Une équipe de recherche de l'Université de Caroline du Nord et de l'Université du Maryland a développé un système avancé de conversion de l'âge du visage appelé « MyTimeMachine » (MyTM), qui peut simuler de manière personnalisée la morphologie du visage de différents âges sur la base de photos fournies par les utilisateurs. Cette technologie dépasse les limites des méthodes traditionnelles et permet d'obtenir des effets de régression et de croissance de l'âge haute fidélité en combinant un modèle de vieillissement global et des photos de selfie personnelles tout en conservant les caractéristiques d'identité personnelle. L'émergence de MyTimeMachine a apporté des solutions de production d'effets visuels plus réalistes et personnalisées aux industries des effets spéciaux du cinéma et de la télévision, de la publicité et autres, et a également offert aux utilisateurs une nouvelle façon de découvrir le charme de la technologie.
Récemment, une équipe de recherche de l'Université de Caroline du Nord et de l'Université du Maryland a lancé une nouvelle technologie appelée « MyTimeMachine » (MyTM), un système avancé qui peut personnaliser la conversion de l'âge du visage. Tant que 50 photos sont téléchargées, le système peut apprendre. vos traits du visage et estimez à quoi vous ressemblerez à différents âges.
En combinant un modèle de vieillissement global et les photos de selfie personnelles de l'utilisateur, la technologie permet aux utilisateurs d'obtenir des effets de régression d'âge (dévieillissement) et de croissance d'âge (vieillissement) haute fidélité tout en conservant les caractéristiques d'identité individuelles.
Avec le développement de la science et de la technologie, le vieillissement du visage est devenu un sujet de grande préoccupation. Les méthodes traditionnelles de conversion de l'âge du visage ne parviennent souvent pas à refléter avec précision l'apparence d'un individu à l'âge cible, ce qui génère des images loin de la réalité. L'innovation de MyTimeMachine est qu'elle utilise 50 photos selfie fournies par les utilisateurs pour former un réseau d'adaptateurs afin d'obtenir une conversion d'âge personnalisée.
Le système fonctionne en générant d'abord des caractéristiques faciales de base à l'aide d'un encodeur d'âge global, puis en combinant ces caractéristiques avec les photos personnelles de l'utilisateur via un réseau d'adaptateurs pour générer de nouvelles images faciales. L'équipe de recherche a également conçu trois fonctions de perte pour améliorer les capacités de personnalisation du réseau d'adaptateurs et garantir que les images générées conservent les caractéristiques d'identité de l'utilisateur lors des changements d'âge. Cette technologie n'est pas seulement adaptée aux images fixes, mais peut également être étendue au traitement vidéo pour obtenir des effets de vieillissement ou de vieillissement de haute qualité, préservant l'identité et cohérents dans le temps.
Dans des applications pratiques, cette technologie de conversion d'âge personnalisée peut être largement utilisée dans de nombreux domaines tels que les effets spéciaux du cinéma et de la télévision, l'industrie de la publicité, etc., rendant les effets visuels plus réalistes. Les utilisateurs n'ont qu'à télécharger leurs collections de photos personnelles pour vivre facilement le processus de transition d'âge et ressentir les changements magiques apportés par la technologie.
Entrée du projet : https://mytimemachine.github.io/
L'émergence de la technologie MyTimeMachine marque un nouveau sommet pour la technologie de conversion personnalisée de l'âge. Ses perspectives d'application dans divers domaines sont vastes et son développement futur mérite d'être attendu. La commodité et l'efficacité de cette technologie changeront sans aucun doute la compréhension des gens de la technologie de conversion d'âge et favoriseront l'innovation technologique dans les domaines connexes.