DeepFakeLab

ディープフェイクラボ

DeepFakeLab へようこそ。高度な生成モデルを通じて画像操作のエキサイティングな領域を探索するための頼りになるリポジトリです。

⚡ 概要

DeepFakeLab は、最先端の生成技術を活用して、ユーザーが画像に特徴をシームレスに統合できるように設計されています。顔の表情を改善することに興味がある場合でも、創造的なカスタマイズを試してみる場合でも、コンピュータ ビジョンの教育的な探究に飛び込むことに興味がある場合でも、このリポジトリはすべてをカバーします。

?ベクトル フィーチャの作成

ここでは、挿入したい属性に関するベクトルを計算します。ここでは、Bald ベクトル属性を計算し、別の画像に挿入します。このトリックの計算は非常に簡単です。まず、機能 C に対して True を使用してサブセットを定義します。言い換えると、次のようになります。

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

どこ $phi(x) = z in mathbb{R}^{32}$ (私のオートエンコーダーのエンコーダー)。そして、C が False である場合も同じ考えです。

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

このコンテキストでは、サブセットの 1 つをアンダーサンプリングして、次の文を true にします。

$$ | 数学{A} | sim | 数学{B} | $$

次に、サブセットごとに 2 つの重心を計算します。

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

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

最後に、ベクトル属性を抽出できます。

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

?フィーチャーの挿入

このコンテキストでは、ベクトル機能がすでにあるので (やったー!)、単純な数学的演算を使用してこの機能を組み込むことができます。

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

どこ $x in B$ 、 $t in mathbb{R}$そして $psi$デコーダーです！

主な特長

• 機能の統合: 高度な生成モデルを使用して、さまざまな機能を画像に挿入します。

• クリエイティブの探求: 芸術的表現、デザイン、エンターテイメントのクリエイティブな可能性を探ります。

• アプリケーション: 新しいアプリケーションを自由に探索してください。たとえば、この手法を使用して新しいインスタンスを作成したり、

ニューラル ネットワーク アーキテクチャ

基本的に、畳み込み変分オートエンコーダー (VAE)、敵対的生成ネットワーク (GAN)、拡散モデル (DM) を使用します。

画像から高周波特徴をキャプチャするためにソーベル フィルターを使用して別の補助損失関数を探索します。

$$L_{ソーベル} = gamma cdot |f(I) - f(psi(phi(I)))|$$

どこ $f(I) = sqrt{(G_x ast I)^{2} + (G_y ast I)^{2}}$ 、 そして $gamma in mathbb{R}$ 。

したがって、VAE アーキテクチャを使用すると、損失は次のようになります。

$$mathcal{L} = L_{再構成} + text{DKL} + gamma cdot L_{ソーベル}$$

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

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

(GAN と DM はまだ構築中です... ⌛)

複数のインスタンス間の遷移

このコンテキストでは、2 つのインスタンス間の遷移を作成する簡単なトリックを使用します。アイデアはシンプルです。

1. 各インスタンスのベクトル エンコードを計算します。 $ファイ(x_1)$そして $ファイ(x_2)$
2. これら 2 つのベクトルの間に線形空間を作成します。 $mathcal{L} = lbrace phi(x_1) + alpha cdot (phi(x_2) - phi(x_1)) | alpha in [0, 1] rbrace$
3. のサブセットを選択します $数学{L}$ 、 $mathcal{L} {sub}$ で示され、デコーダに挿入します: $psi(mathcal{L} {sub})$
4. 最後に、2 つ (またはそれ以上) のインスタンス間の遷移を行います。

❓ 使用方法

ノートブックで提供されているチュートリアルに従って、DeepFakeLab の機能を調べてください。洞察、機能強化、または創造的なプロジェクトを共有して、コミュニティに貢献します。

?貢献

コミュニティへの貢献を強くお勧めします。バグの修正、新機能の追加、既存機能の強化のいずれであっても、DeepFakeLab を堅牢で多用途の画像操作ツールにするためには、皆様のご意見が貴重です。

?免責事項

このリポジトリは、教育および創造的な目的を目的としています。ユーザーは、DeepFakeLab を使用する際に倫理ガイドラインと法的影響を考慮するよう注意されます。管理者は、誤用または意図しない結果に対して責任を負いません。

?始めましょう

DeepFakeLab を使用して生成画像操作の世界に飛び込みましょう。リポジトリのクローンを作成し、セットアップ手順に従って、創造的な表現の新たな次元を解き放ちましょう。

楽しく探検してください！