논문/face-swapping1 DeepFaceLab: Integrated, flexible and extensible face-swapping framework_논문정리 Abstract Deepfake는 detection의 연구를 요구할뿐만아니라 generation methods의 영향도 요구합니다. 그러나 현재 deepfake methods는 worflow에서 모호함을 겪고 성능도 더 안좋습니다. 이러한 문제를 해결하기위해서 저자들은 저명한 deep-fake framework인 face-swapping을 제안합니다. 이 프레임워크는 필요한 도구를 제공해줄뿐만아니라 높은 퀄리티의 face-swapping을 해줍니다. 이프레임워크는 복잡은 boilerplate 코드를 작성하지 않고도 파이프라인을 다른 기느들로 강화해야하는 사람들은 위한 유연하고 느슨한 결합 구조를 제공합니다. 저자들의 원리들의 세부사항은 DeepFace Lab의 영향을 보여주고 그것의 pipeline을 소.. 2023. 12. 29. 이전 1 다음
