Metamorphosis: новая модель для морфинга между двумя картинками
Морфинг между изображениями — это классическая задача графики, но нейросетевой подход позволяет сделать процесс более естественным и адаптивным. Вместо простой интерполяции пикселей модель генерирует промежуточные кадры, учитывая семантику сцены.
Metamorphosis обучена на парах изображений и вспомогательной информации о соответствии деталей. Она может преобразовать портрет одного человека в портрет другого, или морфировать животных, сохраняя узнаваемость на каждом кадре.
Применение и технические особенности
Модель работает с видеопоследовательностями, интерполируя кадры между ключевыми изображениями. Это полезно для кинематографии, анимации и создания плавных переходов в интерактивных приложениях.
Качество результата зависит от того, насколько похожи исходная и целевая картинки. Для радикально отличающихся изображений требуется направляющая информация о соответствии объектов.
Исследователи планируют расширить возможности модели на морфинг между объектами разных типов и работу с трёхмерной геометрией.