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誰かの顔と別の人の顔が入れ替わっている写真やビデオを見たことはありますか? これは楽しく、時には気が遠くなるような効果ですが、これはすべて「フェイス スワップ」と呼ばれる一種の人工知能 (AI) のおかげです。
このテクノロジーがどのように機能するかを詳しく理解してみましょう。
フェイススワップとは、AIを利用して画像や動画内の顔を検出し、別の顔に置き換える技術です。これは、1 つの面を切り取って、その上に別の面を貼り付けるようなものですが、より高度で現実的です。
AI フェイス スワップは、人間の脳の仕組みにヒントを得たディープラーニングと呼ばれる AI の一種を使用します。ディープラーニングは、ニューラル ネットワークと呼ばれる人工ニューロンの多くの層を使用して、データから学習し、予測を行います。たとえば、ニューラル ネットワークは、さまざまな顔の例を多数見て、それらを区別するパターンや特徴を見つけることで、顔を認識する方法を学習できます。
顔の交換を実行するには、ニューラル ネットワークにソース画像とターゲット画像の2 つの入力が必要です。
ソース画像は置換する顔を含む画像であり、ターゲット画像は代わりに使用する顔を含む画像です。次に、ニューラル ネットワークは両方の画像を分析し、元のポーズ、表情、照明、背景を維持しながら、ターゲットの顔をソースの顔にブレンドする最適な方法を見つけようとします。
AI で顔の交換を行うにはさまざまな方法がありますが、最も一般的なものの 1 つは敵対的生成ネットワーク (GAN) と呼ばれます。GAN は、互いに競合する 2 つのニューラル ネットワーク (ジェネレーターとディスクリミネーター) で構成されます。ジェネレーターはリアルな顔の交換を作成しようとし、ディスクリミネーターは本物の画像と偽の画像を区別しようとします。ジェネレーターはディスクリミネーターのフィードバックから学習し、ディスクリミネーターを騙して説得力のある顔の交換を生成できるまで、時間の経過とともに出力を改善します。
顔認識、顔のランドマーク、顔の交換の科学に関する研究論文は数多くあります。AI 顔スワッピングの技術的な詳細について詳しく知りたい場合は、顔スワッピングについて詳しく読むことができます。ただし、これはこの記事の範囲から少し外れます。
顔の交換は、いくつかの重要な手順に依存します。
プロセスをよりよく理解するために、いくつかの視覚的な例を見てみましょう。
AIはまず画像内の顔を検出します。
次に、各顔の主要な顔のランドマークを特定します。
顔を入れ替えて、シームレスにブレンドするように調整します。
顔交換テクノロジーには、面白いミームやビデオを作成するだけでなく、多くの実用的な用途があります。
スワップには次のようないくつかの課題とリスクもあります。
AI テクノロジーが進化し続けるにつれて、顔の交換はさらに現実的かつシームレスになり、創造的な表現、エンターテイメント、実用的なアプリケーションの新たな可能性が開かれます。
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