5 стадий принятия неизбежного:
>Отрицание
>Гнев
>Торг ← (Вы здесь)
>Депрессия
>Принятие
>Отрицание
>Гнев
>Торг ← (Вы здесь)
>Депрессия
>Принятие
5 стадий принятия неизбежного:
>Отрицание
>Гнев
>Торг ← (Вы здесь)
>Депрессия
>Принятие
>Отрицание
>Гнев
>Торг ← (Вы здесь)
>Депрессия
>Принятие
Продам гараж гетеросексуальность
three hundred bucks
Определение из вики:
Сексуальная ориентация — один из четырёх компонентов сексуальности (три других компонента: биологический пол, гендерная идентичность и социальная гендерная роль), определяемый как более или менее постоянное эмоциональное, романтическое, сексуальное или эротическое (чувственное) влечение индивида к другим индивидам определённого пола.
ключевое слово "влечение" как видишь, а не реализация половых отношений
Сексуальная ориентация — один из четырёх компонентов сексуальности (три других компонента: биологический пол, гендерная идентичность и социальная гендерная роль), определяемый как более или менее постоянное эмоциональное, романтическое, сексуальное или эротическое (чувственное) влечение индивида к другим индивидам определённого пола.
ключевое слово "влечение" как видишь, а не реализация половых отношений
Как Поперечный - на птеродактиля с сиськами?
Лучше всего проверять опытным путём: не понравилось- все в порядке, понравилось- ну,что поделать
В совокупности "тролль, лжец и девственник" содержатся понятия "тролль" и "лжец". Грош цена гетеросексуальности, уступившей этим понятиям.
Хотя кого я обманываю...
Хотя кого я обманываю...
Воу, воу, полегче, нагибатор
вы мне карму слили
Скажите, а мне одному тут интересно как технически реализован этот фильтр? Лично мне кажется что там сначала одна нейросетка находит фото женщины с аналогичным ракурсом лица как в предоставленном фото, а вторая нейросетка совмещает лица с обоих фото и вставляет результат в первое.
И ещё, кто нибудь пробовал скормить этому "бабо-фильтру" фото женщины? Что будет на выходе?
И ещё, кто нибудь пробовал скормить этому "бабо-фильтру" фото женщины? Что будет на выходе?
Нет, не одному. Я даже подумываю что-то свое на коленке собрать.
Насколько я могу судить:
FaceApp - прогоняется чисто через нейросеть. Кончено, сначала юзается любой фейс детектор находит лицо и алайнит его. Например dlib http://dlib.net . Затем, вырезанной, заалайненное лицо скармливается нейросетке, скорее всего что-то из CycleGAN https://junyanz.github.io/CycleGAN/ , например как тут https://github.com/eveningglow/semi-supervised-CycleGAN .
В таком подходе есть плюсы и минусы.
Из плюсов:
Нейросеть может додумать, подправить, добавить деталей, картинка резкая и фотореалистичная.
Минусы:
Натренирована наверняка на CelebA http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html , датасете разных знаменитостей. В результате Все как под копирку с макияжем, шикарными волосами и блондинки. Неросеть может додумать слишком много, что в резултате полученное фото не имеет ничего общего с оригиналом. Резултат стремится к некому среднестатистическому лицу знаменитости.
Snapchat. Тут на мой взляд юзаются более олдскульные методы. Детектится лицо и лэндмарки, например с помошью OpenFace https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace . OpenFace умеет лэндмарки выводить в 3д, так как там в основе есть Point Distribution Model, котоая трехмерная. На том же CelebA можно постоить статистику проекций лэндамрков мужчин и женщин на этот Point Distribution Model и посмотреть какие собственные вектора отвечают за гендер. Зная это направление можно деформировать лэндмарки таким образом, чтобы они из распределения мужчин попадали в распределение женщин.
Далее эти лэндмарки обратно проэцируются на плоскость снимка и фотография деформируется сответствующим образом. С текстурой лица можно поступить аналогичным образом, все точно также через eigenfaces. Плюс к этому дорисовываются волосы, наверняка там просто стандартные текстуры и меш. Также дело обстоит с ресницами
Плюсы:
Результат ближе к оригиналу, более индивидуальный. Работает быстро, в риалтайме, можно видео снимать. Лучше передает эмоции.
Минусы:
Волосы, сразу видно, что это просто моделька. У всех одни и те же волосы, причем они невсегда хорошо гармонируют. Есть резкая граница перехода.
Текстура лица - мыло. Все потому что текстура это репроекция из этого самого eigenspace, все высокие частоты к херам похерены.
Вобщем как то так. Если вдруг свой вариант заимплементчу, с меня пост.
(Сорри за опечатки, у меня на ноуте нету кириллици на клаве)
Насколько я могу судить:
FaceApp - прогоняется чисто через нейросеть. Кончено, сначала юзается любой фейс детектор находит лицо и алайнит его. Например dlib http://dlib.net . Затем, вырезанной, заалайненное лицо скармливается нейросетке, скорее всего что-то из CycleGAN https://junyanz.github.io/CycleGAN/ , например как тут https://github.com/eveningglow/semi-supervised-CycleGAN .
В таком подходе есть плюсы и минусы.
Из плюсов:
Нейросеть может додумать, подправить, добавить деталей, картинка резкая и фотореалистичная.
Минусы:
Натренирована наверняка на CelebA http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html , датасете разных знаменитостей. В результате Все как под копирку с макияжем, шикарными волосами и блондинки. Неросеть может додумать слишком много, что в резултате полученное фото не имеет ничего общего с оригиналом. Резултат стремится к некому среднестатистическому лицу знаменитости.
Snapchat. Тут на мой взляд юзаются более олдскульные методы. Детектится лицо и лэндмарки, например с помошью OpenFace https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace . OpenFace умеет лэндмарки выводить в 3д, так как там в основе есть Point Distribution Model, котоая трехмерная. На том же CelebA можно постоить статистику проекций лэндамрков мужчин и женщин на этот Point Distribution Model и посмотреть какие собственные вектора отвечают за гендер. Зная это направление можно деформировать лэндмарки таким образом, чтобы они из распределения мужчин попадали в распределение женщин.
Далее эти лэндмарки обратно проэцируются на плоскость снимка и фотография деформируется сответствующим образом. С текстурой лица можно поступить аналогичным образом, все точно также через eigenfaces. Плюс к этому дорисовываются волосы, наверняка там просто стандартные текстуры и меш. Также дело обстоит с ресницами
Плюсы:
Результат ближе к оригиналу, более индивидуальный. Работает быстро, в риалтайме, можно видео снимать. Лучше передает эмоции.
Минусы:
Волосы, сразу видно, что это просто моделька. У всех одни и те же волосы, причем они невсегда хорошо гармонируют. Есть резкая граница перехода.
Текстура лица - мыло. Все потому что текстура это репроекция из этого самого eigenspace, все высокие частоты к херам похерены.
Вобщем как то так. Если вдруг свой вариант заимплементчу, с меня пост.
(Сорри за опечатки, у меня на ноуте нету кириллици на клаве)
Если соберёшь, то я даже готов буду заплатить. Главное чтоб в реалтайме у меня снимало и тогда меня ждет прекрасная карьера...
Один раз, когда фоткал через снапчат, он треугольниками построил модель лица.
>> И ещё, кто нибудь пробовал скормить этому "бабо-фильтру" фото женщины? Что будет на выходе?
пробовал и женскую с женским фильтром, и мужскую с мужским. Женщину немного омолаживает и накладывает макияж (пример с рандомной фоткой из интернета). мне на мужскую с мужским фильтром добавил бороду, другу - вообще почти ничего не поменял (он уже и так бородат)
пробовал и женскую с женским фильтром, и мужскую с мужским. Женщину немного омолаживает и накладывает макияж (пример с рандомной фоткой из интернета). мне на мужскую с мужским фильтром добавил бороду, другу - вообще почти ничего не поменял (он уже и так бородат)
Чет какая то слишком хрупкая у вас всех гетеросексуальность..
"no homo" пишут только ссыкливые педики, сомневающиеся в своей ориентации. Настоящему мужику не надо ничего себе доказывать
твердо стою на своей гетеросексуальной стороне джойреактора и на всякий случай обвел себя кругом мелком от геев.-
Не у меня мелок на палке, а палка длинная - почуев не ладное по суровым -0.5 на всякий случай нарисовал вокруг себя мелком от геев еще и пентаграмму.
Чтобы написать коммент, необходимо залогиниться
Отличный комментарий!