Düzinelerce Özelliğe Göre Gerçekçi İnsan Görselleri Nasıl Üretilir
OpenAI
Midjourney
Stability AI
Bir şirket, biyometrik bir uygulama için düzinelerce özellikle kontrol edilen fotogerçekçi insan görsellerinden oluşan veri setleri üretme ihtiyacı duydu. Ekip, DALL-E, Midjourney ve Stable Diffusion'ı karşılaştırdı ve yerel bir Stable Diffusion tabanlı işlem hattını seçti. Temel içgörü, özellikleri img2img ve ControlNet kullanarak aşamalara bölmenin öngörülebilirliği artırdığıydı.
Müşteri, yaş, cinsiyet, yüz hatları ve saç gibi düzinelerce belirli özelliğe dayalı olarak fotogerçekçi insan görüntülerinden oluşan bir veri seti oluşturmaya ihtiyaç duydu. Ana zorluk, bu kadar çok özelliği kontrol etmekti; çünkü her şeyi tek bir istemde toplamak çakışmalara ve özellik kayıplarına neden oluyordu. Proje, üretken hizmetlerin mevcut neslinden önce Singularis ekibi tarafından tamamlandı. DALL-E, Midjourney ve çeşitli Stable Diffusion sürümlerini karşılaştırdılar ve müşteri, Stable Diffusion tabanlı yerel bir çözümü seçti. Boru hattında birden fazla yaklaşım kullanıldı: temel görüntüler için metinden görüntüye, özellik ekleme veya değiştirme için görüntüden görüntüye, referans tabanlı kontrol için ControlNet ve IP Adapter ve uzun istemler için Compel. Ayrıca, hangi özelliklerin birlikte ayarlanabileceğine ve hangilerinin aşamalı olarak eklenmesi gerektiğine karar vermek için bir özellik uyumluluk matrisi oluşturdular. Karmaşık kombinasyonları aşamalara bölmek, gözlük gibi aksesuarlar eklerken veya cinsiyet değiştirirken yüz benzerliğinin korunmasına yardımcı oldu. Ayrıca, öngörülebilirliği artırmak için her özellik için anahtar kelime önerileri hazırladılar.
Kaynak: Habr — хаб ИИ —
orijinal
