アーティファクトの原因
従来の方法では、画像の特徴を完全に融合するため、髪のエッジにゴースト効果が発生するが、CanonSwapでは的を絞った解決策を採用している。
精密制御プログラム
- アダプティブ・スペース・マスクPIMモジュールは、UNetを介して0.1pxの境界制御精度でピクセルレベルマスクを生成します。
- 背景保護メカニズム顔以外の領域に対してVGG-19の特徴マッチング検証を有効にし、差が閾値を超えた場合は元のピクセルを保持する。
- エッジ・フェザーのテクニックラプラシアン・ピラミッド・ブレンディングによる自然な生え際の変化
パラメーター調整に関する推奨事項
主なパラメータ設定: 1) mask_dilation を 3-5px に設定 2) background_fix=True を有効化 3) 4K 映像には x4 オーバーサンプリングを使用。テストの結果、境界アーティファクトは98.7%減少し、SSIM指標は0.974に改善された。
この答えは記事から得たものである。CanonSwap：ビデオで忠実度の高い顔の入れ替えを実現するツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 顔交換後の背景部分の意図しないアーティファクトを除去するには？
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