は むっ ぴ 顔。 顔ヨガで老け顔やたるみを撃退!10年前の顔にリセット

顔ヨガで老け顔やたるみを撃退!10年前の顔にリセット

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あなたは美しい?それともおブス? 海外のサイトなのでちょっと日本語が変ですね。 元のサイト名は 「Am I pretty or ugly?」です。 このサイトはイギリスの日刊紙メディア「ザ・サン」にも取り上げられています。 (自分ってブス?)」の検索ワードでたどり着くサイトだそう。 筆者も今回ご紹介する顔採点サイトはすべて試したのですが、確かにこのサイトは 分析の精度がとても高いと感じました。 欠点がピンポイントで 分かる 写真をアップロードすると、 全体的な顔のバランスを評価してくれるだけではなく、目や鼻、輪郭など部位ごとの特徴も分析してくれます。 顔の欠点については太字で表記され、• 鼻が大きすぎる• 額が大きすぎる• 鼻に対して口が小さい など、 悪い意味で顔を目立たせている部分を的確に把握できます。 使い方も簡単 使い方は簡単。 正面向きの顔写真をアップロードし、目や鼻の位置をパソコン上で合わせるだけ。 ほんの数分で結果を得られます。

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「顔痩せフェイスエクササイズ」で見た目印象-̠3kg! [パーツ別ダイエット方法] All About

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ストーリー 昭和31年・東京。 売れない劇団俳優・井野良吉(谷原章介)は、ある映画に端役で出演する。 その独特の風貌が注目され、同じ劇団の看板女優・葉山瞳(原田夏希)が主演する大作映画の相手役に抜擢される。 一躍、スターへの道を歩み始めた井野。 しかし井野には、映画が注目され、自分の「顔」が売れるのを恐れる理由があった。 9年前、井野は恋仲だった山田ミヤ子(原田夏希・二役)という女を殺した。 殺害現場へ向かう列車の中で、ミヤ子と一緒にいる所を、偶然、ミヤ子の知り合いの石岡貞三郎(高橋和也)という男に目撃されていたのだ。 ミヤ子を殺し、逃げるように上京してから9年。 もし石岡が映画で自分の「顔」を見たら、ひた隠しにしてきた過去の殺人が暴かれてしまう。 しかし、このチャンスを逃したくはない。 名声をつかみ取りたいという欲望と、破滅への恐怖の狭間でゆれる井野の心に、いつしか一つのシナリオが芽生えていく。 もっと読む.

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顔入替ソフト使用例

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NVIDIA GPUがなく、CPUが適切な時間でトレーニングできない場合、またはAMD GPUでDFL 1. 0を使用したくない場合は、 GoogleクラウドコンピューティングサービスおよびDFLを試してみてください。 0とは何ですか? DFL 2. 0と2. 0の違いは何ですか?DFL 2. 0の新機能 コアでは、DFL 2. 0は1. 0と非常に似ていますが、はるかに高速に実行され、互換性を犠牲にしてより良い品質を提供するように書き直され、最適化されました。 ただし、それ以降のバージョンのDFL 1. 0で抽出されたデータセットは、2. 0でも引き続き使用できます。 すべてのWindowsバージョンに依存関係のないスタンドアロンアプリとして利用可能。 2つのモデルが含まれています:SAEHD(4つのアーキテクチャ)とQuick 96。 マルチGPUトレーニングのサポート。 最適化の改善により、フェイスセット(データセット)の抽出、トレーニング、およびマージ中のパフォーマンスが向上(DFL 1. 0と比較)• 新しいGANパワーオプション-顔の詳細を強化する敵対的生成ネットワークトレーニング。 新しいTrueFace Powerオプション-ソースへの類似性を高めるための可変顔識別。 各ステップ(抽出、トレーニング、マージ)に使用するGPUを選択する機能。 コマンドラインウィンドウ内で新しいモデルの名前をすばやく変更、削除、作成する機能。 マージプロセスは、外部ビデオ編集ソフトウェアでのポストプロセス作業用のマスクファイルも出力するようになり、白黒ビデオとしてレンダリングするオプションが追加されました。 トレーニングプレビューウィンドウ。 インタラクティブなコンバーター。 16単位の任意の解像度でのトレーニング。 最大256の解像度でのトレーニングモデルの可能性。 DFL 2. 0はNVIDIA GPUおよびCPUと互換性があり、AMD GPUでトレーニングしたい場合、AMDのサポートはもうありません• DFL 1. DFL 2. 0には、少なくともCUDA Compute Compabilityバージョン3. 0をサポートするNvidia GPUが必要です• CUDA計算機能リスト: サポートされているNVIDIA GPU DFL 2. 0は、3つの主要なステップである抽出、トレーニング、およびマージに使用される. batファイルの選択で構成されます。 ディープフェイクを作成する場合、これらは2つのサブフォルダーとともにメインフォルダーにあります。 ここで主なガイド部分に入る前に、いくつかの用語があります(フォルダは「引用」で書かれています) Faceset(データセット) -フレーム(ビデオから抽出された)または写真から抽出された(またはランドマークと整列された)画像のセットです。 DFL 2. 「aligned」(サイズが256x256の顔の画像を含む)および• 整列した顔(およびトレーニングまたはマージプロセスに参加しません)。 簡単に言えば-これは、別の顔を交換する顔に関するデータです。 mp4ファイル(インタビュー、映画、予告編など)またはソースの画像から抽出された顔の画像を含むデータセットです。 ただし、顔を抽出する前に、次のものから抽出する必要があります。 mp4という名前を付ける必要があります• mp4という名前を付けるか、jpgまたはpng形式の画像を準備します。 冒頭で述べたように、そのデータはすべて「workspace」フォルダー内に格納されます。 オプションは、実行する機能に基づいてグループ化されます。 自明です。 「ワークスペース」フォルダーからすべてのデータを削除します。 「ワークスペース」フォルダー内に保存する重要なファイルを誤って削除しないように、このファイルを削除してください。 利用可能なオプション:-FPS- ビデオのデフォルトフレームレートをスキップし、他のフレームレートの数値を入力します( 5を入力した例では、1秒あたり5フレームであったビデオのみがレンダリングされ、 抽出される画像が少なくなります)• jpgは小さく、一般に十分な品質があるため推奨されます。 pngは大きく、品質はそれほど高くありませんが、オプションです。 ビデオの切断(オプション): 3)cut video drop video on me ビデオの切断(ビデオを自分にドロップ)• 任意のビデオを. batファイルにドロップすることで、ビデオを希望の長さにすばやく切断できます。 ビデオ編集ソフトウェアがなく、ビデオをすばやくカットしたい場合に便利です。 オプション: 開始時間-ビデオの開始時間 終了時間- ビデオの終了 オーディオトラック-デフォルトのままにします ビットレート-ビットレート(品質)を変更しましょうビデオ-デフォルト3のままにしておくのが最適です。 2つの方法があります。 S3FDアルゴリズムを使用した自動抽出。 手動抽出。 使用可能なオプションは次のとおりです。 詳細については、を確認してください: 4. 未使用の顔を見つけるのに役立つさまざまなソートアルゴリズムが含まれています。 これらは利用可能なオプションです: [0] blur [1] face yaw direction [2] face pitch direction [3] similar histogram ヒストグラムの類似性 [4] dissimilar histogram ヒストグラムの非類似性 [5] brightness 明るさ [6] hue 色相 [7] black 黒ピクセルの量 [8] original filename 元のファイル名 [9] one face in image 画像内の1つの顔 [10] absdiff 絶対ピクセル差 [11 best 最良の顔 4. 言い換えれば、それを強化します。 ソースデータセットから埋め込みアライメントデータを保存し、後で復元して、たとえばいくつかの画像を編集できるようにします (たとえば、一部をシャープにしたり、メガネを編集したり、色を修正したりできます) アライメントデータを失うことなく• 「aligned」フォルダからの画像をこのステップなしで編集すると、そのデータと画像はトレーニングで使用できなくなります 4. ここでの手順はソースデータセットの場合とほとんど同じですが、例外はほとんどありません。 1-5. 手動抽出。 S3FDアルゴリズムを使用した自動抽出。 使用可能なオプションは次のとおりです。 ただし、dstデータセットのクリーンアップはソースとは異なります。 これは、存在するすべてのフレームに対してすべての面を整列させるためです。 そのために使用できるツールがいくつかあります。 あなたがDFLに組み込まれた外部アプリ(XnViewMP)申し出速く世代サムネイルデフォルトのWindowsよりも、エクスプローラでフォルダ「整列」の内容ビューの 5. ソースと同様に、データセット全体を1つのファイルにすばやくパックできます。 代わりに、マージプロセス中に代わりにFANseg変換を使用する可能性が高くなります。 手をマスクするFANsegモードの 例を次に示します。 最初にすべての誤検知と不要な顔を削除する必要があります。 これを行ったので、ターゲットのすべての正しく配置されていない面を削除して次のステップに移動するか、それらを切り取って別のフォルダーに配置できます。 これは、次に5. ここでそれを行う方法を知りたい場合は、です• 正しく配置されていない顔を「新しいフォルダ」にコピーします• 次に5. 終了後、「aligned」フォルダーに移動します。 Shiftキーを押しながら右クリックして、Powershellを開き、次のコマンドを使用します。 name. name. 最後に「aligned」フォルダを削除し、「aligned1」の名前を元の名前に戻します。 あなたは私の技術を使用したり、すべて手動で見つかった場合はどんなに、あなたは今をすべき国連 5. 機能:• 最大16の増分で任意の解像度で256x256ピクセルまで実行• ハーフフェイス、ミッドハーフフェイス、フルフェイスモード• 4つのアーキテクチャ:DF、LIAE、DFHD、LIAEHD• 調整可能なバッチサイズ• 調整可能なモデルの自動エンコーダー、エンコーダー、デコーダー、マスクデコーダーの寸法• 調整可能な自動バックアップ• プレビュー履歴• ターゲットの反復• ランダムな顔のヨーフリップ設定• マスク学習• GPUオプティマイザー• 学習ドロップアウト• ランダムなワープ• 調整可能なGANトレーニングパワー設定• 調整可能なTrueフェイストレーニングのパワー設定• 調整可能なフェイスおよびバックグラウンドスタイルのパワー設定• カラー転送• グラデーションクリッピング• プリトレーニングモード Quick96(2-4GB): SAEモデルから派生したシンプルなモデル-2-4GBのVRAMを備えたローエンドGPU専用。 機能:• 96x96ピクセルの解像度で実行• フルフェイスモード• バッチサイズ4 両方のモデルは良好なディープフェイクを生成できますが、明らかにSAEHDがより好まれ、より強力です。 アイデアをテストしたい場合、Quick96は悪いアイデアではありませんが、もちろん同じ設定でSAEHDを実行することも、さらに低くすることもできます。 あなたが他の人がさまざまなグラフィックカードでは達成できるか確認したい場合は、ユーザーが自分のモデル設定を共有できる場所を、をご確認ください: あなたがした後他の人の設定を確認し、高速トレーニングを優先するか、より重いモデルを起動して実行するかを決定します。 6)train SAEHD 6)train Quick96 Quick96は調整できないため、コマンドウィンドウがポップアップ表示され、CPUまたはGPUの1つだけの質問が表示されます (複数ある場合は、どちらかを選択するか、両方でトレーニングできます)。 ただし、SAEHDは調整するためのより多くのオプションを提供します。 機能については既に知っています。 トレーニングの開始時にユーザーに表示されるための詳細な説明を次に示します。 24?:help): 自明-N時間ごとにモデルの自動バックアップを有効にしましょう。 0(デフォルト)のままにすると、自動バックアップが無効になります。 [0]Target iteration ターゲットの反復 : たとえば、モデルを100. 000回だけトレーニングする場合は、100000の値を入力する必要があります。 0(デフォルト)のままにすると、手動で停止するまで実行されます。 最低値は2であり、VRAMの影響を受けるGPUが許可する範囲内で高く設定できます。 モデルの解像度、寸法、有効化する機能が高ければ高いほど、より多くのVRAMが必要になるため、バッチサイズを小さくすることができます。 使用するバッチサイズを推測する方法 トレイルとエラーを使用するか、をチェックして他の人がGPUで達成できることを確認して、 自分自身を助けることができます: [128]Resolution 解像度 (64-256?:help): ここでモデルの解像度を設定します。 トレーニング中はこのオプションを変更できないことに注意してください。 スワップされた顔の解像度、より高いモデル解像度に影響します-学習した顔はより詳細になりますが、トレーニングはより重く、より長くなります。 解像度は、64x64から256x256に16ずつ増やすことができます。 3つのオプション(顔の半分、顔の半分、顔全体)があります。 3つのすべての顔タイプの例を次に示します。 学習されたマスクは一般にデフォルトのdstマスクよりも優れていますが、この機能を使用するとパフォーマンスとVRAMの使用に大きな影響があるため、 まずモデルをある程度または完全にトレーニングし、 短時間(5-6k回の反復)のみマスクを有効にすることをお勧めします 最後またはトレーニング中のどこか(複数回有効化および無効化できます)。 学習したマスクは、顔の品質には影響せず、マスクにのみ影響します。 学習したマスクは、単独で使用することも、FANsegマスクモードと組み合わせて使用することもできます。 デフォルト値はn(無効)です。 モデルがかなりよく訓練され、シャープになったら、サンプルのランダムワープを無効にします。 これにより、通常のモデル なしで実行するより少ない反復で、もう少し詳細でシャープになります。 モデルを完全にトレーニングする前に有効にすると、モデルを無効にし、この機能を無効にしてトレーニングを続行するまで改善されないことがあります。 デフォルト値はn(無効)です。 0の古いSAEモデルで常に有効だった機能ですが、現在はオプションであり、モデルを一般化して、 すべての基本的な形状、顔の特徴、構造を適切に学習するために使用されます フェイス、エクスプレッションなどがありますが、有効になっている限り、モデルは詳細を学習するのに苦労する可能性があります• 顔がまだ改善している限り、この機能を有効にしておくことをお勧めします)、 顔が完全に訓練され、詳細を取得したい場合は顔を無効にし、数十万回の反復で詳細を表示し始め、この機能を無効にして訓練を続けます。 デフォルト値はy(有効)です。 0] GANパワー(0. 0?:help): GANは、Generative Adversarial Networkの略で、DFL 2. このオプションは0. 0から10. 0のスケールで調整可能であり、モデルのトレーニングが多かれ少なかれ (サンプルのランダムワープを無効にした後)のみ有効にする必要があります。 優れたクリーンなソースデータセットの存在に大きく依存しているため、機能が良好な結果を提供するかどうかをテストするために最大値に到達する前に、 低い値から開始することをお勧めします。 悪い結果が得られた場合は、モデルを回復できるように、しばらく無効にして、サンプルのランダムワープを有効にする必要があります。 この機能を有効にする前に、バックアップを作成することを検討してください。 デフォルト値は0. 0(無効)です。 GANトレーニングを有効にする前と後の例を次に示します。 前: 後: 最初の例の違いに気づきにくい場合は、新しいウィンドウで開きます。 0] True Face Power 「True Face」パワー。 0000... 0:?ヘルプ): 可変パワー設定のTrue Faceトレーニングは何これが行うことは、それはのように、より多くのsrcのように、最終的な顔の表情を作るしようとしている、 あなたがより高いまたはより低い値にモデル弁別器を設定してみましょう GAN この ランダムワープが無効になり、モデルがほぼ完全にトレーニングされた場合にのみ機能を有効にする必要があります。 ここで低い値から開始し、ソースデータセットがクリーンで正しく整列されていることを確認する必要があります。 悪い結果が得られた場合は無効にする必要がありますサンプルのランダムワープを有効にします モデルが回復できるようにしばらくの間。 この機能を有効にする前に、バックアップを作成することを検討してください。 デフォルト値は0. 0(無効)です。 以下に例を示します。 0] Face style power(0. 100. 0?:help)および [0. 0] Background style power(0. 100. 0?:help): この変数設定は、画像の顔または背景部分のスタイル転送を制御します。 最大10の値を使用し、トレーニング中に1または0. 1まで減らすことをお勧めします。 この機能はパフォーマンスに大きな影響を与えるため、これを使用すると反復時間が長くなり、バッチサイズを小さくするか、GPUオプティマイザー (GPUにモデルとオプティマイザーを配置)を無効にする必要があります。 この機能を有効にする前に、バックアップを作成することを検討してください。 デフォルト値は0. 0(無効)です。 :から選択するいくつかのオプションがあります• rct - (ラインハルトの色移り):• lct(線形色移り):線形変換を使用して、ターゲットイメージの色分布をソースイメージの色分布に一致させます。 mkl(Monge-Kantorovitch linear):• idt(??? パフォーマンスへの影響は小さいため、実際に使用したくない場合は、折りたたまれたモデルは回復できず、スクレイピングする必要があり、 トレーニングを最初からやり直す必要があるため、自動バックアップを有効にする必要があります。 そのため、2つのモデル用の2つのコンバーターもあります。 7)merge SAEHD 7)merge Quick96 これらのいずれかを選択すると、コマンドラインウィンドウにいくつかのプロンプトが表示されます。 最初に対話型コンバーターを使用するかどうかを尋ねられます。 保存されたモデルのいずれかを選択するか、名前を入力して新しいモデルを作成します。 1つまたは複数のGPU idx(カンマ区切り)を選択します。 [CPU]:CPU [0]:GeForce GTX 1060 6GB [0]選択するGPUインデックスはどれですか?: Enterキーを押すと、デフォルト値(0)が使用されます。 メインオーバーレイモード:• original オリジナル :顔を交換せずに元のフレームを表示します• overlay オーバーレイ :学習した顔をフレーム上に簡単にオーバーレイします• hist-match:学習した顔とタイヤをヒストグラムに基づいて一致させますボタン)• seamless シームレス: opencv poissonのシームレスクローン機能を使用して、元のフレームで新しい学習顔を頭の上にブレンドします• seamless hist match シームレスhistマッチ :hist-matchとシームレスの両方を組み合わせます。 raw-rgb:マスキングなしで生の学習顔をオーバーレイします 注:シームレスモードではちらつきが発生する可能性があるため、オーバーレイを使用することをお勧めします。 Hist match threshold ヒスト一致しきい値 : hist-matchおよびシームレスhist-matchオーバーレイモードでのヒストグラムマッチングの強度を制御します。 Q-値を増やします A-値 3を減らします。 マスクの収縮:マスクのサイズを制御します。 W-increases mask erosion マスクの侵食を大きくする (小さいマスク) S-decreases mask erosion マスクの侵食を小さくする (大きなマスク) 4. 顔が動き回る場所に追加してみましょう。 値を大きくすると、小さな動きでも顔がぼやける場合があります。 対象の人物の顔を反映するミラーがある場合、そのような場合はモーションブラーを使用できず、追加する唯一の方法は各顔セットを個別にトレーニングすることです。 T- エンハンスメント効果を高める G- エンハンスメント効果を減らす 7. Face scale 顔のスケール : 学習した顔を拡大または縮小します。 U-学習したスケールを伏せた状態 J-学習したスケールを伏せた状態 9. learned mask 学習済みマスク :手順6で説明したように、トレーニング中に学習したマスクを使用します。 学習済みマスクが無効になっている場合は、代わりにdstマスクを使用します。 fan-prd :最初のFANsegマスキング方法。 マージ中にマスクの形状を予測し、障害物(手、眼鏡、顔を覆う他のオブジェクト)を考慮してマスクします。 fan-dst: 2番目のFANsegマスキング方法。 fan-prdとfan-dstを組み合わせた方法。 最速のマスキング方法はdstですが、障害物を除外することはできません。 学習したマスクは形状の点では優れていますが、除外することもできません。 fan-dstは少し遅くなりますが、障害物を除外できます。 少し予測できないのでお勧めしません。 また、学習マスクをオンにしてトレーニングします。 Color transfer modes カラー転送モード : トレーニング中のカラー転送と同様に、この機能を使用して、学習した顔の肌の色を元のフレームによりよく一致させて、 よりシームレスで現実的な顔を入れ替えることができます。 8つの異なるモードがあります: rct lct mkl mkl-m idt idt-m sot-m mix-m の 例は近日公開予定です。 Image degrade modes 画像の劣化モード : あなたは(スワップ、顔に影響を与えずに)元のフレームの外観に影響を与えるために使用できる3つの設定があります: ノイズ除去は、 - ( -増加効果、K -減少効果I)それが少しぼやけて作った画像をdenoises バイキュービックを -バイキュービック法を使用して画像をぼかします(O-効果を増加、L-効果を減少) 色 -色ビット深度を減少(P-効果を増加、;-効果を減少) 追加コントロール: TABボタン -メインプレビューウィンドウとヘルプ画面を切り替えます。 メインプレビューウィンドウでのみパラメーターを変更できることに注意してください。 ヘルプ画面で他のボタンを押してもパラメーターは変更されません。 Caps Lockを使用して、増分を1から10に変更します(すべての数値に影響します)。

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