Shin Seung Back과 한국 아티스트 듀오 인 Kim Yong Hun은 또한 Analytic Portrait라는 새로운 프로젝트로 돌아온 엔지니어이기도합니다. 이 프로젝트는 세계를 인식하는 인공 지능 (AI), 특히 시각적 알고리즘 AI가 인간 초상화의 이미지를 분석하고 재현하는 방식을 계속 탐구합니다.
이전 프로젝트의 성공에 이어 예술가 그룹 Shinseungback Kimyonghun은 14 개의 AI 시각적 알고리즘을 사용하여 초상화 이미지를 분석하고 재생산하여 계속 테스트했습니다. 분석 초상화 프로젝트는이 방법으로 Leonardo Da Vinci의 Mona Lisa를 재현하여 특별하고 인상적인 작품을 만들었습니다.
이 프로젝트에 사용 된 AI 알고리즘에는 OpenCV 얼굴 감지, DLIB 얼굴 감지, DSFD, 스케일 비 변동 키패 인과의 차별화 된 이미지 기능, 인간 포즈 추정을위한 배포 인식 좌표 재현, 고밀도, 쿼리, 쿼리, 페어 페이스, 페어 페이스 등이 포함됩니다. L2CS-NET, 실시간 딥 헤어 매트, 멀티 히한 Mebeauty 데이터 세트 및 얼굴 유치 및 Google Cloud Vision API. 각 알고리즘은 고유 한 멀티 오토 트레이이트를 만드는 과정에서 중요한 역할을합니다.
분석 초상화 생성 프로세스에는 AI 시각적 알고리즘의 데이터 합성이 포함되어 최종 이미지를 만듭니다. 각 작업에는 원본 이미지의 기본 색상을 보여주는 팔레트와 다른 알고리즘과 다른 색상과 함께 고유 한 초상화 버전을 만듭니다.
분석 초상화 컬렉션은 공식 Shinseungback Kimyonghun 웹 사이트에서 라이브로 볼 수 있습니다. 이것은 오늘날 세계에서 예술과 AI 기술을 결합하는 중요한 단계입니다.
한국 예술가 인 Shin Seung Back과 Kim Yong Hun과 엔지니어의 듀오는 방금 Analytic Portrait이라는 새로운 프로젝트로 돌아 왔습니다. 이 프로젝트는 세계의 인공 지능 (AI) 인식, 즉 시각적 알고리즘 AI가 인간 초상화 이미지를 분석하고 재현하는 방법을 계속 탐구합니다.
한국 예술가 인 Shin Seung Back과 Kim Yong Hun과 엔지니어의 듀오는 방금 Analytic Portrait이라는 새로운 프로젝트로 돌아 왔습니다. 이 프로젝트는 세계의 인공 지능 (AI) 인식, 즉 시각적 알고리즘 AI가 인간 초상화 이미지를 분석하고 재현하는 방법을 계속 탐구합니다.
AI와 예술의 시험에 따라
아트 그룹 인 Shinseungback Kimyonghun은 Mou Ta N과 같은 이전 프로젝트를 통해 알려져 있습니다. 2012 년 초, 그들은 움직이는 구름에서 인간의 얼굴을 인식하려고 시도한 실험 인 Cloud Face를 수행했습니다.
분석 초상화를 통해이 그룹은 14 개의 AI 시각적 알고리즘을 사용하여 실제 초상화 이미지를 분석하고 멀티 컬러 와이어 프레임으로 재현 한 버전을 만들어 계속 테스트합니다. 이 컬렉션의 특별 작품 중 하나는 AI가 재현 한 Leonardo Da Vinci의 유명한 모나 리사 버전입니다.
AI 알고리즘이 사용됩니다
아티스트 그룹은 14 개의 AI 시각적 알고리즘을 사용하여 컬렉션의 각 초상화를 만들었으며 각 알고리즘은 분석 및 재생 과정에서 자체 역할을 수행했습니다. 아래는 기능과 함께 알고리즘 목록입니다.
- OpenCV 얼굴 탐지: 얼굴의 위치와 크기를 결정하십시오.
- DLIB면 감지: 얼굴의 위치, 얼굴 크기 및 특징 지점을 결정하십시오.
- DSFD: 정체성의 위치, 얼굴 크기 및 신뢰성을 결정하십시오.
- Scale In-Variant 키패 인의 독특한 이미지 기능: 이미지의 특성 점 감지.
- 키패 포인트 커뮤니티: 얼굴 인식, 얼굴 크기, 얼굴의 특징 지점 및 신체 자세.
- 인간 포즈 추정을위한 분포 인식 좌표 표현: 신체 자세 (신체 부위)를 식별합니다.
- 밀도가 있습니다: 실제 조건에서 인체 모양을 추정합니다.
- 야생에서의 얼굴 표현 인식을위한 적응 상관 관계 기반): 얼굴의 정서적 식별.
- 인스턴스 쿼리: 객체 세그먼트, 객체 사이의 경계를 결정하십시오.
- 페어 페이스: 인종, 성별 및 연령과 같은 인구 통계 학적 특성 분류.
- L2CS-NET: 환경에서 눈 방향의 추정치는 제한되지 않습니다.
- 실시간 딥 헤어 매트: 모바일 장치에서 시간이 지남에 따라 머리카락을 분리합니다.
- 다중 ennnic mebeaty 데이터 세트 및 얼굴 매력: 얼굴의 매력을 득점합니다.
- Google Cloud Vision API: 이미지의 기본 색상을 결정하십시오.
화려한 초상화를 만드는 방법
분석 초상화를 만드는 과정에는 14 AI 시각적 알고리즘의 데이터 합성이 포함됩니다. 이 알고리즘의 결과는 최종 이미지를 생성하기 위해 쌓입니다.
각 작업에는 오른쪽 상단 모서리에 팔레트가있어 Google Cloud Vision API가 결정한 원본 이미지의 주요 색상을 보여줍니다. 나머지 13 개의 알고리즘의 출력은 다른 색상으로 변환되어 고유 한 초상화 버전을 형성하는 데 도움이됩니다.
그러나 아티스트 그룹은 또한 색상이 다른 사진들 사이에서 변경 될 수있는 고정 된 알고리즘과 관련이 없다고 언급했다. 동시에 과도한 정보를 피하기 위해 얼굴 인식 알고리즘의 일부 복제 된 데이터가 선택적으로 제거되었습니다.
분석 초상화 컬렉션이 이제 게시되었으며 위의 라이브로 볼 수 있습니다. Shinseungback Kimyonghun의 공식 웹 사이트.
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H1> 결론 한국 예술가의 분석 초상화 프로젝트는 Shin Seung Back과 Kim Yong Hun은 AI 시각 기술을 사용하여 인간의 인물 이미지를 나누고 재생하는 인공 지능 (AI)을 발견했습니다. 이것은 예술과 기술을 결합하여 고유 한 작품을 만드는 데 중요한 단계입니다.
