DeepFakeLab

DeepFake Lab

Bem-vindo ao DeepFakeLab, seu repositório ideal para explorar o emocionante reino da manipulação de imagens por meio de modelos generativos avançados.

⚡ Visão geral

DeepFakeLab foi projetado para capacitar os usuários a integrar recursos perfeitamente em imagens, aproveitando técnicas generativas de última geração. Esteja você interessado em aprimorar expressões faciais, experimentar personalização criativa ou mergulhar na exploração educacional em visão computacional, este repositório tem o que você precisa.

? Criando recurso vetorial

Aqui calcularemos o vetor sobre o atributo que queremos inserir. Neste, calculamos o atributo do vetor Bald e iremos inserir em outras imagens. A matemática desse truque é muito simples! Primeiro, defina seu subconjunto com True para seu recurso C, em outras palavras:

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

Onde $phi(x) = z in mathbb{R}^{32}$ (O codificador do meu autoencoder). E a mesma ideia para instâncias em que C é falso:

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

Neste contexto, iremos subamostrar um dos subconjuntos para tornar esta frase verdadeira:

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

Em seguida, calculamos dois centróides, 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 extrair o atributo vetorial:

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

? Inserir recurso

Nesse contexto, já temos um recurso vetorial (oba!), então podemos incorporar esse recurso usando uma operação matemática simples:

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

Onde $xem B$ , $tinmathbb{R}$ e $psi$ é decodificador!

Principais recursos

• Integração de recursos: insira uma variedade de recursos em imagens usando modelos generativos avançados.

• Exploração Criativa: Explore possibilidades criativas de expressão artística, design e entretenimento.

• Aplicativos: Vá em frente e fique à vontade para explorar novos aplicativos. Por exemplo, você pode usar esta técnica para criar novas instâncias e

Arquiteturas de Redes Neurais

Basicamente, usaremos Autoencoders Variacionais Convolucionais (VAE), Redes Adversariais Generativas (GAN) e Modelos de Difusão (DM).

Exploramos outras funções auxiliares de perda usando filtros Sobel para capturar recursos de alta frequência das imagens!

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

onde $f(I) = sqrt{(G_x ast I)^{2} + (G_y ast I)^{2}}$ , e $gammain mathbb{R}$ .

Então, se usarmos a arquitetura VAE, nossa perda será:

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

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

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

(GAN e DM ainda estão construindo... ⌛)

Transições entre múltiplas instâncias

Neste contexto, usaremos um truque simples para criar uma transição entre duas instâncias. A ideia é simples:

1. Calcule a codificação vetorial para cada instância: $phi(x_1)$ e $phi(x_2)$
2. Crie um espaço linear entre estes dois vetores: $mathcal{L} = lbrace phi(x_1) + alpha cdot (phi(x_2) - phi(x_1)) | alpha in [0, 1] rbrace$
3. Escolha um subconjunto de $mathcal{L}$ , denotado por $mathcal{L} {sub}$ e inserido no decodificador: $psi(mathcal{L} {sub})$
4. Por fim, teremos uma transição entre duas (ou mais) instâncias!

❓ Como usar

Explore os recursos do DeepFakeLab seguindo os tutoriais fornecidos em notebooks. Contribua com a comunidade compartilhando suas ideias, melhorias ou projetos criativos.

? Contribuições

As contribuições da comunidade são altamente incentivadas. Esteja você corrigindo bugs, adicionando novos recursos ou aprimorando os existentes, sua contribuição é valiosa para tornar o DeepFakeLab uma ferramenta robusta e versátil para manipulação de imagens.

? Isenção de responsabilidade

Este repositório destina-se a fins educacionais e criativos. Os usuários são lembrados de considerar as diretrizes éticas e as implicações legais ao usar o DeepFakeLab. Os mantenedores não são responsáveis ​​por qualquer uso indevido ou consequências não intencionais.

? Comece

Mergulhe no mundo da manipulação generativa de imagens com DeepFakeLab. Clone o repositório, siga as instruções de configuração e desbloqueie novas dimensões de expressão criativa!

Boa exploração!