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AI Age Progression: 다른 시대에 자신을 보는 방법

AI 연령 진행은 하나의 초상화에서 여러 시각 단계를 탐구 할 수 있습니다. 젊은보기 버전, 겸손한 이전 버전 또는 훨씬 더 성숙한 해석. 접근하는 유용한 방법은 제어 시각적 비교로입니다. 소스 사진 고정 유지, 한 번에 1 나이 방향을 변경하고, 정체성이 순서 전체에 안정적으로 남아 있는지 판단합니다.

나이 진도는 1개의 극적인 결과 보다는 순서로 더 유용합니다

단일 elderly 변환은 재미있을 수 있지만, 순서는 시스템가 정해진 ID를 보존하는지 여부를 나타냅니다. 당신이 젊은, 현재, 온건하게 오래전과 강력한 이전 버전을 비교할 때, 당신은 얼굴 트랩이 안정 유지하고 입이 나이에 전달하기 위해 사용될 수있다.

이 문제도 더 나은 방법입니다. 코 모양이 점차적으로 변화하면 턱은 다른 폭이나 눈 간격으로 기인되어 시퀀스는 단순히 같은 얼굴을 노화시키지 않습니다.

첫 번째 비교에 동일한 소스 사진을 사용하십시오.

소스 이미지와 같은 시대 방향을 두는 것은 차이점이 무엇인지 알 수 없습니다. 깨끗한 실험을 위해, 한 명의 강력한 성인 초상을 업로드하고 모든 단계를 위해 사용하십시오.

소스를 어떻게 행동하는지 이해한 후 다른 초상화로 테스트를 반복합니다. 이 분리되는 연령대 행동은 조명, 렌즈, 표현 및 표범 차이에서 구분됩니다.

극한 시도하기 전에 작은 단계에서 타임 라인을 구축

소스에 가장 가까운 연령 방향을 시작하십시오. 모드가 젊거나 오래 된 편집은 당신에게 정체성 보존을위한 기본 라인을 제공합니다. 그런 다음 훨씬 더 이동합니다. 얼굴이 처음에는 너무 많이 바뀌면 더 강한 변환은 일반적으로 문제를 확대합니다.

작은 단계는 또한 사진에 대해 얼마나 많은 노화가 시각적으로 구호 할 수 있는지 결정하는 것이 더 쉽습니다. 중간 단계가 가장 강한 노인적으로 미리 설정보다 훨씬 혼란스럽게 의사 소통한다는 것을 찾을 수 있습니다.

어떤 시각적인 cues는 보통 순서의 맞은편에 나이를 나릅니다

피부 질감과 정밀한 선은 가장 명백한 입이고, 그러나 그림의 단지 부분입니다. 눈 구조, 뺨 양, 턱 정의, 입술 양, 머리 색깔 및 머리 조밀도는 모두 나이에 공헌할 수 있습니다 인식합니다.

좋은 진행은 한 번에 변화하는 각 큐를 강제하지 않습니다. 자연 변이 중요합니다 : 다른 사람들은 머리카락 색상을 유지하지만 더 강한 얼굴 질감을 개발하면서 상대적으로 부드러운 피부로 약간의 회색 일찍.

숫자 연령에 거짓 정밀도를 부착하지 마십시오.

생성 된 얼굴은 믿을 수 없을 것 “이 정확히 나이 57″라고 말할 수 없습니다. 연안 연령과 눈에 보이는 연령은 다르며 외관은 개인간에 널리 변화합니다. 숫자 라벨은 창조적 인 간결으로 유용 할 수 있지만 측정으로 해석되지 않아야합니다.

디자인이나 스토리텔링의 타임라인을 만들면, 라벨 스테이지가 더 넓고, 현재, 성숙한, 나이로 나옵니다. 그 짜릿함은 솔직하고 종종 시각적으로 보입니다.

어떻게 표현이 인식 된 진행을 변경

넓고 부드러운 미소는 더 강한 노화를 위해 실수로 할 수있는 라인을 만듭니다. 심각한 표현은 눈 그림자 또는 턱 구조를 강조 할 수 있습니다. 가장 깨끗한 기술 비교를 원한다면, 편안한 표현을 시작합니다.

창의적인 작업을 위해, 성격이 중요하면 원래 표현을 유지하십시오. 열쇠는 동일한 소스에서 단계를 비교하기 위한 것입니다 그래서 표정은 숨겨지은 변수보다 일정한 남아 있습니다.

대신에 연락 시트를 만들 수 있는 출력 하나씩

동일한 크기에 측에 의하여 당신의 선택된 결과를 두십시오. 접촉 장은 즉시 눈 모양, 코, 입 및 얼굴 폭이 안정되어 있는 남아 있다는 것을 계시합니다. 그것은 또한 1개의 단계가 stylistically 날카로운, 더 온난한 또는 다른 사람 보다는 경조인지 여부를 보여줍니다.

이미지가 한 번에 나타날 경우 일관성이 중요합니다. 개별적으로 좋은 초상화조차 프레임에서 프레임으로 조명 또는 렌더링 스타일 변경이 될 때 차단 할 수 있습니다.

문자 연속성에 대한 연령 진행

작가, 게임 디자이너, 영화 제작자 및 시각적인 storytellers는 초기 개념 도구로 나이 진행을 사용할 수 있습니다. 목표는 최종 문자 디자인을 대체하지 않지만 트레잇이 수십 년 동안 인식 할 수있는 것을 탐구하는 것입니다.

강한 개념 시트는 서명 기능 식별 – perhaps 브로워 모양, 코, 미소 또는 헤어 스타일 방향 – 그들은 각 연령 단계를 살아남을 수 있습니다.

왜 진짜 노후화는 완벽하게 매끄러운 타임라인을 따르지 않을 것입니다

인간 노후화는 외관에서 선형이 아닙니다. 무게 변화, 머리 커트, 치과 일, 태양 노출, 질병, 적당, 긴장 및 유행은 다른 십년간 사이 2 년 사이에서 극적으로 보이고 비교적 안정을 나타낼 수 있습니다.

AI 타임라인은 시각적으로 이해 가능한 순서로 복잡성을 부드럽게 합니다. 그것은 창조적 인 비교에 유용하지만 과학적인 예측으로 제시하지 않아야 하는 이유를 설명합니다.

반복 가능한 테스트 워크플로우

1. 명확하게 눈에 보이는 얼굴을 가진 1개의 예리한 성숙한 초상화를 선택하십시오.
2. 가장 가까운 젊은 또는 이전 방향으로 먼저 생성하십시오.
3. “aged” 이미지가 어떻게 보일지 평가하기 전에 정체성을 확인하십시오.
4. 첫 번째 단계가 안정적으로 유지되는 경우에만 더 강한 나이 방향에 이동하십시오.
5. 선택한 결과를 저장하고 동일한 크기로 측면을 배치하십시오.
6. 정체성 편류, 플라스틱 피부 또는 현장의 단계를 거부합니다.
7. 예측보다 AI 시각화로 최종 시퀀스를 라벨합니다.

짧은 휴식 후 결과를 평가하는 방법

“AI 나이 진도”를 위해, 편집은 몇몇 분 동안 그들에 전염 후에 과외하게 쉬운 놀기 입니다. 후보자를 저장하고, 다른 이미지를 봐서, 그 때 근원과 결과 측으로 돌려보냅니다. 신선한 눈은 ID 편류, 지나치게 매끄러운 피부 및 장면 mismatch를 더 쉽게 주의합니다.

“AI 나이 진도”를 위해, 또한 엄지나일 크기에 이미지를 시험하십시오. “AI 연령 진도,”를 위한 사람이 주름 또는 피부 짜임새를 볼 수 있기 전에 다른 느낌을 위해, 변화는 아마 전 세계적으로 얼굴 비율을 혼자서 변화합니다.

왜 두 번째 소스 사진이 알 수 있습니다

“AI 나이 진도”를 갖는 후, 동일한 성인 사람의 다른 명확한 초상화에 동일한 나이 방향을 반복하십시오. “AI 연령 진도” 시험에서는, 2개의 산출은 점화와 표정이 다르기 때문에 동일하지 않아야 합니다, 그러나 핵심 신원은 일관된 남아 있어야 합니다.

즉, 두 번째 “AI 나이 진도” 비교는 작업 흐름이 1 개 이상 특정 편리한 소스 이미지 또는 작품에 따라 달라지는지 보여주는 긴 형식의 예에 유용합니다.

일반 증진과 분리된 연령 편집

“AI 나이 진도”를 위해, 확장하고, 날카롭게 하는, 피부 정리 및 색깔 개정은 나이 모형 없이 조차 모든 변화에 의하여 인식된 나이 할 수 있습니다. “AI 연령 진도” 시험 도중, 그 변화를 동시에 적용하거나 당신은 시각적인 다름을 생성한 공구가 모르는 것을 피하십시오.

“AI 나이 진행을 위해” 좋은 근원에서 나이 방향을 첫째로 생성합니다. 당신이 가장 강한 ID 보존 버전을 선정한 후에, 최종 이미지가 진짜로 그것을 필요로 할 때만 사용 증진.

몇몇 산출을 시험할 때 기록하는 것

“AI 나이 진도” 세대를 비교할 때, 왜 거부되거나 각 결과를 유지했는지 주의하십시오. “AI 나이 진행을 위해”짧은 노트와 같은 “최고의 정체성, 헤어 너무 회색”또는 “좋은 피부, 변한 입”은 기억에 재해보다 더 유용합니다.

그 “AI 나이 진도” 노트는 또한 미래의 기사 업데이트를 쉽게 만들 수 있기 때문에 당신은 vague 인상보다 콘크리트 예와 실용적인 선택에 대해 설명 할 수 있습니다.

공정한 비교를 위한 사이드 바이사이드 프레젠테이션

공정한 “AI 나이 진도” 비교는 소스와 결과를 위한 동일한 작물, 급상승 및 이미지 크기를 이용합니다. 1개의 버전이 더 크거나 날카로운 경우에 “AI 연령 진도” 예에서는, 구경꾼은 나이 다름으로 발표 차이를 해석할지도 모릅니다.

“AI 나이 진도”예를 들어, 이전 및 레이아웃이 특히 유용합니다. 독자가 변화하는 구성을 위해 정신적으로 보상하지 않고 정체성, 질감, 머리 및 장면 연속성을 검사 할 수 있기 때문에 독자가 특히 유용합니다 .

1개 이상의 화면 크기에 결과를 검사하십시오

A “AI 나이 진도” 출력은 큰 데스크탑 모니터에 convincing을 볼 수 있지만 전화 또는 역의 확률 비율을 나타냅니다. 정상적인 데스크톱 크기, 모바일 너비 및 최종 결과 치료하기 전에 작은 엄밀한 검토.

이 멀티사이즈 체크는 연령 인식이 전 세계적으로 “AI 나이 진행”에 대한 문제입니다. 얼굴이 더 이상 눈에 띄지 않을 때에도 틀린 느낌이 생기면 “AI age progression,”를 위해 문제는 아마도 정체성 또는 주름보다 비례적입니다.

다른 편집 도구가 더 잘 맞는 경우

여러분의 목표는 모발 색상을 변경하는 것만이라면, 메이크업을 추가하거나, 수염을 제거하거나, 편집을 위한 전용 도구를 사용합니다. 나이 진행 중에는 관련 변경 사항이 결합되어 그 연령 변화가 실제로 어떻게 생겼는지 이해하기 어렵습니다.

세심한 시간을 첫째로 청소하십시오. 당신은 한 번 정체성 및 연속성이 안정되어 있는 후에 선택된 구조를 작풍할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

마무리

제어된 시각적인 타임라인으로 나이 진도를 치료하십시오. 고정되는 1개의 근원 사진을 지키고, 나이 방향을 통해서 점차적으로 움직이고, 엄밀한 정밀도를 퇴출하고, 실제 사람의 예상보다 AI 시각화로 마지막 순서에게 상표를 붙입니다.

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