公式デモンストレーションアセット
6つのビジュアルアセットはDeepSwapAIのイラストです。1枚の写真のターゲット-リファレンス-結果の合成、1枚のマッピングされたグループ写真の合成、2つのスタジオアイデンティティリファレンス、および現在の製品エクスペリエンスで使用される2つのシーンディレクションです。
ギャラリー
ギャラリー. 許可された写真、一括、集合写真の対応付け、動画、GIFに対応するブラウザ型AI顔交換。 Conteúdo localizado: ja. 情報源確認済みの比較.
実用ガイド
ギャラリーの用途、境界、確認方法を日本語で説明します。以下の検証済み本文では製品の事実、数値、リンク、出典をそのまま保持しています。利用するメディアの許可を確認してください。
情報源確認済みの比較: 許可された写真、一括、集合写真の対応付け、動画、GIFに対応するブラウザ型AI顔交換。
証拠開示
有用なサンプルページは、出所と限界を画像自体と同じくらい目立たせるべきです。これらのアセットは、意図されたアイデンティティとシーンの関係を説明し、イラストを裏付けのないパフォーマンスの主張に変えることはありません。
6つのビジュアルアセットはDeepSwapAIのイラストです。1枚の写真のターゲット-リファレンス-結果の合成、1枚のマッピングされたグループ写真の合成、2つのスタジオアイデンティティリファレンス、および現在の製品エクスペリエンスで使用される2つのシーンディレクションです。
このページの画像は、顧客の結果、ユーザー送信、体験談、または有料生成タスクの記録として提示されるものではありません。
これらの例は、精度スコア、平均品質、生成速度、成功率、または保証された結果を確立するものではありません。
アイデンティティのランドマーク、髪の境界、顔の照明、前景の重なり、シーンの詳細を比較してください。その後、拡大する前に、自身の代表的な入力をテストしてください。
写真ワークフローの例
ターゲット画像が、体、髪、ポーズ、照明、背景を確立します。アイデンティティリファレンスは、そのシーンに配置する顔の手がかりを提供します。ラベル付けされた結果パネルは、自身のメディアをテストする前に入力関係を可視化します。
再現可能なビフォーアフター監査
ソースイラストは、622 x 701のターゲットパネルと622 x 701のイラスト結果パネルに分割されています。3つの位置合わせされた領域は、中央のアイデンティティリファレンスの肖像画と矢印のオーバーレイから明確です。表は、ネイティブ解像度でのデコードされたピクセルの差を報告します。顔のスコアリング、生成タスクの実行、またはモデル品質の推測は行いません。
| 領域 | 位置合わせされたウィンドウ | 平均RGB差 | デルタ12を超えるピクセル | 輝度相関 | 勾配相関 |
|---|---|---|---|---|---|
| 上部シーンと顔のバンド | 0,0 · 622 x 230 |
16.658 | 74.963% | 0.93 | 0.378 |
| 顔と髪のウィンドウ | 180,8 · 260 x 270 |
20.584 | 68.372% | 0.901 | 0.3097 |
| 下部被写体とシーンのバンド | 0,480 · 622 x 221 |
13.996 | 64.64% | 0.9319 | 0.4188 |
上部バンドには、位置合わせされたキッチンシーン、髪、顔が含まれ、リファレンスサークルと矢印のオーバーレイの上にあります。
ターゲット (0, 0, 622, 230); 結果 (622, 0, 622, 230)
中央のウィンドウは、リファレンスサークルまたは矢印のオーバーレイを含まずに、目に見える顔と周囲の髪を分離します。
ターゲット (180, 8, 260, 270); 結果 (802, 8, 260, 270)
下部バンドには、リファレンスサークルと矢印のオーバーレイの下にある服装、腕、手、部屋の詳細が含まれます。
ターゲット (0, 480, 622, 221); 結果 (622, 480, 622, 221)
JSONには、ソースフィンガープリント、パネルレイアウト、数式、正確な領域座標、測定値、権利範囲、および制限事項が含まれています。CSVは表形式の分析をサポートし、BibTeXは安定した引用を提供します。
実際に生成された出力については、 別の人間によるレビュースコアカードを使用してください。完全な機械可読インベントリについては、 研究データカタログ.
を使用してください。
選択した各人物に異なるアイデンティティを割り当ててください この公式合成は、1つのグループターゲット、4つの個別のアイデンティティリファレンス、および1つの複数人物結果の方向性の関係を示しています。実際の 複数フェイススワップワークスペース
これは公式の説明用合成であり、ユーザーアップロード、タスク受領、平均品質サンプル、または別の画像の保証ではありません。 グループ写真準備ガイド を使用して、可視性、間隔、番号順、10リファレンスの制限、および現在の選択された顔あたり3クレジットのコストを確認してください。
アイデンティティ方向A
スタジオポートレートは視覚的なアイデンティティの手がかりを提供する。シーンの演出は、乱れた髪、顔の下半分を横切る花、明るい空、まだらな光の中に、関連する顔のアイデンティティを配置する。
目、眉のライン、鼻、口、顎、および全体的な年齢の手がかりを比較のアンカーとして使用する。
アイデンティティ演出B
2枚目のスタジオポートレートは、異なるアイデンティティの手がかりを提供する。関連するシーンの演出は同じ花畑の言語を使用しており、視聴者がまったく異なる環境と混同することなく顔のアイデンティティに集中できるようにしている。
目の形、眉のアーチ、鼻、口、顎の輪郭、および全体的な顔のプロポーションを比較する。
解釈ガイド
画像を使用してテスト計画を立てるものであり、公開されていない証拠を推測するためではない。
| 質問 | ここで何が見えるか | 制限 |
|---|---|---|
| アイデンティティの手がかりを比較できますか? | はい。リファレンスとシーンの演出は、目、眉、鼻、口、顎、年齢の手がかりを明らかにします。 | これは知覚的レビューであり、生体認証類似度スコアではありません。 |
| ターゲット-リファレンス-結果の関係を検査できますか? | はい。写真ワークフローコンポジットは、シーンターゲット、アイデンティティリファレンス、およびイラストレーション結果をラベル付けします。 | これは入力の役割を説明しますが、管理された前後比較ベンチマークではありません。 |
| ビデオまたはGIFの連続性を判断できますか? | いいえ。これらは静的なイラストレーションアセットです。 | 関連するモーション・ワークフローで、テストのターン、ブラー、オクルージョン、カット、ループの継ぎ目を確認してください。 |
| 自分の出力や速度を予測できますか? | いいえ。結果は提供されたアイデンティティリファレンスとターゲットメディアによって異なります。 | スケーリングする前に、代表的な画像または短いクリップを1つ実行し、実際の結果を確認してください。 |
例からテストへ
より深い準備には、 顔交換品質ガイドを使用する。生成後は、同じ可視基準を 顔交換品質スコアカードで記録する。同意、保持、共有の決定には、 プライバシーチェックリストを使用する。 検証方法論 は、公的な主張がどのようにレビューされるかを説明する。
ワークフローを選択する
1つのアイデンティティと1つのターゲット画像を検証する。
写真ワークスペースを開くより大きな写真セットを処理する前に一貫性をテストする。
バッチワークスペースを開くターン、ブラー、オクルージョンを通した連続性をレビューする。
ビデオワークスペースを開く速い動き、短いループ、継ぎ目の連続性を検査する。
GIFワークスペースを開く許可された写真、一括、集合写真の対応付け、動画、GIFに対応するブラウザ型AI顔交換。