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Le 6 migliori alternative a Deep Nostalgia : Unfade, MoCoGAN, PhotoGlory, DeOldify, Few-Show Adversarial Learning Framework e Deep Latent Space Translation

Deep Nostalgia utilizza i GAN (Generative Adversarial Network) per animare i volti
Imodelli di reti neurali profonde hanno registrato un successo significativo nelle moderne pipeline di visione artificiale. Deep Nostalgia utilizza i GAN (Generative Adversarial Network) per animare i volti nelle foto. Ecco un elenco delle migliori alternative a Deep Nostalgia .

1 | Unfade
Informazioni su: Unfade è un’app che aiuta i fotografi a immortalare le loro immagini. L’app analizza automaticamente la foto e aggiorna i colori sbiaditi. Secondo le fonti , questa app è stata creata in particolare per mettere a punto le fotografie più vecchie rilevando i colori sbiaditi e applicando automaticamente filtri intelligenti per riportarli alla loro bellezza precedente. L’app ritaglia anche le foto e le condivide direttamente su Apple Photos.

2 | MoCoGAN
Informazioni su: Motion and Content decomposed Generative Adversarial Network (MoCoGAN) è un framework per la generazione di video decomposti di contenuto e movimento basato su Generative Adversarial Networks (GAN). La rete genera video da input casuali.

MoCoGAN adotta una rappresentazione scomposta di movimento e contenuto per la generazione di video. Utilizza uno spazio latente dell’immagine, in cui ogni codice latente rappresenta un’immagine e divide lo spazio latente in sottospazi di contenuto e movimento. Ad esempio, dati i video di persone che eseguono diverse espressioni facciali, MoCoGAN impara a separare l’identità di una persona dalla sua espressione, permettendoci così di sintetizzare un nuovo video di una persona che esegue espressioni diverse o fissa l’espressione e genera varie identità.

3 | PhotoGlory

Informazioni su: PhotoGlory è un vecchio software di restauro fotografico che utilizza l’intelligenza artificiale e le reti neurali per riparare le foto danneggiate e colorare gli scatti in bianco e nero. Secondo le fonti, il software basato sull’intelligenza artificiale analizza il contenuto dell’immagine e rileva volti, mobili, cielo, alberi, ecc. Quindi si presenta con una tavolozza di colori migliore per questa particolare foto.

4 | DeOldify

Informazioni su: DeOldify è un progetto basato sul deep learning per colorare e ripristinare vecchie immagini e video. La libreria per la colorazione delle immagini in bianco e nero creata da Jason Antic ha introdotto la tecnica NoGAN per realizzare immagini e video di colorizzazione iperrealistici. Le caratteristiche includono l’eliminazione dei glitch video, meno distorsioni per il colore blu, tonalità della pelle più accurate e output altamente dettagliati e iperrealistici. DeOldify fornisce tre modelli principali per diversi casi d’uso: modello artistico, modello stabile e modello video.

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5 | Few-Show Adversarial Learning Framework

Informazioni: l’ apprendimento con pochi colpi è una tecnica popolare nelle applicazioni di visione artificiale per classificare dati o immagini utilizzando pochi esempi del soggetto target. L’approccio ha utilizzato pochi colpi di apprendimento per creare modelli di teste parlanti da una manciata di fotografie e con un tempo di formazione limitato. Il framework è fondamentalmente un meta-apprendimento di modelli generativi avversari, che è in grado di addestrare teste parlanti virtuali altamente realistiche sotto forma di reti di generatori profondi.

6 | Deep Latent Space Translation

Informazioni: Deep Latent Space Translation è un metodo per ripristinare le vecchie foto . L’approccio di apprendimento profondo viene fornito con un nuovo metodo chiamato rete di traduzione del dominio tripletta. In questa tecnica, due autoencoder variazionali (VAE) sono addestrati a trasformare e pulire vecchie foto in due spazi latenti. VAE1 è addestrato per immagini in foto reali e immagini sintetiche e VAE2 è addestrato per immagini pulite.

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