[20:48 So,12.Dezember 2021 [e] von Thomas Richter] |
Und schon wieder ein interessantes Projekt, welches Gesichter mithilfe von Nvidias Deep Learning Algorithmus
Die Besonderheit des neuen Verfahrens, welches von einem israelischen Forscherteam der Universität Tel Aviv umgesetzt wurde: die altersbedingten Änderungen das Aussehens eines Gesichts geschehen unabhängig von anderen Faktoren, d.h. es ändert sich nur das Alter, nicht aber zum Beispiel auch der Ausdruck eines Gesichts, die Frisur, Kopfform oder die Blickrichtung - das war bisher nicht so gut möglich. Auch funktioniert die Methode bei besonderen Herausforderungen wie etwa einer seitlichen Ansicht eines Gesichts samt Sonnenbrille. Die nachträgliche gezielte Änderung einzelner Eigenschaften eines manipulierten Gesichts, etwa Gesichtsausdruck, Gesichtsbehaarung oder Frisur, ist auch leicht möglich - so können einfach verschiedene Versionen eines gealterten Gesichts produziert werden - etwa mit oder ohne Bart, ergraut oder nicht. Die Ergebnisse sehen zwar sehr gut aus, aber noch ist der Algorithmus bei weitem nicht perfekt. Denn die Fähigkeit der gezielten Manipulation des Alters wird (noch) durch ein Manko erkauft - die generierten Altersvariationen eines Gesichtes sehen zwar realistisch aus, aber die Ähnlichkeit - verglichen mit einem echten Photo - ist nicht immer sehr exakt. ;) Aber wie immer gilt im sich extrem schnell entwickelnden Bereich der visuellen KI: ist der erste Schritt erst einmal gemacht und eine Methode funktioniert grundsätzlich, werden in relativ kurzer Zeit ("two more papers down the line" bzw. zwei Studien später) noch bestehende Probleme oder Beschränkungen behoben. Das gilt üblicherweise auch für die Anwendung solcher Algorithmen auf bewegte Bilder - erst funktioniert eine Methode bei Photos und etwas später wird sie dann auch auf Videos (die ja einfach chronologische Bildabfolgen darstellen) erweitert. Hier die Two Minute Papers Vorstellung des SAM-Algorithmus: Das Schöne aber ist, dass dank  Replicate.com jeder das neue Verfahren mit einem eigenen Photo selbst ausprobieren kann - notwendig ist nur eine Registrierung auf GitHub, um den massenhaften Missbrauch zu vermeiden, denn der Rechenaufwand pro Bild ist recht hoch. ;)  mehr Informationen bei yuval-alaluf.github.io |
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