Kleidung zwischen Fotos übertragen - Ein revolutionäres AI-Verfahren!

Table of Contents:

1. Einführung
2. Was ist AI (künstliche Intelligenz)?
3. Bekanntgabe des neuen Papiers von Facebook Reality Labs
4. Das Verfahren der Kleidungsübertragung bei Bildern 4.1 Pose-Transfer 4.2 Kleidungs-Transfer
5. Unterschiede zu aktuellen Ansätzen
6. Die Schritte des Verfahrens im Detail 6.1 Verwendung von Densenet für die Extraktion der partiellen UV-Textur 6.2 Umwandlung der partiellen UV-Texturkarte in eine vollständige UV-Feature-Karte 6.3 Verwendung des Ziel-Poses und der UV-Feature-Karte für die Erzeugung eines Zwischen-UV-Feature-Bildes 6.4 Verwendung von Render Net für die Generierung von photorealistischen Bildern
7. Erstaunliche Ergebnisse des Verfahrens 7.1 Pose-Transfer-Ergebnisse 7.2 Kleidungs-Transfer-Ergebnisse
8. Empfehlung zum Lesen des vollständigen Papiers
9. Abschluss und Aufruf
10. FAQs

(Emoji) Einführung

In der Welt der künstlichen Intelligenz (AI) gibt es ständig neue Entwicklungen, die unsere Vorstellungskraft überschreiten. Ein besonders spannendes Verfahren wurde von Facebook Reality Labs vorgestellt und wird auf der European Conference of Computer Vision (ECCV) 2020 präsentiert. Dieses Verfahren ermöglicht die Übertragung von Kleidung zwischen Fotos.

Was ist AI (künstliche Intelligenz)?

Künstliche Intelligenz (AI) bezieht sich auf Technologien und Systeme, die in der Lage sind, menschenähnliches Verhalten nachzuahmen und Aufgaben auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Die AI entwickelt sich ständig weiter und bietet immer wieder neue beeindruckende Möglichkeiten.

Bekanntgabe des neuen Papiers von Facebook Reality Labs

Facebook Reality Labs hat ein neues Paper veröffentlicht, das sich mit der Problematik der Kleidungsübertragung bei Bildern befasst. Das Paper wird auf der European Conference of Computer Vision (ECCV) präsentiert und bietet einen faszinierenden Einblick in die fortschrittliche Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Das Verfahren der Kleidungsübertragung bei Bildern

Bei diesem Verfahren können synthetische Bilder einer Person mit unterschiedlichen Posen und Kleidungsstücken erstellt werden, basierend auf einem einzigen Bild dieser Person und einem separaten Bild mit anderen Kleidungsstücken. Dieses Verfahren wird als Pose-Transfer und Kleidungs-Transfer bezeichnet und ermöglicht erstaunliche Ergebnisse.

Pose-Transfer

Der Pose-Transfer ermöglicht es, ein Bild einer Person mit einer anderen Zielpose zu synthetisieren. Dadurch können Personen in verschiedenen Posen dargestellt werden, ohne dass weitere Trainingsdaten erforderlich sind.

Kleidungs-Transfer

Beim Kleidungs-Transfer wird das Verfahren angewendet, um ein Bild einer Person mit einem anderen Kleidungsstück zu synthetisieren. Dies ermöglicht es, die Kleidung einer Person in einem Bild durch Kleidung aus einem anderen Bild zu ersetzen.

Unterschiede zu aktuellen Ansätzen

Im Gegensatz zu aktuellen Ansätzen verwendet dieses Verfahren keine farbbasierte UV-Texturkarte, sondern eine gelernte, hochdimensionale UV-Texturkarte, um das Erscheinungsbild detaillierter zu codieren. Dadurch können mehr Details hinsichtlich der Erscheinungsvariationen über verschiedene Posen, Blickwinkel, Personidentitäten und Kleidungsstile erfasst werden.

Die Schritte des Verfahrens im Detail

Das Verfahren besteht aus vier Hauptschritten, die im Folgenden näher erläutert werden:

Verwendung von Densenet für die Extraktion der partiellen UV-Textur

Durch die Verwendung von Densenet, das in einem anderen Paper entwickelt wurde, können Korrespondenzen zwischen dem Eingangsbild und dem SMPL (einem realistischen Modell der menschlichen Körperform) gefunden werden, um die partielle UV-Textur zu extrahieren.

Umwandlung der partiellen UV-Texturkarte in eine vollständige UV-Feature-Karte

Mithilfe des Feature Net werden die partiellen UV-Texturkarten in vollständige UV-Feature-Karten umgewandelt. Dies ermöglicht eine detailliertere Darstellung für jeden Texturpixel.

Verwendung des Ziel-Poses und der UV-Feature-Karte für die Erzeugung eines Zwischen-UV-Feature-Bildes

Als nächster Schritt wird das Ziel-Pose zusammen mit der UV-Feature-Karte verwendet, um ein Zwischen-UV-Feature-Bild zu rendern.

Verwendung von Render Net für die Generierung von photorealistischen Bildern

Abschließend wird Render Net, ein auf Pix2Pix HD basierendes Generatorennetzwerk, verwendet, um photorealistische Bilder der umgeformten Person zu generieren. Für die Generierung von Porträts wird Pix2Pix verwendet.

Erstaunliche Ergebnisse des Verfahrens

Die Ergebnisse dieses Verfahrens sind beeindruckend. Es können nicht nur verschiedene Posen und Kleidungsstücke synthetisiert werden, sondern auch die kleinen Details in den synthetischen Bildern sind faszinierend.

Pose-Transfer-Ergebnisse

Beispielhafte Pose-Transfer-Ergebnisse zeigen, wie das Verfahren in der Lage ist, ein Bild einer Person in verschiedene Zielposen zu übertragen. Die Flexibilität des Verfahrens ermöglicht es, eine Vielzahl von Posen darzustellen.

Kleidungs-Transfer-Ergebnisse

Auch beim Kleidungs-Transfer erzielt das Verfahren bemerkenswerte Ergebnisse. Es können Kleidungsstücke einer Person in einem Bild durch Kleidung aus einem anderen Bild ersetzt werden, ohne dass zusätzliches Training erforderlich ist.

Empfehlung zum Lesen des vollständigen Papiers

Für weitere Informationen und eine detaillierte Beschreibung des Verfahrens wird empfohlen, das verlinkte Paper in der Beschreibung zu lesen. Hier finden sich alle relevanten Informationen und zusätzliche Quellen für vertiefende Recherchen.

Abschluss und Aufruf

Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz sind faszinierend. Das Verfahren zur Kleidungsübertragung bei Bildern von Facebook Reality Labs ist ein weiteres Beispiel dafür. Bleiben Sie auf dem Laufenden und abonnieren Sie den Kanal, um keine weiteren Neuigkeiten aus der Welt der künstlichen Intelligenz zu verpassen.

FAQs

Frage: Wie funktioniert das Verfahren der Kleidungsübertragung bei Bildern?
Antwort: Das Verfahren verwendet Korrespondenzen zwischen Bildern einer Person in unterschiedlichen Posen und verwendet eine gelernte UV-Texturkarte, um synthetische Bilder mit anderen Posen und Kleidungsstücken zu erstellen.

Frage: Gibt es weitere Anwendungen für dieses Verfahren außer Pose- und Kleidungs-Transfer?
Antwort: Das Verfahren kann auch für andere Zwecke genutzt werden, bei denen es um die Übertragung von Merkmalen oder Eigenschaften zwischen Bildern geht.

Frage: Ist das Verfahren bereits einsatzbereit oder befindet es sich noch in der Forschungsphase?
Antwort: Das Verfahren wurde in einem Paper präsentiert und befindet sich derzeit noch in der Forschungsphase. Es ist jedoch ein vielversprechender Ansatz, der in Zukunft in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt werden könnte.

Frage: Gibt es ähnliche Verfahren von anderen Unternehmen oder Forschungseinrichtungen?
Antwort: Es gibt bereits andere Ansätze zur Kleidungs- und Pose-Übertragung bei Bildern, jedoch unterscheidet sich das Verfahren von Facebook Reality Labs durch den Einsatz einer gelernten UV-Texturkarte und die Verwendung fortschrittlicher Rendering-Techniken.