DeepFakeLab

DeepFakeLab

Добро пожаловать в DeepFakeLab, ваш любимый репозиторий для изучения захватывающей сферы манипулирования изображениями с помощью передовых генеративных моделей.

⚡ Обзор

DeepFakeLab предназначен для того, чтобы дать пользователям возможность легко интегрировать функции в изображения, используя самые современные генеративные методы. Если вы хотите улучшить мимику, поэкспериментировать с творческой настройкой или погрузиться в образовательные исследования в области компьютерного зрения, этот репозиторий поможет вам.

? Создание векторного объекта

Здесь мы рассчитаем вектор атрибута, который хотим вставить. При этом мы вычисляем атрибут вектора Bald и вставляем его в другие изображения. Математика этого трюка очень проста! Сначала определите свое подмножество со значением True для функции C, другими словами:

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

Где $phi(x) = z in mathbb{R}^{32}$ (Кодер моего автоэнкодера). И та же идея для случаев, когда C является ложным:

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

В этом контексте мы уменьшим выборку одного из подмножеств, чтобы сделать это предложение истинным:

$$ | mathcal{A} | сим | mathcal{B} | $$

Затем мы вычисляем два центроида для каждого подмножества:

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

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

Наконец, мы можем извлечь атрибут вектора:

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

? Вставить объект

В этом контексте у нас уже есть векторный признак (ура!), поэтому мы можем включить его с помощью простой математической операции:

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

Где $x in B$ , $t in mathbb{R}$ и $psi$ это декодер!

Ключевые особенности

• Интеграция функций: вставляйте в изображения различные функции, используя передовые генеративные модели.

• Творческие исследования: исследуйте творческие возможности для художественного самовыражения, дизайна и развлечений.

• Приложения: Продолжайте и смело изучайте новые приложения. Например, вы можете использовать этот метод для создания новых экземпляров и

Архитектура нейронных сетей

По сути, мы будем использовать сверточные вариационные автоэнкодеры (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN) и диффузионные модели (DM).

Мы исследуем еще одну вспомогательную функцию потерь, используя фильтры Собеля для улавливания высокочастотных характеристик изображений!

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

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

Итак, если мы используем архитектуру VAE, наши потери составят:

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

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

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

(ГАН и ДМ все еще строят... ⌛)

Переходы между несколькими экземплярами

В этом контексте мы воспользуемся простым трюком, чтобы создать переход между двумя экземплярами. Идея проста:

1. Вычислите векторное кодирование для каждого экземпляра: $фи(x_1)$ и $фи(x_2)$
2. Создайте линейное пространство между этими двумя векторами: $mathcal{L} = lbrace phi(x_1) + alpha cdot (phi(x_2) - phi(x_1)) | alpha in [0, 1] rbrace$
3. Выберите подмножество $mathcal{L}$ , обозначается $mathcal{L} {sub}$ и вставляется в декодер: $psi(mathcal{L} {sub})$
4. Наконец, у нас будет переход между двумя (или более) экземплярами!

❓ Как использовать

Изучите возможности DeepFakeLab, следуя инструкциям в блокнотах. Вносите свой вклад в сообщество, делясь своими идеями, улучшениями или творческими проектами.

? Взносы

Вклад сообщества очень приветствуется. Исправляете ли вы ошибки, добавляете новые функции или улучшаете существующие, ваш вклад важен для того, чтобы сделать DeepFakeLab надежным и универсальным инструментом для манипулирования изображениями.

? Отказ от ответственности

Этот репозиторий предназначен для образовательных и творческих целей. Напоминаем пользователям учитывать этические принципы и юридические последствия при использовании DeepFakeLab. Разработчики не несут ответственности за неправильное использование или непредвиденные последствия.

? Начать

Погрузитесь в мир генеративной обработки изображений с помощью DeepFakeLab. Клонируйте репозиторий, следуйте инструкциям по установке и откройте новые возможности творческого самовыражения!

Приятного изучения!