時間次元における創造的表現の革新
この機能は、Generative Adversarial Network (GAN)技術を使用し、顔の特徴と歴史的画像データを分析することで、年代的なスタイルの移行をモデル化する。具体的には、60年代のポップスタイル、2000年代のY2K美学、2049年のサイバーパンクという3つのタイムノードを提供し、それぞれが、1）カラーマッピングスキーム（60年代のハイコントラストな色合いなど）、2）アパレル要素の重ね合わせ（2000年代のハイテクを駆使したアクセサリー）、3）テクスチャ処理方法（近未来的な金属光沢）に対応している。技術テストによると、1920×1440解像度の写真の処理精度は92%スタイルマッチング度に達し、リアルタイムのプレビュー調整に対応している。この機能は、#ThrowbackThursdayやその他のハッシュタグコンテンツの作成など、ソーシャルメディアのトピックマーケティングに特に適しています。
この答えは記事から得たものである。Hula：自撮り写真をワンクリックで短いバイラルビデオやパーソナライズされたステッカーに変身させるについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " フラのタイムトラベル効果で、世代を超えて様式化されたイメージの再構築が可能
