MyTimeMachine - AIを活用したパーソナライズされた顔の年齢変換技術。20歳から40歳までの年齢変化をシミュレーションできます。 - AiBoss

MyTimeMachineとは何ですか？

MyTimeMachine（MyTM）は、20～40年にわたる約50枚の個人写真を基にアダプターネットワークを用いてグローバルな老化モデルを学習させる、高度なパーソナライズされた顔老化技術です。MyTimeMachineは、個人のアイデンティティを維持しながら、高品質な年齢退行効果と老化進行効果を実現します。MyTimeMachineは動画領域にも拡張可能で、高いアイデンティティ保持性と時間的一貫性を備えた老化効果を生成し、既存技術を凌駕します。

MyTimeMachineの主な機能

パーソナライズされた年齢変換個人の写真コレクションに基づいて顔の年齢を変化させる処理（若返りや老化を含む）。
身元保護年齢変換を行う際、変換後の画像が元の人物の顔の特徴と一致するように、人物の顔の特徴は保持されます。
高品質な画像生成高度な深層学習技術に基づき、高解像度でリアルな顔画像を生成します。
ビデオ拡張機能静止画像の処理に加えて、動画にも対応しており、動画内の人物の年齢を動的に変化させながら、時間の経過に伴う一貫性を維持することが可能です。
適応力このモデルは様々な年齢層に適応し、訓練データでカバーされている年齢層内では優れた性能を発揮し、未知の年齢層に外挿した場合でも性能を最適化します。

MyTimeMachineの技術的原理

アダプターネットワークStyleGAN2に基づいて老化画像を生成するために、個別の老化特徴と全体的な老化特徴を組み合わせたアダプターネットワークが導入されています。
損失関数パーソナライズされたアダプタネットワークでは、3つの損失関数が導入されます。
- パーソナライズされた老化の損失年齢を重ねた写真については、個人の写真コレクションにある同年代の参考写真と、人物の特徴が類似していることを確認してください。
- 外挿正則化訓練対象年齢範囲を超えた老化の影響を制御するために、グローバルな事前分布が用いられる。
- 適応型wノルム正則化StyleGANの反転と編集可能性のトレードオフを解決し、形状とテクスチャの老化変化をアイデンティティを維持しながら実行できるようにする。
グローバルエイジング以前事前学習済みのグローバル老化モデルに基づいて、このモデルは一般人口の老化パターンを学習する。
個人の写真コレクションユーザーは、特定の年齢層にわたる約50枚の個人写真を提供する必要があります。これらの写真は、アダプターネットワークが個々の老化の特徴を学習するためのトレーニングに使用されます。
動画に拡張顔交換技術に基づき、動画に個別の老化効果を適用することで、時間軸が一致する老化動画を生成する。

MyTimeMachineプロジェクトのアドレス

プロジェクト公式サイト：mytimemachine.github.io
arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.14521

MyTimeMachineの応用シナリオ

映画およびテレビ制作映画やテレビドラマでは、ストーリー展開に合わせて、俳優を若く見せたり老けさせたりするなど、登場人物の年齢を変えるような効果を作り出す。
広告とエンターテイメントスキンケア製品や健康製品など、製品の効果を広告で時間経過とともに示す。
法医学と犯罪捜査これは、経年変化した画像を通して、法執行機関が容疑者や長年行方不明になっている人物を特定し、追跡するのに役立ちます。
歴史は繰り返される歴史上の人物の様々な年齢におけるイメージを再現し、教育や歴史ドキュメンタリーで使用するため。
個人的な娯楽ユーザーは、娯楽や特別な記念のために、将来の特定の年齢になったときの自分の姿を想像することができる。