이 엔트리에 정리하고자 하는 것은 NCTR 프레임워크에서 제시하는 ‘Tension’또는 ‘Retention’을 강화하는 일과 관련이 있을 것이라고 생각했다.
이것을 모아 아카이빙함은 다음 칸반 내용을 수행하며 나온 자료를 잘 정리하기 위함이다.
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어떤 SaaS가 존재하는지 알고 이들을 적재적소에 사용할 수 있어야 한다.
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딥페이크
AI 딥페이크 2탄 페이스 스왑이 이렇게 쉽고 자연스러워도 되나? feat Stable Diffusion
❌!!악용금지!!❌ 얼굴 바꾸는 오픈소스, 🎭 FaceFusion 사용법 정리! #shorts
AI 인플루언서 Influencer 만드는 전 과정 공개
위 동영상들은 모두 피노키오 - face fusion 을 사용함
https://github.com/facefusion/facefusion
- facefusion
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December 7, 2023 현재 알려진 딥페이크 관련 SaaS의 백엔드는 facefusion인 경우들이 많다. facefusion은 꾸준히 업데이트되고 있다.
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이미지의 경우 2-step, 비디오의 경우 3-step으로 구성된다. 이미지는 face swapping → face enhancing, 비디오는 face-swapping → face-enhancing → frame refinement 으로 진행된다. face-swapping 과 face-refinement 에 비해, frame refinement 작업이 매우 무거운 편이다. 모든 스텝을 활성화하여 10초정도의 영상을 생성하기 위해 10시간 이상 소요되었다.
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source의 얼굴이 target에 부착되는 방식이다.
요소 source target 해상도 중요함 중요함 머리가 얼굴을 가리지 않음 중요함 정면 혹은 정면에 가까운 사진 중요함 source-target 조명 유사도 딥페이크가 잘 드러나지 않을만한 조명 중요함
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3D
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동일한 3D 오브젝트를 두고, 스타일 트랜스퍼를 이용해 다양한 스타일로 바꿔 얻은 이미지 나열
