スロット 牙 狼 黄金 騎士k8 カジノディズニー、高解像度で顔を入れ替える深層学習技術を開発仮想通貨カジノパチンコルーレット 抽選

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パチンコ アロー 大東 店このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。

　米Disney Researchとスイス連邦工科大学チューリッヒ校による研究チームが開発した「High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects」は、動画内の顔を別の顔に置き換える深層学習ベースのアルゴリズムだ。光やコントラストも反映し、100万画素の解像度で出力する。

本手法の出力結果。左端がターゲット画像、下列はソース画像

　動画内の人物の特徴を保持しながら、顔だけを転移させる手法は、深層学習を用いた手法で大きな成果を出しているが、メモリの制限、学習手順の不安定性、データサンプルの選択などで、高解像度画像の生成が困難な場合が多い。

　今回の手法は、顔の入れ替えを高解像度で写実的に行う教師なし学習アーキテクチャだ。コントラストと光（低周波照明）を維持する合成ステップと、時間的に安定したビデオシーケンスを生成するためのランドマーク安定化アルゴリズムを含む。

本手法のパイプライン

　まず、ターゲット画像から検出した顔のランドマークを特定し、1024×1024の解像度に正規化する。次に正規化された顔をネットワークに投入し、ソース画像を基にしたマスクを出力し保存。最後にソース画像の顔をターゲット画像の顔領域に合成。画像間の照明条件が大きく異なっている場合は、継ぎ目を自然にするため、さらにコントラスト量を調整して統合する。

　このようにして学習したモデルは、高解像度での操作時に発生するゆがみや時間的不安定性、データ中の照明条件が異なる場合で起こる多くの問題を克服し、高解像度で写実的な合成画像が生成できたとしている。

本手法の出力結果を類似研究と比較した表仮想通貨カジノパチンコテレビ 朝日 テレサ