DeepFakeLab

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Bienvenue sur DeepFakeLab, votre référentiel incontournable pour explorer le domaine passionnant de la manipulation d'images grâce à des modèles génératifs avancés.

⚡ Aperçu

DeepFakeLab est conçu pour permettre aux utilisateurs d'intégrer de manière transparente des fonctionnalités dans les images, en tirant parti des techniques génératives de pointe. Que vous souhaitiez améliorer les expressions faciales, expérimenter la personnalisation créative ou vous plonger dans l'exploration pédagogique de la vision par ordinateur, ce référentiel est là pour vous.

? Création d'une fonctionnalité vectorielle

Ici, nous allons calculer le vecteur sur l'attribut que nous voulons insérer. En cela, nous calculons l'attribut du vecteur chauve et l'insérons dans une autre image. Le calcul de cette astuce est très simple ! Tout d'abord, définissez votre sous-ensemble avec True pour votre fonctionnalité C, en d'autres termes :

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

Où $phi(x) = z in mathbb{R}^{32}$ (L'encodeur de mon autoencodeur). Et la même idée pour les instances où C est False :

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

Dans ce contexte, nous sous-échantillonnerons l'un des sous-ensembles pour rendre cette phrase vraie :

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

Ensuite, nous calculons deux centroïdes, pour chaque sous-ensemble :

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

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

Enfin, nous pouvons extraire l'attribut vectoriel :

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

? Insérer une fonctionnalité

Dans ce contexte, nous avons déjà une fonctionnalité vectorielle (oui !), nous pouvons donc incorporer cette fonctionnalité à l'aide d'une simple opération mathématique :

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

Où $x en B$ , $t in mathbb{R}$ et $psi$ c'est un décodeur !

Principales fonctionnalités

• Intégration de fonctionnalités : insérez une variété de fonctionnalités dans les images à l'aide de modèles génératifs avancés.

• Exploration créative : explorez les possibilités créatives d’expression artistique, de design et de divertissement.

• Applications : n'hésitez pas à explorer de nouvelles applications. Par exemple, vous pouvez utiliser cette technique pour créer de nouvelles instances et

Architectures de réseaux de neurones

Fondamentalement, nous utiliserons des auto-encodeurs variationnels convolutifs (VAE), des réseaux contradictoires génératifs (GAN) et des modèles de diffusion (DM).

Nous explorons d'autres fonctions de perte auxiliaires en utilisant des filtres Sobel pour capturer les caractéristiques haute fréquence des images !

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

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

Ainsi, si nous utilisons l’architecture VAE, notre perte sera :

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

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

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

(GAN et DM sont toujours en construction... ⌛)

Transitions entre plusieurs instances

Dans ce contexte, nous utiliserons une astuce simple pour créer une transition entre deux instances. L'idée est simple :

1. Calculez le codage vectoriel pour chaque instance : $phi(x_1)$ et $phi(x_2)$
2. Créez un espace linéaire entre ces deux vecteurs : $mathcal{L} = lbrace phi(x_1) + alpha cdot (phi(x_2) - phi(x_1)) | alpha in [0, 1] rbrace$
3. Choisissez un sous-ensemble de $mathcal{L}$ , noté $mathcal{L} {sub}$ et inséré dans le décodeur : $psi(mathcal{L} {sub})$
4. Enfin, nous aurons une transition entre deux (ou plusieurs) instances !

❓ Comment utiliser

Explorez les capacités de DeepFakeLab en suivant les didacticiels fournis dans les blocs-notes. Contribuez à la communauté en partageant vos idées, améliorations ou projets créatifs.

? Cotisations

Les contributions de la communauté sont fortement encouragées. Que vous corrigiez des bugs, ajoutiez de nouvelles fonctionnalités ou amélioriez celles existantes, votre contribution est précieuse pour faire de DeepFakeLab un outil robuste et polyvalent pour la manipulation d'images.

? Clause de non-responsabilité

Ce référentiel est destiné à des fins éducatives et créatives. Il est rappelé aux utilisateurs de prendre en compte les directives éthiques et les implications juridiques lorsqu'ils utilisent DeepFakeLab. Les responsables ne sont pas responsables de toute mauvaise utilisation ou de conséquences imprévues.

? Commencer

Plongez dans le monde de la manipulation générative d’images avec DeepFakeLab. Clonez le référentiel, suivez les instructions de configuration et débloquez de nouvelles dimensions d'expression créative !

Bonne exploration !