MyTimeMachine（MyTM）是一種創新的個性化面部年齡轉換技術，能夠根據約50張個人照片，模擬20至40年的年齡變化。該技術通過訓練一個適配器網絡，結合預訓練的全局老化模型，生成高質量的年齡回退和進展效果，同時保持用戶的獨特身份特征。MyTimeMachine不僅適用于靜態圖像，還能擴展到視頻領域，提供時間一致性和高度的身份保持能力，超越了現有的技術水平。

MyTimeMachine是什么

MyTimeMachine（MyTM）是一種前沿的個性化面部年齡轉換技術，通過分析大約50張用戶照片，模擬20至40年的年齡變化。該技術利用適配器網絡訓練的個性化預訓練全局老化模型，能夠實現高質量的年齡回退（de-aging）和進展（aging），并有效保留個體的身份特征。此外，MyTimeMachine還能夠處理視頻，生成動態的年齡變化效果，確保時間上的一致性。

MyTimeMachine的主要功能

• 個性化年齡轉換：根據用戶提供的照片集合，實現面部的年齡轉換，包括年輕化和老化效果。
• 身份保持：在進行年齡轉換時，確保生成的圖像與原始人物的面部特征高度一致。
• 高質量圖像生成：采用先進的深度學習技術，生成高分辨率、逼真的面部圖像。
• 視頻擴展：不僅支持靜態圖像處理，還能在視頻中實現人物年齡的動態變化，保持視覺上的一致性。
• 適應性：針對不同年齡段的用戶進行優化，確保在訓練數據覆蓋的年齡范圍內表現出色，并能夠適應未見年齡的情況。

MyTimeMachine的技術原理

• 適配器網絡：引入適配器網絡，實現個性化老化特征與全局老化特征的結合，基于StyleGAN2生成老化圖像。
• 損失函數：為適配器網絡設計三種損失函數：
  • 個性化老化損失：確保生成的老化圖像在身份特征上與參考圖像相似。
  • 外推正則化：控制超出訓練年齡范圍的老化效果，利用全局先驗信息。
  • 自適應w-norm正則化：解決StyleGAN的反轉-編輯性權衡問題，確保在保持身份的同時進行形狀和紋理的老化變化。
• 全局老化先驗：基于先前訓練的全局老化模型，學習一般人群的老化特征。
• 個人照片集合：用戶需提供約50張個人照片，這些照片需跨越一定年齡范圍，以便訓練適配器網絡，學習個性化的老化特征。
• 擴展到視頻：利用面部交換技術將個性化的老化效果應用于視頻，生成時間上一致的老化效果。

MyTimeMachine的項目地址

• 項目官網：mytimemachine.github.io
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.14521

MyTimeMachine的應用場景

• 電影和電視制作：在影視作品中，創建角色的年齡變化效果，以符合劇情需求。
• 廣告和娛樂：在廣告中展示產品隨時間變化的效果，例如護膚品或健康產品。
• 法醫學和刑偵：幫助執法機構通過老化圖像識別和追蹤多年未見的嫌疑人或失蹤人員。
• 歷史重現：重現歷史人物在不同年齡階段的形象，用于教育或歷史紀錄片。
• 個人娛樂：用戶可以體驗自己在未來某個年齡的樣子，作為娛樂或用途。

常見問題

• 使用MyTimeMachine需要提供多少照片？：用戶需要提供大約50張個人照片，以便系統訓練個性化模型。
• 生成的圖像會保留我的身份特征嗎？：是的，MyTimeMachine在進行年齡轉換時會確保生成的圖像保持與原始面部特征一致。
• 我可以使用MyTimeMachine制作視頻嗎？：當然可以，MyTimeMachine支持將個性化的老化效果應用于視頻，確保時間上的一致性。
• 該技術適用于哪些年齡段？：MyTimeMachine適應不同年齡范圍，確保在訓練數據覆蓋的年齡段內表現良好。