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현실적인 AI 나이 진행을 얻는 방법: 더 나은 결과를 위한 10의 팁

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1. 날카로운 초상화로 시작, 압축 된 스크린 샷

모델은 눈, 입, 코 및 피부 주변의 사용 가능한 세부 사항이 필요합니다. 메시징 앱 스크린 샷, 엄지 및 압축 이미지는 정체성과 질감에 가장 중요한 정보를 제거합니다.

가능한 경우 원래 사진을 사용하십시오. 깨끗한 1000 픽셀 얼굴 지역은 인공 날카롭게 하기 때문에 날카로운 것처럼 보이는 확장 된 작은 얼굴보다 더 유용합니다.

2. 첫번째 시험을 위한 온건한 점화를 사용하십시오

Harsh 측 빛은 깊은 임시 선 및 그림자를 만들 수 있습니다 나이 입을 닮습니다. 편평한 아름다움 점화는 거의 모든 짜임새를 숨길 수 있습니다. 더러는 창조적으로 틀립니다, 그러나 둘 다 첫번째 기술적인 평가 더 단단한 만듭니다.

부드러운 일광 또는 균형 초상화 빛은 중립적인 기본을 제공합니다. 일단 당신이 소스 작품을 알고, 더 극한 사진 실험.

3. 어려운 단면도를 시험하기 전에 각을 간단한 지키십시오

프론트와 세 개의 쿼터 초상화는 안정된 정체성을 위해 충분한 얼굴 형상을 노출합니다. 강한 프로파일은 코, 입 및 턱 오버랩이 어떻게 숨겨져 있는지를 변경하고 모델은 보존할 수 있는 몇 가지 가시적 랜드마크가 있습니다.

프로필 노화는 여전히 작동 할 수 있습니다. 단지 초상화로 기본을 설정 한 후 수행하면 좋은 결과를 알고있는 것은 그 사람에 대해 같습니다.

4. 더 작은 나이 점프 시작

강력한 변형은 한 번에 더 많은 피부, 볼륨 및 헤어 큐를 변경하는 모델을 강제합니다. 즉, 정체성 무질서를 제기합니다. 시스템이 추가 밀어 전에 얼굴을 보존 할 수있는 가장 오래된 방향 쇼.

진보적인 스트레스 테스트로 이것을 생각하십시오. 첫 번째 단계가 안정되면 다음으로 이동하십시오. 그렇지 않으면 소스를 수정하거나 극적 인 미리 설정에 뛰어 넘기지 않도록 힘을 줄여줍니다.

5. 주름을 세기 전에 ID를 비교하십시오

눈 간격, 눈꺼풀 모양, 코 교량 및 폭, 입 모양 및 얼굴 비율을 보십시오. 이들은 사람이 즉시 인식할 수 있는 충분히 안정되어 있어야 합니다.

주름은 종종 사람들이 처음 판단하는 것이 쉽습니다. 역적 인 습관 : 강한 정체성으로 편집 된 미묘한 나이는 약간 다른 얼굴에 인상적인 효과보다 더 믿을 수 있습니다.

6. Demand 자연 피부 짜임새, 제복 소음

진짜 피부는 이마, 뺨, 밑에 눈 및 입의 주위에 다른 짜임새가 있습니다. 동일한 주름 또는 숨구멍 본이 어디에나 반복될 경우에, 이미지는 가까운 범위에 합성을 보일 것입니다.

또한 오버 스프링을 위한 시계. 더 오래된 것은 주름이 많은 세부 사항을 의미하지 않으며, 젊음은 완전히 피부가 붉게 하지 않습니다.

7. 지원 입으로 머리를 검사하십시오

회색 머리 또는 변경된 헤어 라인은 즉시 나이를 전달할 수 있습니다, 그러나 변화에 과잉하지 않아야 합니다. 머리 outcomes는 높게 개인, 그래서 단 하나 “correct” 미래 헤어스타일 또는 회색 본이 없습니다.

얼굴이 좋을 경우, 모발은 너무 적극적으로 변화합니다. 다른 세대를 유지하거나 덜 인식 가능한 얼굴을 받아들이지 않고 별도의 헤어 도구를 사용하십시오.

8. 목, 귀 및 얼굴 머리 검열

이 가장자리 지구는 통합 문제를 노출합니다. 오래된 목을 바꾸지 않는 매우 젊은 얼굴, 또는 갑자기 변화 조밀도가 급격히 변하는 수염과 함께 노인 얼굴은 사진보다 오히려 지방을 느낀다.

턱과 헤어라인 주변의 급상승. 이 전환은 기존 헤드에 붙여진 얼굴보다 한 연속적인 이미지를 보아야 합니다.

9. 본래 장면을 가진 색깔 그리고 날카로움 비교하십시오

생성된 얼굴은 사진의 색온도, 대조 및 분야의 깊이를 상속해야 합니다. 얼굴이 온열기, 날카로운 또는 이미지의 나머지 보다는 포화되는 경우에, 그것은 나이 입이 우수할 때 합성을 보일 수 있습니다.

얼굴을 검사 한 후 전체 사진을보십시오. 장면 응집은 극한 급상승보다 정상적인 크기로 판단하는 것이 더 쉽습니다.

10. 한 번 이상 생성하고, 개구부하지 마십시오

생성 도구는 다를 수 있습니다. 한 결과가 눈과 다른 보존을 변경하면 두 번째 선택은 빠르고 자연스럽습니다. 수동으로 다시 구축하십시오.

작업 흐름의 일부로 재생을 사용, 실패의 표시 되지. 두 개 또는 세 개의 제어 시도는 선택에 대 한 훨씬 더 나은 기반 제공 합니다.

짧은 휴식 후 결과를 평가하는 방법

“실현적인 AI 나이 진전을 위해”세 편집은 몇 분 동안에 출연 한 후 엄청난 쉽게 극복됩니다. 후보자를 저장하고, 다른 이미지를보고, 다음 소스로 돌아가고 측면으로 돌아갑니다. 신선한 눈은 정체성을 드리며 부드럽게 피부와 장면이 눈에 띄게합니다.

“실현적인 AI 나이 진전”을 위해, 또한 엄지나일 크기에 이미지를 시험합니다. 사람의 느낌이 다른 경우에 “실현적 AI 나이 유도를 위해”는 주름 또는 피부 짜임새를 볼 수 있습니다, 변화는 아마 혼자 나이 입 보다는 오히려 글로벌 얼굴 비율을 바꿉니다.

왜 두 번째 소스 사진이 알 수 있습니다

“실현적인 AI 나이 진도”를 얻은 후, 동일한 성인 사람의 다른 명확한 초상화에 동일한 나이 방향을 반복합니다. “실행적 인 AI 연령 진도” 시험에서는 조명과 표현이 다르기 때문에 두 가지 출력이 동일하지 않아야하지만 핵심 신원은 일관성 유지해야합니다.

두 번째 “실현적인 AI 나이 진전” 비교는 작업 흐름이 1 개 이상 비정상적으로 편리한 소스 이미지 또는 작품에 따라 달라지는 것을 보여주는 것이 긴 형식의 예제에 유용합니다.

일반 증진과 분리된 연령 편집

“실현적인 AI 나이 진도”를 위해, 확장하고, 날카롭게 하는, 피부 세척 및 색깔 개정은 나이 모형 없이 조차 모든 변화에 의하여 인식된 나이 할 수 있습니다. “실행적인 AI 연령 진도” 시험 도중, 동시에 그 변화를 적용하거나 당신은 시각 다름을 생성한 공구가 알지도 않을 것입니다.

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

몇몇 산출을 시험할 때 기록하는 것

“실현적인 AI 나이 진도” 세대를 비교할 때, 왜 거절되거나 각 결과를 지키지 않습니다. “실행적 AI 나이 유도를 위해,” “최고 정체성, 머리 너무 회색” 또는 “좋은 피부, 변화된 입”와 같은 짧은 주는 기억에 재기 보다는 더 유용합니다.

이러한 “실현적인 AI 나이 진도” 노트는 또한 미래의 기사 업데이트를 쉽게 만들 수 있기 때문에 당신은 vague 인상보다 콘크리트 예와 실제 선택을 설명 할 수 있습니다.

공정한 비교를 위한 사이드 바이사이드 프레젠테이션

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

“실현적인 AI 나이 진도”예를 들어, 고정 된 전후 레이아웃은 특히 판독기가 변화 구성을 위해 심하게 보상하지 않고 정체성, 질감, 머리 및 장면 연속성을 검사 할 수 있기 때문에 유용합니다.

1개 이상의 화면 크기에 결과를 검사하십시오

“실현적인 AI 나이 진전” 산출은 큰 탁상용 감시자에 convincing 그러나 전화, 또는 반전에 확률비를 계시할 수 있습니다. 정상적인 탁상용 크기, 이동할 수 있는 폭 및 결과의 최종적으로 대우하기 전에 작은 엄밀한에 검토하십시오.

이 멀티사이즈 체크는 연령의 인식이 전 세계적으로 “실현적인 AI 나이 진도”에 대한 문제입니다. 얼굴이 더 이상 눈에 띄지 않을 때에도 틀린 느낌이 생기면 “실행적 인 AI 나이 유도”를 위해 문제는 아마도 정체성 또는 주름보다 비례가 있습니다.

건강이나 생활 습관에 대한 연령의 방향을 자신감을 가지지 마십시오.

시각적인 “실현적인 AI 나이 진전” 변환은 건강, 긴장, 수명, 흡연, skincare 질 또는 다른 어떤 개인적인 상태에 관하여 증거로 해석되어야 합니다. 이미지 모형은 편집 외관, 사람을 평가하지 않습니다.

창조적 이미지 편집으로 구성된 “실현적인 AI 나이 진전”을 유지하면 기사가 더 정확하고 무관한 의학 또는 라이프 스타일 결론에 맞지 않는 얼굴을 돌리기 방지합니다.

출력을 비교하는 방법

자주 묻는 질문

마무리

현실적인 나이 진전은 세대 문제만큼 품질 관리 문제입니다. 모델을 강력하게 초상화, 점차적으로 이동하고, 정체성을 보호하고, 자연 질감은 전환 영역을 검사하고, 장면 일관성을 검사하고 약한 변환을 구출하려고하는 것보다 여러 출력을 비교합니다.

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