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AIでポーズを写真に変える方法:完全なガイド

ポーズをAIで変えると、写真をゼロから再構築することなく、さまざまな体の位置を探索できます。 有用な目標は、単に腕や脚を異なるようにすることです。 同じ人、顔、衣装、比率、照明、シーンを体に新しい信じられない姿勢を与えることです。

AIポーズガイドボディポジションワークフロー更新済み 202614–18 分読み
編集前以前 — AI ポーズチェンジャー: オンラインでポーズを変更
編集後以後 — AI ポーズチェンジャー: オンラインでポーズを写真で変更
SmartGeniusAIツールページから例を挙げます。
要点

身元写真から身体の位置を変えるための完全なワークフローは、身元、衣料品、シーンの一貫性を保護しています。 身体の領域を明らかに表示するソースを選択し、片方のポーズの方向を要求し、アイデンティティとシーンの制約を明示的に保ち、解剖学、衣類、および物理的連絡先を検査して、結果を保ちましょう。

実際にAIでポーズを写真に変える方法は?

ポーズをAIで変えると、写真をゼロから再構築することなく、さまざまな体の位置を探索できます。 有用な目標は、単に腕や脚を異なるようにすることです。 同じ人、顔、衣装、比率、照明、シーンを体に新しい信じられない姿勢を与えることです。

ポーズ編集は、単純な変換ではなく再構築タスクです。肘が動くと、袖は変更しなければなりません。ヒップが回転すると、衣類が折り目と足の深さが変化します。足が動かせば、AIは後ろに座るのに使用される地面を再構築する必要があります。その結果、すべてのローカル変更が同じカメラ、人、環境に依然として同意したときに最も強くなります。

条件で考える ボディ位置、ボディ交換ではありません。 顔、年齢、全身の比率、衣装のアイデンティティとシーンは、骨格と布地が異なる姿勢に再描画される間認識可能でなければなりません。

正しいソース写真から始める

胴体、腕、意図した動き領域が見えるシャープなフルボディまたはウエストアップ写真を使用してください。 全身のソースイメージは、要求された結果が足、スタンス、歩く方向またはシートされた姿勢を変更するときにモデル詳細情報を与えます。

モデルは、身体、衣類、背景のエッジを分離する必要があるため、シャープネスの問題。非常に強いブール、極端な圧縮、暗い背景のダークウェア、交差した肢やフォアグラウンドオブジェクトは、それらの境界を曖昧にすることができます。困難なソースは編集不可能をしませんが、AIが推測しなければならない視覚情報の量を増加させます。

動きの方向に部屋を離れます。すでに左のフレームエッジに触れている人は、より広い左向きのジェスチャーのためのスペースがほとんどありません。同様に、ひどく切り抜かれた肖像画は、ほとんどを発明することなく、全身の歩く写真になることができません。

接続されたボディ幾何学としてポーズを読んで下さい

ボディラインから始めましょう: ヘッド、ショルダー、リブケージ、ペルビス、膝、足は1つの物理的に可塑性のチェーンを形成する必要があります。 良いポーズの変更は、別の可動部分として人を扱う代わりに、それらのランドマークを再配布します。

簡単なジョイントチェーンを使用して、結果をチェックします。ショルダー→エルボ→手首、ヒップ→膝→足首。その後、上部と下部のボディの間の橋として胴体を見てください。 肢が個別に見えますが、胴体は、物理的にそれらの位置を接続することはできません、ポーズは依然として間違っています。

また、カメラで体深度を比較します。膝の1本はレンズの横に座るかもしれませんが、肩が回転し、腕が胴体を交差させる可能性があります。これらの違いは、関連のない部分から作られたフラットカットではなく、凝った立体ポーズを作成する必要があります。

繰り返し可能なAIポーズワークフロー

STEP 01 に

移動領域を示すソースを選択します。

作成したいポーズのために十分な可視解剖学と十分なフレームスペースで明確なソースを使用してください。

STEP02(ステップ02)

ポーズの方向を選択

複数の大きな変化を混合するのではなく、明確な姿勢、座った位置、手配置、側面の回転または運動目標で始まります。

STEP 03 の

既に作品の保存

別の変更が意図的にプロジェクトの一部である場合を除き、同じ顔、年齢、身体の比率、衣装、照明、環境を維持してください。

STEP 04 の手順

解剖学とシーンの接触を調べる

手を、手首、肘、腰、膝、足、衣類の折目、地面またはシートの接触、影および輸出前に背景の幾何学点検して下さい。

最初の世代は、この新しい体の位置は、一つの明確な質問に答えるべきですか?ポーズが強いら、他のSmartGeniusAIツールに続行できます。ワークフローを段階的に保つと、不要な再生から画像の良好な部分を保護します。

AIでポーズを写真に変える方法の便利な状況

  • カジュアルなソースフォトから立ち向かう自信を持たせましょう。
  • 静的なスタンスを歩くか、または動的に変化に変えます。
  • 別のシュートを手配せずに、シートまたはサイドフェース組成をテストします。
  • コンテンツやデザインのために、複数のポジトリから選択を生成します。

ポーズのバリエーションは、元の場所、衣装、照明がすでに貴重であるときに特に便利です。 シュート全体を再構築する代わりに、別のスタンスが組成物をどのように変化するかをテストし、コンセプトが物理的に維持、精製、または再調節する価値があるかどうかを決めることができます。

AIが本当に変化しているもの

ポーズ編集は、身体の部分間の空間関係を変えます。肩が回転し、胴体が回転し、肘が曲がり、手が動かして、腰が体重を移し、足が深さを変えることがあります。つまり、モデルは服を折り返し、元の背景の部分を明らかにしたり、非表示にしたりする必要があるということです。

一度に変数を1つポーズするのは、判断が簡単な理由

最初の世代が衣装、ヘアスタイル、背景、カメラの角度も変化するならば、ポーズ自体がイメージを改善したかどうかを伝える能力を失います。まず、良い体の位置を確立し、それを調べ、コンセプトがより多くの変化を必要とするならば、他のツールで続行します。

身体が動く間、人の認識を保ちましょう

ポーズの編集は、もはやソースのように見える場合は、技術的に印象的で、まだ失敗することができます。 顔の構造、ヘアライン、ヘアスタイル、年齢のキュー、および小さなスタイルの改善に焦点を当てる前に、目に見える体比を比較します。 新しいポーズは、新しく生成されたモデルではなく、同じ人の別のフレームとしてまだ読むべきです。

大きいポーズの変更は、AIが体をもっと引き起こし、頭や胴体を回転させる可能性があるため、より身元的な圧力を作り出すことができます。 アイデンティティが漂流し始めると、ポーズの差を削減し、より明確に顔の細部を持つソースを使用して、または頭の角度を元の横に保つポーズを選択します。

衣類は解剖学の点検の部分です

生地は、下にある身体について証拠を提供します。袖は肘で曲げる必要があります、ズボンは膝や腰に反応し、ジャケットは肩で回転する必要があります。 一般的なポーズの変更が誤って動き、それらの詳細を簡素化することができるので、ポケット、ボタン、ロゴ、パターン、ストラップ、ジュエリーを調べます。

正確なファッションや製品忠実性の問題が発生した場合は、衣服の重要な部分を隠したり、重く歪めるようなポーズを使用してください。より多くの生地は折り畳まれ、手が覆われているか、カメラから離れる、より再構築するモデルを実行する必要があります。

照明、影、シーンの接触

ポーズを変更すると、身体が光をキャッチする方法も変わります。 腕が窓に向かって回って、古い腕の位置のように正確に陰影しないようにしてください。 同時に、シーンの方向と色は一貫して残るべきです。 顔や衣服のハイライト方向を探して、足近くの影、椅子の連絡先、または近くのオブジェクトを比較します。

接触は最も強い現実主義のキューの1つです。フィートは床か地面に坐るべきです;ヒップは椅子を満たすべきです;ポケットの手は衣服を満たします;テーブルの近く腕はそれを正しくの前か後ろに渡るべきです。浮遊接触は頻繁にそうでなければよいポーズは人工的な感じさせます。

適応できるプロンプトの指示

ポーズは、体の位置と保存の制約を別に記述するときに、よりよく機能します。 まずポーズを状態にします。 それから、人、顔、体比率、衣装、照明、カメラのフラミング、背景が変化しないようにするべき状態を述べます。

プロンプトの方向

体をリラックスした肩で立っているポーズに変える。同じ顔、服、背景、照明、体比率を維持します。

プロンプトの方向

人やシーンを変化させながら、信じられないほどの腕のスイングと脚の配置で自然なウォーキングポーズを作成します。

プロンプトの方向

体を少し横に回してリラックスした姿勢で;顔のアイデンティティ、衣類の細部、カメラの角度および環境を一貫して保ちます。

未関連の編集を最初のリクエストに積み重ねることを避けてください。ポーズ、服、背景、髪型、年齢を一度に変えると、品質がはるかに難しくなります。複数のステップの作物が必要な場合は、最初にきれいなポーズの結果を確立し、そこから続行します。

人工知能で写真を撮る方法の一般的な間違い

問題の問題 代わりに何をするか
リクエスト 脚を隠す作物から劇的な全身の変化を要求する。問題がソース、要求されたポーズ、または生成された解剖学から来るかどうかを確認できるように、一度に1つの変数を変更します。
無視する 生成後の手足と足の解剖学を無視します。一度に1つの変数を変更して、問題がソース、要求されたポーズ、または生成された解剖学から来るかどうかを確認することができます。
組み合わせる ポーズを組み合わせることは、関連する衣装、背景、顔の編集を同時に行います。一度に1つの変数を変更して、問題がソース、要求されたポーズ、または生成された解剖学から来るかどうかを確認することができます。
利用方法 家具やフォアグラウンドオブジェクトがほとんどの体をブロックするソースイメージを使用して。 問題がソース、要求されたポーズ、または生成された解剖学から来るかどうかを確認できるように、一度に1つの変数を変更します。
審査委員 警告された服を欠いているか、地面と接触を壊れている間、顔だけを判断します。問題がソース、要求されたポーズ、または生成された解剖学から来るかどうかを確認できるように、一度に1つの変数を変更します。

結果が失敗すると、最初の壊れたキューを診断します。手が間違っている場合は、手が集中した補正を使用して、またはジェスチャーを簡素化します。足が浮かび上がっている場合は、スタンスと地面の接触を解決します。顔が漂流した場合、変換を減らしたり、より明確なソースを使用する。矢印は、すでに作業している部分を保存します。

結果の体系的に検査する方法

アイデンティティ、解剖学のための1パス、衣類のための1パス、シーンのための1パス。レビューを分離すると、平面または劇的なポーズが小さくても重要なエラーからあなたを引き起こすことを防ぐことができます。

  • フェイシャル: 顔のアイデンティティとヘアラインをフル解像度で見直し、ソースとそれを比較します。
  • 肩: 肩と肘解剖学を全解像度で見直し、ソースと比較します。
  • ハンド: 完全な解像度で手と指のカウントを見直し、ソースとそれを比較します。
  • ヒップツークネ: 完全解像度でヒップツーニーアライメントを見直し、ソースと比較します。
  • フィート: フットコンタクトとフロアの視点をフル解像度で見直し、ソースと比べます。
  • 衣類: 服の継ぎ目を見直し、完全な解像度で折り目が開き、ソースとそれを比較します。
  • 背景: 背景線をフル解像度で動かし、ソースと比較するの近くのレビュー。

手に、顔のアイデンティティと生地の詳細をズームしてシルエットと組成物を判断します。 ポーズは解剖的にきれいになることができますが、ボディラインが作物やシーンバランスを戦う場合は、通常のビューイングサイズで厄介を感じることができます。

ポーズチェンジャーが正しいツールではないとき

体の位置ではなく体形状を変えていくことがメインのゴールなら、 AIボディ編集者. オブジェクト、背景、照明、スタイリングの変更のより広い組み合わせを必要とするプロジェクトが、 AI写真エディター. ポーズチェンジャーは、姿勢と体の位置が主変数であるときより集中された選択です。

実際の再撮影は、製品忠実度、複雑な物理的な相互作用、多くの調整されたポーズやドキュメンタリーの信頼性が速度を超える問題が発生すると、正しい答えになることもできます。AIポーズ編集は、元のシーンで生成された位置を物理的に保持しているという証拠ではなく、創造的な編集ワークフローです。

SmartGeniusAIでAIポーズチェンジャーを試す

明確な写真をアップロードし、ポーズの方向を選択し、結果とソースを比較し、ボディの位置、アイデンティティ、衣装、シーンを完全に一致させた後にのみ編集を続けます。

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よくある質問

AI Pose Changer は同じ顔を保ちますか?

ポーズワークフローは、体の位置を変えながら、同じ人や顔の機能をそのまま保存するものです。結果は遺伝子組み換えなので、画像を使用する前に、ソースと顔を比較します。

全身の写真を必要ですか?

全身のソースは全身の変化に最適です。 リクエストされた結果が隠れた脚を発明する必要はありません。 Waist-up の画像は、上体、肩、腕の調整のためにまだ働くことができます。

着替えはできますか?

ゴールは、服を守ることですが、腕、ヒップ、脚が動くと生地が再描画されなければなりません。 生成後の縫い目、パターン、ロゴ、ポケット、アクセサリーをチェックしてください。

結果を編集し続けることはできますか?

はい。ポーズが右に見えると、背景、衣服、照明、作物、または別の焦点領域を調整したい場合は、SmartGeniusAIエディタで続行します。

人工知能は、実際のフォトシュートと同じ編集をポーズできますか?

いいえ。既存のイメージから新しい編集バージョンを作成します。 コンセプトの探求とポーズのバリエーションに役立ちますが、元のキャプチャのドキュメンタリー証拠として扱われるべきではありません。

まとめ

人工知能でポーズを変更する方法: 接続された物理システムとしてポーズを処理するときに、完全なガイドが最も便利です。強力な入力可視性、1つの明確な体位置目標と慎重な保存制約により、モデルが行う必要があると推測する量が削減されます。

最終的な画像は、同じシーンで同じ人物のように感じるべきです。これは、別の信じられない瞬間に捉えられます。 顔、比率、衣装、解剖学、接触、照明、背景の幾何学がすべて検査を生き残っているなら、ポーズの編集はそれが何をすべきかをしています。

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