SHMT
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SHMT
紹介 :
SHMTは、潜在拡散モデルを用いた自己教師あり階層的メイクアップ転移技術です。明示的なアノテーションを必要とせずに、ある顔のメイクアップを別の顔に自然に転移することができます。複雑な顔の特徴や表情の変化にも対応し、高品質な転移効果を提供できることが主な利点です。NeurIPS 2024で採択され、画像処理分野における革新性と実用性を示しました。
ターゲットユーザー :
本製品は、顔のメイクアップ転移を行う研究者、画像処理エンジニア、そしてパーソナルなメイクアップに関心のあるユーザーに適しています。研究者にとって新たな画像処理技術の探求を、エンジニアにとって効率的なツールを、そしてユーザーにとってパーソナライズされたメイクアップ体験を提供します。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 46.1K
使用シナリオ
クラシックなメイクアップをユーザー提供の顔写真に転移し、パーソナライズされた美容推奨に利用する
映画制作において、特定のキャラクターのメイクアップを俳優の顔に迅速に転移する
バーチャル試着アプリケーションにおいて、ユーザーにリアルタイムのメイクアッププレビューと提案を提供する
製品特徴
自己教師あり学習:アノテーションデータなしで学習可能
階層的転移:基礎的なメイクアップから複雑なものまで転移可能
高品質な出力:自然で写実的なメイクアップを生成
マルチモーダル入力サポート:画像、セグメンテーションマップ、深度マップを組み合わせて転移可能
柔軟なモデル構成:様々なアプリケーションシナリオに対応できるよう、異なる階層のモデル構成に対応
事前学習済みモデル利用可能:事前学習済みモデルにより、迅速な転移タスクの実行が可能
拡張性の高さ:他の画像処理技術との組み合わせが可能
使用チュートリアル
Python環境と必要な依存ライブラリをダウンロードしてインストールする
GitHubからSHMTプロジェクトコードをクローンする
事前学習済みモデルをダウンロードし、指定されたディレクトリに配置する
必要に応じて設定ファイルのパラメータを変更する
転移スクリプトを実行し、ソース画像と参照画像のパスを指定する
生成された転移結果を確認し、後処理を行う
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