使相片变高清
人脸属性替换。例如换个鼻子嘴巴,甚至肤色和性别,通过StarGAN v2可是轻松的识别人脸属性, 并精准替换,肉眼都难以发现破绽。
图像语义编辑。例如将眼睛与嘴巴放大,对马的胖瘦调整
语义软分割。语义软分割(Semantic Soft Segments),旨在精确表示图像不同区域间的软过渡. 类似于磁力套索(magnetic lasso) 和魔术棒(magic wand) 的功能. 普通语义分割将每个像素分配到一个类,语义软分割中则每个像素有可能分配到多个类,且目标之间的过渡区域平滑,这对于图像编辑是非常重要的。以往这需要专业的PS人员处理,而通过软语义分割,将这个过程实现自动化。
让动画变高清。例如可以将动漫画面从1080p提升到2160p。
视觉迁移模型。谷歌发文介绍了其BigTransfer(BiT),称其为目前最先进的预训练模型,在分类问题中仅需要每个类少量几个样本即可达到极其优秀的性能。事实上,在ImageNet预训练的ResNet50系列模型是当前的工业标准,用于提取图像特征。在谷歌在论文 BigTransfer (BiT) 中分享的模型则可以轻松打败ResNet50,尽管数据量很少。
让视频换成你想说的话。他的功能,就是上传一段视频,再上传一段音频,算法会让视频中的人物说出音频文件的内容。 通过机器学习让发音与嘴型进行匹配。