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AI로 사진에 더 오래가는 것을 만드는 방법

사진에서 더 오래된 모습을 보면 한 가지 집중된 편집으로 노화를 치료할 때 가장 쉽습니다. 이미 같은 초상화에서 시작하면 폐와 장면을 변경하지 않고 이전 방향을 적용하고, 변이가 정체성을 대체하지 않고 구호 할 수없는 나이 cues를 판결합니다.

1 단계 : 보존하려는 사진 선택

사진은 사진과 사진을 찍을 때 이미지가 나올 수 있습니다. 사진은 사진을 찍고, 그 부분을 살펴보면 이미지를 만들 수 있습니다

주요 배경 교체, 얼굴 교정 및 헤어 스타일 변경을 필요로하는 그림에서 시작하지 마십시오. 그들은 나중에 분리 될 수 있습니다; 한 번에 모든 것을 결합하여 훨씬 더 열심히 문제를 해결합니다.

2단계: 얼굴 크기와 선명도 확인

얼굴은 정체성을 보존하기 위해 모델에 충분한 세부 사항을 포함해야합니다. 전체 바디 이미지의 작은 얼굴은 여전히 작동 할 수 있지만, 머리 및 삽 초상화는 첫 번째 시도를 쉽게합니다.

업로드하기 전에 Zoom. 눈과 입이 이미 압축에서 차단되면 생성 된 이전 버전은 신뢰할 수있는 정보를 변환하는 것보다 세부 사항을 발명 할 수 있습니다.

3 단계 : 당신의 개념과 일치하는 이전 방향을 선택하십시오.

“몇 년 후”더욱 봐, 변화하는 것을 선택합니다. 목표는 극적인 미래 자기 또는 문자 개념 인 경우 더 강한 이전 방향이 적합합니다.

당신은 궁극적으로 강한 결과를 원할 때 온건한 시작. 이것은 당신에게 시스템의 참조를 제공합니다 얼마나 잘 알고있는 지 식별하기 전에 더 많은 나이 cues 추가합니다.

4 단계 : 피부 전에 얼굴을 생성하고 비교

눈, 코, 입 및 전체 헤드 모양을보십시오. 이러한 기능은 여전히 동일한 사람에게 속해야 합니다. 정체성 패스가 주름, 밑눈 구조, 뺨, 턱 및 머리카락을 검사해야합니다.

이 순서는 일반적인 실수를 방지합니다: 노후화 효력이 인상적이더라도 산출을 받아들일 수 있습니다.

단계 5: 나이 편집이 깨질 수 있는 가장자리를 검사하십시오

헤어 라인, 사원, 귀, 턱, 목 및 모든 얼굴 머리카락을 확인하십시오. 이 전환 영역은 사진의 변하지 않는 부분을 수정하기 위해 편집 된 얼굴을 연결하므로 일관성이 분명합니다.

진정한 주름으로 얼굴은 여전히 목이 훨씬 부드럽게되면, 수염 변화 모양 예상치 못한 또는 헤어 라인에 갑자기 다른 사람에 속한다.

단계 6: 100%와 정상적인 보기 크기 둘 다에 비교하십시오

닫는 검사는 중복 선과 같은 artifacts를 붙잡고, 눈을 끄거나 무자연적인 숨구멍을 뿌립니다. 정상적인 보기 크기는 전체적인 초상화가 일관성을 느끼는지 당신을 말합니다.

이미지는 모두 보기 일 때만 유지하십시오. 얼굴이 기술적으로 상세한 경우에 그러나 정상적인 크기, 정체성 또는 비율에 비난한 “오프”는 무인할지도 모릅니다.

단계 메이크업처럼 결과를 유지하는 방법

가장 강한 노화 방지 clichés-매우 깊은 이마 라인, 균일 한 회색 머리와 극단적 인 눈 어둠은 연극 메이크업처럼 초상화 읽을 수 있습니다. 현실주의는 일반적으로 언로 혜택을, 구속 변경.

첫 번째 출력이 너무 극적 인 경우 주름을 맹세하지 마십시오. 더 가벼운 나이 방향으로 재생하기 때문에 언뜻한 얼굴 구조와 질감은 더욱 코헤드를 합성합니다.

모발이 너무 많이 변화하는 경우 무엇을 할 수 있습니까?

머리는 강력한 나이 신호입니다, 그래서 모형은 회색 또는 조밀도 변화를 소개할지도 모릅니다. 당신의 개념이 얼굴에 관하여 특히 있는 경우에, 머리가 근원에 가장 가까운 것을 선택하고 필요로 하는 경우에 머리를 바꾸는 생성을 선택하십시오.

작업을 계속하면 더 많은 컨트롤을 제공합니다. 또한 시청자가 결합 된 헤어 스타일 편집을보고 있는지 궁금해하는 것보다 나이 도구가 변경되는 것을 명확하게 볼 수 있기 때문에 SEO 페이지 예와 함께 도움이됩니다.

전체 바디 사진은 추가 현실주의 체크가 필요합니다.

전신 초상화에, 얼굴 나이는 이미지의 단지 1개 부품입니다. 손, 목, 자세 및 의류는 눈에 보이고, 아주 강한 오래된 변환은 그 변하지 않는 입으로 기소한 느낌을 느낄 수 있습니다.

극적인 elderly 개념을 위해, 더 가까운 작물은 수시로 가장 일관성있는 결과를 일으킵니다. 가득 차있 몸 구조를 위해, 보통 나이 드는 것은 더 자연적으로 통합합니다.

소스 및 최종 결과를 쌍으로 저장

이전 발표는 평가하기 쉬운 정체 보존을 만드는 것이 유용하다. 소스 파일을 변경하고 생성 된 버전을 별도로 저장하므로 나중에 비교를 다시 볼 수 있습니다.

쌍을 게시 할 계획이라면, 이미지가 분명히 보정자가 나중에 찍은 정품 사진보다는 생성 된 나이입니다.

짧은 휴식 후 결과를 평가하는 방법

“사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법” 편집은 몇 분 동안 별을 내딛는 후 지나치게 쉬운 놀랍습니다. 후보자를 저장하고 다른 이미지를보고, 그 다음 소스로 돌아가서 측면으로 돌아갑니다. 신선한 눈은 정체성을 드리며 부드럽게 피부와 장면이 쉽게 알 수 있습니다.

“사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법”은 엄지나일 크기로 이미지를 테스트합니다. “사진에 더 오래 견디는 방법을 위해,” 사람이 주름이나 피부 질감이 보이지 않는 경우에 다른 느낌을 내면 변화가 아마 혼자 나이 cues 보다는 세계적인 얼굴 비율을 바꿨습니다.

왜 두 번째 소스 사진이 알 수 있습니다

“사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법”을 얻은 후, 동일한 성인 사람의 다른 명확한 초상화에 동일한 나이 방향을 반복합니다. “사진에 자신을 보는 방법”테스트에서는 조명과 표현이 다르기 때문에 두 가지 출력이 동일하지 않아야하지만 핵심 정체성은 계속되어야 합니다.

그 두 번째 “사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법” 비교는 작업 흐름이 비정상적으로 편리한 소스 이미지에 따라 달라지는지 보여주는 긴 형식의 예제를 위해 유용합니다. 또는 한 초상화 이상 작동합니다.

일반 증진과 분리된 연령 편집

“사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법”, 확장, 날카롭게 하는 피부, 피부 정리 및 색상 보정은 연령 모델없이 모든 변경을 할 수 있습니다. “사진에 더 이상 보이게하는 방법” 테스트 동안 동시에 이러한 변화를 적용하거나 시각적 차이를 생산하는 도구가 알지 못합니다.

“사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법”은 좋은 소스에서 먼저 나이 방향을 생성합니다. 가장 강한 정체성 보존 버전을 선택한 후 최종 이미지가 정품적으로 필요로 할 때만 향상된 기능을 사용하십시오.

몇몇 산출을 시험할 때 기록하는 것

“사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법”을 비교하면, 왜 거부되거나 각 결과를 보관했는지 주의하십시오. “사진에 더 오래된 것 만들기 위해,” “최고의 정체성, 머리카락도 회색”또는 “좋은 피부, 변경된 입”과 같은 짧은 노트는 기억에 남는 것보다 더 유용합니다.

“사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법” 노트는 또한 미래의 기사 업데이트를 쉽게 만들 수 있기 때문에 Vague 인상보다 콘크리트 예와 실용적인 선택에 대해 설명 할 수 있습니다.

공정한 비교를 위한 사이드 바이사이드 프레젠테이션

“사진에서 더 오래 보게 하는 방법” 비교는 소스와 결과에 대한 동일한 작물, 급상승 및 이미지 크기를 사용합니다. 사진에서 자신을 보는 방법” 예에서는 1개의 버전이 더 크거나 날카로운 경우에, 구경꾼은 나이 차이로 발표 다름을 해석할지도 모릅니다.

“사진에서 더 오래 된 모습을 만드는 방법” 예시, 독자가 변하는 구성을 위해 정신적으로 보상하지 않고 정체성, 질감, 머리 및 장면 오염도를 검사하기 때문에 고정된 이전 레이아웃은 특히 유용합니다.

1개 이상의 화면 크기에 결과를 검사하십시오

“사진에서 더 오래 견딘 모습을 만드는 방법” 출력은 대형 데스크탑 모니터에 연결될 수 있지만, 전화 또는 역의 확률 비율을 밝혀줍니다. 정상적인 데스크톱 크기, 모바일 너비 및 최종 결과 치료하기 전에 작은 엄밀함으로 검토하십시오.

이 멀티사이즈 체크는 “사진에서 더 오래 견디게 보이도록 하는 방법”에 대한 문제입니다. “사진을 보다 오래 밝히고, 미세한 질감이 더 이상 눈에 띄지 않을 때 얼굴이 틀린 느낌이 있다면, 문제는 아마도 정체성이나 비례가 아닌 피부보다는 느껴집니다.

피하기 위해 일반적인 실수

• 작은 얼굴을 사용하여 정확한 세부 정보를 기대합니다.
• 이미 많은 필터링 된 초상화에서 시작.
• 가장 강한 노화 효과를 선택하고 정체성을 수용합니다.
• 전체 얼굴 대신 주름만 덮어.
• 목, 수염, 헤어 라인 및 기타 전환 영역을 무시.
• 미래의 외관의 정확한 예측으로 결과를 제시합니다.

자주 묻는 질문

마무리

구상 초상화의 경우, 워크플로를 집중적으로 유지하십시오. 강력한 소스를 선택하고, 우선 정체성을 확인하고, 전환 영역을 검사하고, 여러 줌 레벨과 반복하여 얼굴이 너무 많이 변경 될 때 비교합니다. 결과는 다른 시각적인 연령 방향에서 촬영한 동일한 사진처럼 느껴야합니다.

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