Un equipo de investigación de la Universidad de Carolina del Norte y la Universidad de Maryland ha desarrollado un sistema avanzado de conversión de edad facial llamado "MyTimeMachine" (MyTM), que puede simular de forma personalizada la morfología facial de diferentes edades basándose en fotografías proporcionadas por los usuarios. Esta tecnología rompe las limitaciones de los métodos tradicionales y logra efectos de regresión de la edad y crecimiento de la edad de alta fidelidad al combinar modelos de envejecimiento global y fotografías de selfies personales, manteniendo al mismo tiempo las características de identidad personal. La aparición de MyTimeMachine ha aportado soluciones de producción de efectos visuales más realistas y personalizadas a las industrias de efectos especiales de cine y televisión, publicidad y otras industrias, y también ha proporcionado a los usuarios una nueva forma de experimentar el encanto de la tecnología.
Recientemente, un equipo de investigación de la Universidad de Carolina del Norte y la Universidad de Maryland lanzó una nueva tecnología llamada "MyTimeMachine" (MyTM), un sistema avanzado que puede personalizar la conversión de la edad facial. Siempre que se carguen 50 fotos, el sistema puede aprender. tus rasgos faciales y estima cómo te verás a diferentes edades.
Al combinar un modelo de envejecimiento global y las fotos de selfies personales del usuario, la tecnología permite a los usuarios lograr efectos de regresión de edad (envejecimiento) y crecimiento de la edad (envejecimiento) de alta fidelidad manteniendo al mismo tiempo las características de identidad individuales.
Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, el envejecimiento facial se ha convertido en un tema de gran preocupación. Los métodos tradicionales de conversión de la edad facial a menudo no reflejan con precisión la apariencia de un individuo en la edad objetivo, lo que genera imágenes generadas que están lejos de la realidad. La innovación de MyTimeMachine es que utiliza 50 fotografías de selfies proporcionadas por los usuarios para entrenar una red de adaptadores para lograr una conversión de edad personalizada.
El sistema funciona generando primero rasgos faciales básicos utilizando un codificador de edad global y luego combinando estos rasgos con las fotografías personales del usuario a través de una red de adaptadores para generar nuevas imágenes faciales. El equipo de investigación también diseñó tres funciones de pérdida para mejorar las capacidades de personalización de la red del adaptador y garantizar que las imágenes generadas mantengan las características de identidad del usuario durante los cambios de edad. Esta tecnología no sólo es adecuada para imágenes fijas, sino que también puede extenderse al procesamiento de vídeo para lograr efectos de envejecimiento o rejuvenecimiento de alta calidad, que preserven la identidad y sean consistentes en el tiempo.
En aplicaciones prácticas, esta tecnología de conversión de edad personalizada se puede utilizar ampliamente en muchos campos, como efectos especiales de cine y televisión, industria publicitaria, etc., haciendo que los efectos visuales sean más realistas. Los usuarios sólo necesitan cargar sus colecciones de fotografías personales para experimentar fácilmente el proceso de transición de edad y sentir los cambios mágicos provocados por la tecnología.
Entrada del proyecto: https://mytimemachine.github.io/
La aparición de la tecnología MyTimeMachine marca una nueva altura para la tecnología de conversión de edad personalizada. Sus perspectivas de aplicación en diversos campos son amplias y vale la pena esperar su desarrollo futuro. La conveniencia y eficiencia de esta tecnología sin duda cambiará la comprensión de las personas sobre la tecnología de conversión de edad y promoverá la innovación tecnológica en campos relacionados.