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나는 더 오래 봐? AI로 당신의 미래 자기 참조

이전을 볼 수있는 방법을 원하면 정확한 미래 얼굴과 더 많은 것을 예측하는 것이 덜 큽니다. AI 연령 변경자는 정체성을 보존하려고하면서 연령 관련 큐브를 추가 할 수 있습니다, 표현, 요정, 머리, 의류 및 주변 장면. 가장 유용한 결과는 여전히 일반적인 “올해” 필터보다는 동일한 사람처럼 보이지 않는 한 것입니다.

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“세상보기”는 AI 초상화에서

턱의 턱은 턱에 닿지 않는 곳에, 턱이 생기는 눈으로 움직입니다. 턱을 띠고, 피부 질감, 밑눈 깊이, 얼굴 볼륨, 걷기 정의, 머리 색깔, 머리 밀도 및 그 큐가 원래 조명과 상호 작용하는 방식에 따라 생성되지 않습니다. 각 입이 똑같게 단단히 밀어지면 결과 신속하게 침술됩니다.

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AI 유용한 정보를 제공하는 초상화로 시작

얼굴이 검사하는 것이 충분히 크다, 초점에서 몹시 머리에 의해 커버되지 않는, 손, 선글라스 또는 극단적인 그림자. 중립 또는 연약한 점화는 가혹한 빛에 의해 창조된 임시 대조에서 실제적인 얼굴 구조를 구별할 수 있기 때문에 특히 유용합니다.

정면 직면 또는 온건한 3 quarter 초상화는 보통 강한 단면도 보다는 평가하기 쉽습니다. 당신은 아직도 다른 각을 시험할 수 있습니다, 그러나 가장 명확한 초상을 첫째로 사용해서 그래서 당신은 비교를 위한 믿을 수 있는 기본선이 있습니다.

당신이 묻는 질문에 따라 노화의 힘을 선택하십시오

“나는 조금 오래 보일 수도?”와 “이 초상화의 노인 버전을 보여.”모드 세 단계는 현재 피부와 머리카락을 더 보존해야하며 강한 단계가 더 발음 된 질감, 회색 머리 및 얼굴 볼륨으로 변경 될 수 있습니다.

동일한 표준에 의해 모든 힘을 판단하지 마십시오. 미묘한 미리보기는 정상적인 보기 크기에서 믿을 수 있어야 합니다. 극적인 elderly 개념은 더 표현될 수 있습니다, 그러나 아직도 사람의 핵심 얼굴 기하학을 유지하고 caricature로 돌리지 않아야 합니다.

“그냥 봐도”만 묻는 층 대신 결과 비교?

첫 번째 체크 정체성. 그런 다음 연령 큐를 확인합니다. 마지막으로 현장 보전을 확인합니다. 결과가 더 이상 소스와 유사하지 않은 경우 여전히 비난하지만이 주문은 중요하지 않습니다.

세부 사항을 검사 한 후 확대. 얼굴은 원래 사진에서 자연적으로 앉아 있어야합니다. 피부 대비, 색온도 및 날카로움은 목, 머리카락과 배경으로 동일한 카메라와 조명 환경에 속해야합니다.

피부 질감은 짜임새가 없는 변화해야 합니다

현실적인 노후화는 조차. 정밀한 선은 눈과 입의 주위에 나타날지도 모르지만, 전체 얼굴은 동일한 반복적인 본을받지 않아야 합니다. 머리말 짜임새, 뺨 및 밑에 눈 지역은 다르게 나타나고, 모형은 기존하는 빛과 피부톤을 존중해야 합니다.

반복된 주름 motifs, 위에 sharpened 숨구멍 또는 정상에 그려진 어두운 주름을 위한 시계. 이들은 초상화로 통합하는 작풍으로 적용된다는 표시입니다.

머리는 주름으로 나이 많은 것을 관통할 수 있습니다

회색 또는 흰색 머리는 강한 나이 큐, 왜 AI 결과가 극적으로 오래 느낄 수 있습니다 얼굴 변화가 온건하다. 그러나 모든 사람이 같은 속도로 회색을 간다, 헤어 라인 변경은 매우 개인적입니다.

모발이 얼굴을 압도적으로 변신한다면, 다른 노화 강도를 비교하거나 모발이 더 보존적인 변화를 유지하십시오. 목표는 한 가지 특정 머리 결과를 무시하지 않는 한 무연 외관 방향을 탐구하는 것입니다.

왜 오래된 AI 초상화가 당신에게 정확히 어떻게 나이를 말할 수 없습니다

미래 외관은 단일 사진이 측정 할 수없는 방법으로 생물학 및 환경에 영향을받습니다. 가족 특성, 수면, 스트레스, 태양 노출, 흡연, skincare, 건강 상태, 체중 변화, 치과 변화, 헤어 스타일 및 기타 요인은 얼굴이 시간 동안 발전하는 방법을 변경할 수 있습니다.

이 모델은 따라서 패턴을 기반으로 시각적으로 일관성있는 가능성을 보여주고, 개인의 미래를 계산하지 않습니다. 그 구분은 더 유용한 도구를 만듭니다 : 진단 또는 예측 시스템을 위해 실수없이 개념을 즐길 수 있습니다.

더 균형 잡힌 인상을 원하면 여러 소스 사진을 사용하십시오.

단일 셀카는 임시 그림자, 특정 표현 또는 렌즈 왜곡을 포함 할 수 있습니다. 당신이 하나의 최종 이미지를 만들기보다 호기심이라면 두 개 또는 세 개의 좋은 초상화에 동일한 연령 방향을 실행하고 일관성있는 것을 비교하십시오.

반복된 기능은 하나의 사진의 quirks에서 안정된 정체성을 분리할 수 있습니다. 각 결과가 다르게 변경되면, 소스는 너무 다양하거나 요청한 연령 점프도 너무 공격 할 수 있습니다

미래 자기 이미지에 대한 좋은 용도

창의적인 타임라인, 캐릭터 컨셉, “년 후” 스토리텔링, 가족 대화 프롬프트, 프로파일 실험 및 소설 프로젝트를 위한 시각 기획에 잘 어울리는 인물 작품. 또한 같은 이미지에서 비틀한 versus 강한 노화를 비교할 때 유용 할 수 있습니다.

건강, 수명 또는 사람에 대한 증거로 연령 시뮬레이션을 사용하지 마십시오 “will” 처럼. 그것은 시각적 편집 결과, 임상 평가가 아닙니다.

결과가 유지되기 전에 간단한 검토 체크리스트

• 눈, 코, 입 및 전반적인 얼굴 모양은 아직도 동일한 사람을 확인합니다.
• 나이 cues는 페인트 대신 원래 조명에 통합.
• 머리 변화는 그것을 지배하지 않고 개념을 지원합니다.
• 목과 얼굴은 다른 연령 그룹에 속하지 않습니다.
• 배경, 의류, 조개 및 표현은 소스와 일관성 유지.
• 결과가 정상적인 보기 크기에 확대되고 둘 다 가벼워 보입니다.

짧은 휴식 후 결과를 평가하는 방법

“어떻게 내가 오래 보게 될 것” 나이 편집은 몇 분 동안 그들을 위해 별을 달고 후 과외로 쉽게 놀랍습니다. 후보자를 저장하고, 다른 이미지를보고, 그 다음 소스로 돌아와 측면으로합니다. 신선한 눈은 정체성을 드리며 부드럽게 피부와 장면 잡화가 더 쉽게 알 수 있습니다.

“더 이상 보일 것”을 위해, 또한 엄지나일 크기에 이미지를 테스트합니다. “어떻게 내가 오래 보게 될 것”은 당신이 주름이나 피부 질감이 너무나 변화하는 글로벌 페이셜 비율을 혼자서 느낄 수 있기 전에 다른 느낌이면 됩니다.

왜 두 번째 소스 사진이 알 수 있습니다

“어떻게 나가 구할 것”을 얻은 후, 동일한 성인 사람의 다른 명확한 초상화에 동일한 나이 방향을 반복합니다. “어떤 것은 오래 보일 것입니다” 시험에서는, 2개의 산출은 점화와 표정이 다르기 때문에 동일하지 않아야 합니다, 그러나 핵심 ID는 일관된 남아 있어야 합니다.

그 두 번째 “어떻게 내가 오래 보게 될 것” 비교는 작업 흐름이 한 가지 이상에 따라 달라지거나 하나의 초상화보다 더 많은 작업을 수행하는 것이 특징입니다.

일반 증진과 분리된 연령 편집

“더 오래 보게 될 것”을 위해, 확장하고, 날카롭게 하는, 피부 정리 및 색깔 개정은 나이 모형 없이 조차 인식한 나이를 변화할 수 있습니다. “어떻게 나가 구형” 시험 도중, 그 변화를 동시에 적용하거나 당신은 시각적인 다름을 생성하는 공구가 모르는 것을 피하십시오.

“더 이상 보일 것”을 위해 좋은 소스에서 먼저 나이 방향을 생성합니다. 가장 강력한 정체성 보존 버전을 선택한 후 최종 이미지가 정품적으로 필요로 할 때만 향상된 기능을 사용하십시오.

대신 재생할 때 “fix” 결과

, 피부가 합성 또는 얼굴을 더 이상 목과 머리카락에 일치하지 않으면 더 나은 소스 또는 다른 나이 강도로 다시 시작하십시오. 작은 색상이나 작물 문제는 나중에 편집 될 수 있지만 부서진 정체적 변형은 수동으로 수리하기보다 쉽게 재생됩니다.

비교 과정으로 발전을 치료합니다. 한 결과가 유용 할 수 있지만 두 개 또는 세 개의 제어 된 시도는 종종 가장 자연스러운 버전을 식별하는 데 훨씬 쉽게 만듭니다.

자주 묻는 질문

마무리

AI 노화를 현실적인 전망 시각 실험으로 사용하여 예측하지. 명확한 초상화로 시작, 똑똑히 나이를 비교하고, 신원을 보호하고, 피부, 머리 및 장면 통합을 검토하고, 진짜 미래 외관이 많은 요인에 의해 모양을 기억하십시오 이미지 모형은 알 수 있습니다.

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