顔の入れ替え · SMARTGENIUSAI
人工知能で顔をスワッピングする方法:初心者のガイドを完成
AI の顔のスワップは、二枚のワークフローとして理解するのが最も簡単です。1 つのイメージは、あなたが維持したいシーンを供給します。もう 1 つの画像は転送したい顔のアイデンティティを供給します。良い結果は、互換性のある写真を選択するよりも、秘密の設定が少ない、変更されていないままにすべきことを理解し、使用する前に慎重に出力を見直します。
Source A は、シーン、ボディ、ヘア、衣服、ポーズ、背景を保ちたい写真に使用します。 転送したい顔のアイデンティティに Source B を使用してください。 それぞれの画像で 1 つの目に見える大人の顔を選択し、角度を合理的に互換性のあるままに、両方の写真を使用する権利を持っていることを確認し、結果を通常のサイズとクローズアップの両方で確認します。
AI が実際に変更するのは何か
フェイススワップは、写真全体を再構築する必要はありません。 最も有用なワークフローでは、ベースイメージは視覚的基盤を残します。その構成、衣類、髪、体の位置、環境、照明は、シーンを定義し続けます。 システムは、既存の写真にリファレンスフェイスを適応させます。 これらの用語で考えると、写真の選択がはるかに容易になります。
一般的な画像ジェネレータを依頼してテキストから人を再作成するのとは違います。あなたはすでにあなたが望むシーンを持っています。あなたの仕事は、周囲のできるだけ少し邪魔しながら、アイデンティティを変更するために十分な顔情報を与えることです。
| 導入事例 | 貢献すべきこと | 普段から保存したいもの |
|---|---|---|
| ソース A ・ ベース | シーン、ポーズ、ボディ、衣類、毛、カメラの角度 | 背景、構成、表現のコンテキスト、全体的な照明 |
| ソースB・フェイス | 顔のアイデンティティと可視性の特徴 | 明確で、不指示された顔に便利な詳細 |
| 結果発表 | トランスファーされた顔は、ソースAに適応 | ベース写真の視覚的ロジック |
ステップ1:ベースフォトを最初に選ぶ
実際に保存したい写真から始めましょう。ベースフレームが外面のほとんどすべてを決定しているため、この決定は多くの人々が期待しています。もし、服、ポーズ、背景が大好きなが、フレームの表現やアイデンティティとは異なり、そのイメージは良いソースA候補です。
顔が十分に大きいシャープなイメージを好みます。システムはフル写真で働くことができますが、小さな顔は少数のピクセルを含んでいます、従って少数の信頼できる細部。また、手、毛、サングラスまたは深い影カバーが場面に必須である場合を除き、顔の大きい部分を覆うフレームを避けて下さい。
ステップ2:視野角に一致する参照面を選択します
参照はベースと同一である必要はありませんが、互換性は役立ちます。 フロント・フェース・フェイスは、別のフロント・フェース・ポートレートに適応する最も簡単です。 3 四半期のビューは通常、完全に正面のセルフよりも 3 四半期のベースで優れています。 強力なプロファイル・ツー・フロント・ミスマッチは、より多くのジオメトリを注入するためのシステムを強化します。
照明は、顔がベースシーンに適応しなければならないので、完全に一致する必要はありませんが、極端な違いは、タスクを難しくなります。 きれいで、均等に照らされた参照は、多くの場合、暗闇の半分の顔を持つ劇的な写真よりも有用です。
ステップ3:ソースイメージごとに1人ずつ使用
複数の顔が1つのソースに現れた場合、システムは、意図されている人物を判断しなければなりません。現在のSmartGeniusAIフェイススワップフローは、アップロードされた画像の1つの可視された人の周りに設計されており、アイデンティティマッピングを非曖昧に保ちます。必要に応じて事前に画像をクロップするか、クリーナーソースを選択します。
これは、グループの写真、鏡、ポスター、および二次顔を含む可能性のある背景画面のために特に重要です。 人間のビューアは、人が重要な人物を即座に理解します。 自動顔検出器は、単に複数の有効な候補を見ることができます。
ステップ4: 生成する前に同意と権利を確認します
顔の交換は人の明らかなアイデンティティ、従ってパーミッションの問題を変えます。あなたが所有する写真を使うか、使用する権利を持っているし、受容性、嫌がらせまたは非意識性性材料を作成しません。未成年者を含むコンテンツは、顔のスワップシナリオには使用しないでください。
これはポリシーチェックボックスだけではありません。より現実的な合成媒体が、コンテキストを保存することがより重要です。その結果、実際のイベントに誤っていうことができれば、共有したときに編集されていることを開示します。
顔の交換を2枚試してみましょう
ベースフォトと別の顔写真をSmartGeniusAIにアップロードします。ワークフローはベースフレームをシーンとして保持し、参照面を合わせます。
ステップ5: 結果を通常の視聴サイズで最初に判断する
すぐにズーム300パーセントは、すべての生成された画像が不完全に見えるようにすることができます。実際に使用されるサイズで結果を表示することによって開始します。 顔が自然にシーンに属しているかどうか、アイデンティティが正しく読み込まれているかどうか、そしてヘアラインや顎の周りのものは間違った理由の注目を集めているかどうかを尋ねます。
その広いチェックの後には、目、歯、耳、ヘアライン、顔のエッジ、そして地元のテクスチャを検査する必要があります。意図したコンテキストで説得力のある結果は、顕微鏡検査のために最適化されたものよりも、通常のサイズでは視覚的に不均衡です。
顔のスワップが信じられないものになるもの
リアル主義は幾何学、照明および質の組合せです。新しい表面は基盤のイメージのポーズそして視野を、継ぎ目および影が基礎照明の下で感じるべきである間、継承します。皮の細部は突然周囲の首および額より大いに鋭くまたはより滑らかになるべきではないです。
髪の毛は、通常はベースフォトに属しているため、もうひとつ重要な境界線です。 別の切り口が上に貼り付けられているので、代わりに、転送された顔が元の髪型の下に存在しているように、良いスワップ感があります。
一般的な初心者の間違い
- 小さな参照面を使って。 作業のアイデンティティが少ないシステムです。
- 極端な角度を混合する。 プロファイルの参照と正面のベースは、より多くの再構築が必要です。
- 美フィルターの参照を選ぶ。 交換開始前に、目の大きさ、顎形状、肌の質感を変化させるフィルターです。
- グループ写真の利用 複数の検出された表面は意図された源をあいまいにします。
- 転送する参照のヘアスタイルを期待します。 顔のワークフローでは、髪の毛は通常ベースシーンに属しています。
- 最後のコンテキストを無視します。 表現や年齢のキューや照明がシーンに合わないと、技術的にきれいなスワップは、それでも問題を感じることができます。
簡単な繰り返し可能なワークフロー
シーンを選ぶ
ポーズ、服、髪、背景、組成物用のベースイメージを選択します。
身元を拾う
参照面を細かく、かなり似ている視野角で選んでください。
両方のソースをチェック
視認性のある大人の顔を画像ごとに確認し、回避可能な障害物を削除します。
許可で生成する
両方の画像を使用してスワップを実行する権利があることを確認します。
共有前のレビュー
Source A で結果を比較し、重要な境界を調べ、コンテキストが要求したときに編集を開示します。
同じペアを再試す代わりに異なるペアを試すとき
結果が同じ幾何学と繰り返し闘うと、問題は生成自体ではなく、ソース画像になるかもしれません。 より互換性のある角度のより良い参照は、より弱いソースで繰り返された試みを解決することができます。 同様に、シャープなベース写真は、モデルをクリアする顔の境界を組み合わせて統合します。
目標を一定に保ち、一度に1つの入力を変更します。 これにより、プロセスをランダムな試行とエラーに変える代わりに、問題を引き起こした写真を、その問題に伝えます。
スワップ後の編集を続行する方法
フェイススワップは、多くの場合、より大きな編集で1つのステップです。 アイデンティティ転送が機能すると、照明を改善し、背景を調整したり、衣服を変更したり、髪を磨きたり、単にイメージ品質を向上させることができます。 安定した顔スワップ結果を持っている後にそれらの編集を行うと、一度にいくつかの変数を変更していない。
次のタスクが別のアイデンティティ変更ではない場合、繰り返し顔のスワップを通してすべてを解決しようとするのではなく、専用のエディタツールを使用します。 特殊なワークフローは通常、変更を許可されているものに対してより明確に制御できます。
ソースAと結果の側面をサイドで比較する方法
便利なレビューは「これを見て良いですか?」ではなく、「変更するつもりはない変更とは何か」ではありません。 Source Aと結果は、それぞれに横に置き、外側のシーンからスキャンします。 作物、肩、衣服、ヘアスタイル、背景オブジェクト、照明をチェックして、新しい顔を詳しく見てください。 保存された要素は、操作がアイデンティティ転送に集中したかどうかを教えてくれます。
その後、 Source B をアイデンティティの結果として比較します。 別の質問を今チェックしています。 Source A のポーズと式に適応した後、人が認識できるかどうか。 アイデンティティから保存を分離すると、はるかに少ない主観的評価が行われます。
なぜ1つの明確な結果が10個のランダムなレトリーよりも優れているのか
フェイススワップは、すべての弱い結果がすぐに別のクリックにつながりれば、スロットマシンのワークフローになることができます。より良いアプローチは診断です。最初の出力が閉じると、ローカルの問題に注意し、再試行がそれを盗用できるかどうかを決めます。結果が角度、顔のスケール、またはソースの明快さで失敗した場合は、代わりに入力を固定します。
この習慣は、無駄な試みを減らし、モデルが実際に機密であるかを知るのに役立ちます。 幸運に依存するのではなく、ソースペアの互換性のためのより良い目を構築する時間をかけて。
繰り返しプロジェクトにニュートラル参照ライブラリを使用する
自分の許可された肖像画で繰り返し作業する場合、カメラロールを毎回検索するのではなく、きれいな参考写真の小さなセットを保ちます。正面のイメージ、2つの3つの四角と1つの自然な笑顔は、通常のベースポーズの大きなシェアをカバーしています。写真はグラマー照明を必要としません。彼らは読みやすいアイデンティティ情報を必要とします。
これらの参照をプライベートで整理し続けます。一貫性のある参照セットも、ベースシーンやアイデンティティソースから不良な結果が来たかを簡単に比較できます。
さまざまな用途に「十分」が見えるもの
プロフィールアバター、全身のソーシャルポスト、大きなプリントは同じレベルの顔の細部を必要としません。小さなアバター、アイデンティティ、および全体的な統合ドミナートのために。大きな肖像画、微妙な質感、目の細部および境界品質がより見えるようになります。全身の概念のために、シーンの保存はより微小な顔の細部を重要視するかもしれません。
出力を最初に決定します。品質は、完璧の抽象的なアイデアに対してではなく、実際の視聴条件に対して判断されるべきです。
よくある質問
ソースAとは?
Source Aは、基本写真です。シーン、ボディ、衣服、髪、ポーズ、背景を保ちたいです。
ソースBとは?
Source Bは、転送するアイデンティティを提供する別の顔写真です。
2枚の写真は同じ角度が必要ですか?
それらは同じである必要はありませんが、同様の視野角は通常、システムが推論しなければならない幾何学の量を減らす必要はありません。
グループ写真は使えますか?
一人のソースが好ましい。複数の検出された顔は、意図した人物を曖昧にすることができます。
フェイススワップは参照ヘアスタイルをコピーしますか?
通常、ベースフォトの髪とシーンは基礎を維持します。参照は主に顔のアイデンティティを供給します。
他人の写真を撮ることはできますか?
使用する権利と適切な許可がある場合にのみ。 受容、嫌がらせ、または非解釈の使用を避けてください。
まとめ
顔の交換は、制御された2つのソース編集として行います。 シーンを最初に選び、視野角に合致する明確な顔を選択し、 1人1人ずつのソースを保ち、適切な権利と同意でツールを使用して、最終的なイメージが実際に見られるコンテキストで現実主義を評価します。