DeepFakeLab

ยินดีต้อนรับสู่ DeepFakeLab พื้นที่เก็บข้อมูลสำหรับการสำรวจขอบเขตที่น่าตื่นเต้นของการจัดการภาพผ่านโมเดลการสร้างขั้นสูง

⚡ ภาพรวม

DeepFakeLab ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถรวมคุณสมบัติเข้ากับรูปภาพได้อย่างราบรื่น โดยใช้ประโยชน์จากเทคนิคการสร้างที่ล้ำสมัย ไม่ว่าคุณจะสนใจที่จะปรับปรุงการแสดงออกทางสีหน้า ทดลองปรับแต่งอย่างสร้างสรรค์ หรือเจาะลึกการศึกษาด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ที่เก็บข้อมูลนี้ก็ครอบคลุมทุกอย่าง

การสาธิตเชิงสร้างสรรค์

- การสร้างคุณสมบัติเวกเตอร์

ในที่นี้ เราจะคำนวณเวกเตอร์เกี่ยวกับแอตทริบิวต์ที่เราต้องการแทรก ในนี้ เราคำนวณคุณสมบัติเวกเตอร์หัวโล้น และจะแทรกลงในรูปภาพอื่น คณิตศาสตร์เกี่ยวกับเคล็ดลับนี้ง่ายมาก! ขั้นแรก ให้กำหนดเซ็ตย่อยของคุณด้วย True สำหรับคุณลักษณะ C ของคุณ หรืออีกนัยหนึ่งคือ:

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

ที่ไหน $phi(x) = z in mathbb{R}^{32}$ (ตัวเข้ารหัสของตัวเข้ารหัสอัตโนมัติของฉัน) และแนวคิดเดียวกันสำหรับกรณีที่ C เป็นเท็จ:

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

ในบริบทนี้ เราจะสุ่มตัวอย่างชุดย่อยชุดใดชุดหนึ่งเพื่อทำให้ประโยคนี้เป็นจริง:

- คณิตศาสตร์{A} | ซิม | คณิตศาสตร์{B} | -

จากนั้นเราคำนวณเซนทรอยด์สองตัวสำหรับแต่ละเซตย่อย:

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

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

ในที่สุด เราก็สามารถแยกคุณสมบัติเวกเตอร์ออกมาได้:

$$vec วี = vec Cm_{A} - vec Cm_{B}$$

- แทรกคุณสมบัติ

ในบริบทนี้ เรามีคุณลักษณะเวกเตอร์อยู่แล้ว (เย้!) ดังนั้นเราจึงสามารถรวมคุณลักษณะนี้โดยใช้การดำเนินการทางคณิตศาสตร์ง่ายๆ:

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

ที่ไหน $x ใน B$ - $t in mathbb{R}$ และ $psi$ เป็นตัวถอดรหัส!

คุณสมบัติที่สำคัญ

การรวมคุณสมบัติ: แทรกคุณสมบัติที่หลากหลายลงในรูปภาพโดยใช้แบบจำลองการสร้างขั้นสูง
การสำรวจเชิงสร้างสรรค์: สำรวจความเป็นไปได้ที่สร้างสรรค์สำหรับการแสดงออกทางศิลปะ การออกแบบ และความบันเทิง
แอปพลิเคชัน: ไปข้างหน้าและสำรวจแอปพลิเคชันใหม่ได้อย่างอิสระ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เทคนิคนี้เพื่อสร้างอินสแตนซ์ใหม่และ

สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม

โดยพื้นฐานแล้ว เราจะใช้ Convolutional Variational Autoencoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN) และ Diffusion Models (DM)

เราสำรวจฟังก์ชันการสูญเสียเสริมอื่น ๆ โดยใช้ตัวกรอง sobel เพื่อจับภาพคุณสมบัติความถี่สูงจากภาพ!

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

ที่ไหน $f(I) = sqrt{(G_x ast I)^{2} + (G_y ast I)^{2}}$ , และ $gamma in mathbb{R}$ -

ดังนั้น หากเราใช้สถาปัตยกรรม VAE การสูญเสียของเราจะเป็น:

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

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

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

(GAN และ DM ยังคงสร้าง... ⌛)

การเปลี่ยนผ่านระหว่างหลายอินสแตนซ์

ในบริบทนี้ เราจะใช้เคล็ดลับง่ายๆ เพื่อสร้างการเปลี่ยนแปลงระหว่างสองอินสแตนซ์ แนวคิดนั้นง่าย:

คำนวณการเข้ารหัสเวกเตอร์สำหรับแต่ละอินสแตนซ์: $พี(x_1)$ และ $พี(x_2)$
สร้างช่องว่างเชิงเส้นระหว่างเวกเตอร์ทั้งสองนี้: $mathcal{L} = lbrace phi(x_1) + alpha cdot (phi(x_2) - phi(x_1)) | อัลฟา ใน [0, 1] rbrace$
เลือกชุดย่อยของ $คณิตศาสตร์{L}$ แสดงด้วย $mathcal{L} {sub}$ และแทรกในตัวถอดรหัส: $psi(mathcal{L} {sub})$
ในที่สุด เราจะมีการเปลี่ยนแปลงระหว่างสองอินสแตนซ์ (หรือมากกว่า)!

❓วิธีใช้

สำรวจความสามารถของ DeepFakeLab โดยทำตามบทช่วยสอนที่ให้ไว้ในสมุดบันทึก มีส่วนร่วมกับชุมชนโดยการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก การปรับปรุง หรือโครงการสร้างสรรค์ของคุณ

- ผลงาน

การสนับสนุนของชุมชนได้รับการสนับสนุนอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะแก้ไขข้อบกพร่อง เพิ่มคุณสมบัติใหม่ หรือปรับปรุงคุณสมบัติที่มีอยู่ ข้อมูลของคุณมีค่าในการทำให้ DeepFakeLab เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและอเนกประสงค์สำหรับการจัดการภาพ

- ข้อสงวนสิทธิ์

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาและความคิดสร้างสรรค์ ผู้ใช้จะได้รับการเตือนให้พิจารณาหลักเกณฑ์ด้านจริยธรรมและผลกระทบทางกฎหมายเมื่อใช้ DeepFakeLab ผู้ดูแลจะไม่รับผิดชอบต่อการใช้งานในทางที่ผิดหรือผลที่ตามมาโดยไม่ตั้งใจ