crea un espacio lineal entre estos dos vectores: $mathcal{L} = lbrace phi(x_1) + alpha cdot (phi(x_2) - phi(x_1)) | alpha en [0, 1] rbrace$
3. Elija un subconjunto de $mathcal{L}$ , denotado por $mathcal{L} {sub}$ e insertar en el decodificador: $psi(mathcal{L} {sub})$
4. ¡Finalmente, tendremos una transición entre dos (o más) instancias!

❓ Cómo utilizar

Explore las capacidades de DeepFakeLab siguiendo los tutoriales proporcionados en cuadernos. Contribuya a la comunidad compartiendo sus conocimientos, mejoras o proyectos creativos.

? Contribuciones

Se recomiendan encarecidamente las contribuciones de la comunidad. Ya sea que esté corrigiendo errores, agregando nuevas funciones o mejorando las existentes, su aporte es valioso para hacer de DeepFakeLab una herramienta sólida y versátil para la manipulación de imágenes.

? Descargo de responsabilidad

Este repositorio está destinado a fines educativos y creativos. Se recuerda a los usuarios que consideren las pautas éticas y las implicaciones legales al utilizar DeepFakeLab. Los mantenedores no son responsables de ningún mal uso o consecuencias no deseadas.

? Empezar

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¡Feliz exploración!