另一天,另一个有趣的互联网的东西,使用神经网络进行面部操作。这一次是由雅罗斯拉夫·加宁、丹尼尔·科诺内科、戴安娜·桑加图琳娜和维克托·莱姆皮茨基创建的DeepWarp演示,它使用深度架构在静止图像中移动眼球。
DeepWarp首先被假肢知识发现,它专注于真实的“凝视操纵”。演示的作者承认类似的项目已经存在(比如微笑操纵器FaceApp),但是没有这样一个单一的、详细的焦点。
作者们指出,他们在这项研究中的发现可以应用于解决现实世界中的眼球运动问题,比如“视频会议中的注视校正”。当依赖提词器将人的视线从摄像机移开时,这项研究也可以用于“会说话的头”场景。
可以在这里尝试演示。你所需要做的就是选择一张照片(水平方向看起来效果最好),上面有一个人面朝前方。上传完图片后,你可以从四个眼动选项中选择一个,包括滚动和交叉。DeepWarp将吐出一个mp4文件,该文件显示的是一个眼睛呆滞的人。我用基努·里夫斯和几只狗的图片尝试了这个,但是演示对狗不起作用。
作者在研究中写道:“我们的系统对不同的头部姿势具有相当强的鲁棒性,能够正确处理戴眼镜的情况。”大多数故障模式(例如,对应于极倾斜的头部姿势或涉及眼睛不同部分不一致的大重定向角度)不是模型设计固有的,可以通过使用适当的示例增加训练数据来解决。”
作者说,他们计划在未来使演示工作更迅速。
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