6 контролируемых образцов
Эталон, пониженное разрешение, мягкий фокус, низкая экспозиция, высокая экспозиция и сильное сжатие JPEG.
Исследования
Исследования
Исследования. Браузерная AI-замена лица для разрешённых фото, пакетов, групповых сопоставлений, видео и GIF. Conteúdo localizado: ru. Сравнение по официальным источникам.
Практическое руководство
Исследования
На этой странице на русском описаны назначение, границы и проверка: Исследования. Ниже сохранены проверенные факты, числа, ссылки и источники; используйте только разрешённые материалы.
Сравнение по официальным источникам: Браузерная AI-замена лица для разрешённых фото, пакетов, групповых сопоставлений, видео и GIF.
Прямой ответ
Это стресс-тест ввода, а не таблица лидеров точности ИИ
Эксперимент изменяет одно семейство переменных за раз вокруг одного и того же собственного исходного творческого материала DeepSwapAI. Он публикует декодированные измерения пикселей и точные преобразования. Он не запускает замену лица, не сравнивает модели, не оценивает сходство личности и не объявляет победителя по качеству.
5 измерений пикселей
Средняя яркость, стандартное отклонение контраста, темный клиппинг, светлый клиппинг и разница смежных краев.
0 заявлений о выходных данных
Нет сгенерированного изображения, процента успеха, оценки реалистичности, оценки личности, результата скорости или рейтинга продукта.
Контролируемые варианты
Посмотрите точный набор изображений, лежащий в основе измерений
Каждая пластина получена из одного и того же исходного актива. Визуальный осмотр остается необходимым, поскольку агрегированные метрики не могут показать каждый локальный артефакт.
Измеренные данные
Измерения декодированных пикселей при максимальной стороне анализа 512 пикселей
Яркость использует коэффициенты Rec. 709. Темное отсечение учитывает яркость на уровне 10 или ниже; светлое отсечение учитывает яркость на уровне 245 или выше. Разница краев — это средняя абсолютная разница яркости между соседними пикселями по горизонтали и вертикали.
| Вариант | Размеры | Средняя яркость | Стд. откл. контраста | Темное отсечение | Светлое отсечение | Разница краев |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Эталонное кодирование | 960 x 540 | 125.82 | 58.95 | 1.22% | 0% | 7.74 |
| Пониженное разрешение | 320 x 180 | 126.22 | 58.81 | 1.1% | 0.01% | 10.55 |
| Мягкий фокус | 960 x 540 | 124.8 | 55.19 | 0.16% | 0% | 2.68 |
| Низкая экспозиция | 960 x 540 | 57.18 | 30.37 | 9.22% | 0% | 3.87 |
| Высокая экспозиция | 960 x 540 | 197.15 | 62.53 | 0% | 36.64% | 8.41 |
| Сильное сжатие JPEG | 960 x 540 | 125.58 | 58.95 | 1.29% | 0.01% | 7.45 |
Важно: значение — это измерение, а не универсальный проходной балл. Сжатый JPEG показывает, почему: его глобальные измерения остаются близкими к эталону, хотя визуальные блочные и кольцевые артефакты все еще могут присутствовать.
Воспроизводимый метод
Точные преобразования и неизменяемые отпечатки файлов
Исходный SHA-256: 2f293e48f7d5d6a08ce9ab759a124e00ce92f2a204cd530284ce7d1f0ecc7c3d. Каждый выходной файл декодируется, при необходимости накладывается на белый фон, пропорционально масштабируется до не более 512 пикселей по самой длинной стороне и дискретизируется в порядке строк.
Эталонное кодирование
Изменить размер исходного файла до 960 x 540 и закодировать как WebP с качеством 82.
SHA-256: 8c852071b02e03d91eb264655fef14654026fa46dc32e736a2b25c2ab0a1186a
Пониженное разрешение
Изменить размер того же исходного файла до 320 x 180 и закодировать как WebP с качеством 82.
SHA-256: 955c0e4e97a7af8564b39733b9654d3294abd07fa014c530ca733d8708000cc0
Мягкий фокус
Изменить размер до 960 x 540, применить размытие по Гауссу с сигмой 4.5 и закодировать как WebP с качеством 82.
SHA-256: e8edf51e0ef2b38916c858fe4aff932b14081d60ebd55552fbfc360586350886
Низкая экспозиция
Изменить размер до 960 x 540, применить y = 0.52x - 8 к каналам RGB, ограничить 8-битным диапазоном и закодировать как WebP с качеством 82.
SHA-256: 727172796e3cf8efdefd601d21177321c1bfcfbc458d629a689897aecf442769
Высокая экспозиция
Изменить размер до 960 x 540, применить y = 1.35x + 45 к каналам RGB, ограничить 8-битным диапазоном и закодировать как WebP с качеством 82.
SHA-256: f2b01d592108fea3bb82e888733d89fb7356c307cda00d6d55d587b422da957b
Сильное сжатие JPEG
Изменить размер до 960 x 540 и закодировать как JPEG с качеством 15 и субдискретизацией цветности 4:2:0.
SHA-256: cd952c4c50fb78e941a62492e7ef6c3cc2fae96abac7df87aa1f32d4106b97ae
Загрузить полный набор данных
JSON и CSV содержат формулы, область применения, ограничения, преобразования, размеры, объемы в байтах, метрики и SHA-256 отпечатки. Файл BibTeX предоставляет стабильную ссылку для цитирования.
Каталог исследовательских данных
Шесть повторно используемых ресурсов с четкими границами доказательств
Этот каталог разделяет входные измерения, проверку одного выходного файла человеком, выбор метрик, проверку продукта по официальным источникам, проверку контракта API и анализ пикселей иллюстрации. Цитируйте конкретный использованный ресурс, его версию и его канонический URL, а не переносите утверждение из одного типа доказательств в другой. Веб-сайт остается каноническим; публичный исследовательский репозиторий и неизменяемый, проверенный по контрольной сумме релиз v1.6.2 предоставляют версионированное внешнее зеркало. Аттестация подписанного релиза GitHub связывает коммит c1d268d4a140
Контролируемый бенчмарк готовности входных данных v1.0.0
Шесть контролируемых вариантов изображений, пять измерений декодированных пикселей, точные преобразования, отпечатки файлов, JSON, CSV и BibTeX. Канонический набор данных: deepswapai.com/research.
Оценочная карта качества выходных данных замены лица v1.0.0
Отдельная рубрика проверки человеком по семи критериям с локальным расчетом, повторно используемыми JSON и CSV, а также явными ограничениями на биометрические утверждения или утверждения на уровне провайдера. Открыть карточку оценки.
Карта решений метрик оценки замены лица v1.1.0
9 семейств оценок, цитируемых по источникам, плюс перекрестная схема из 3 протоколов исследований, каждое с явными входными данными, предварительными требованиями и границами интерпретации. Ни одна метрика не запускается и ни один провайдер не оценивается. Открыть карту метрик.
Ландшафт инструментов замены лица с проверкой источников v1.0.0
13 нормализованных записей продуктов, подкрепленных 66 текущими URL-адресами официальных источников, с видимыми неизвестными и без ранжирования качества выходных данных. Открыть сравнительный набор данных.
Ландшафт контрактов API на замену лица v1.0.0
6 нормализованных записей API, подкрепленных 21 текущим URL-адресом официального источника. Он сохраняет несовместимые ценовые единицы и конфликты официальных источников без выполнения запроса на генерацию или ранжирования провайдеров. Открыть набор данных контрактов API.
Аудит официальной демонстрационной панели v1.0.0
Три выровненные области декодированных пикселей, точные координаты обрезки, формулы, отпечаток источника, JSON, CSV и BibTeX. Он измеряет одну иллюстрацию и не оценивает сгенерированный выходной файл. Открыть аудит «до и после».
Загрузить канонический исследовательский каталог
JSON-LD описывает все шесть наборов данных, их границы доказательств, канонические записи, лицензии, цитирования и распространения. CSV предоставляет тот же инвентарь для табличных инструментов.
Цитирование и повторное использование: ссылайтесь на «DeepSwapAI Контролируемый ввод изображений — Бенчмарк готовности v1, https://deepswapai.com/research”. The JSON, CSV, формулы, преобразования и метаданные измерений используют CC BY 4.0. На образцы изображений, на которые есть ссылки, сохраняются права собственности DeepSwapAI и не перелицензируются для несвязанного повторного использования.
Граница интерпретации
Что устанавливает эксперимент и что остается неизвестным
Разрешение явно указано
Размеры пикселей и размер файла являются точными свойствами. Увеличение маленького изображения меняет размеры, но не может восстановить отсутствующие детали личности.
Экспозиция оставляет измеримое отсечение
Контролируемый яркий вариант перемещает 36,64% выборочных пикселей в диапазон отсечения светов. Это устанавливает потерянный входной диапазон, а не прогнозируемый дефект вывода.
Размытие снижает локальное изменение краев
Вариант с мягким фокусом уменьшает разницу смежных краев с 7.74 до 2.68. Метрика является общесценной и не изолирует лицо.
Сжатие требует визуальной проверки
Сильное сжатие JPEG может сохранять глобальные средние значения, создавая при этом локальные артефакты. Техническая предварительная проверка не должна превращать несколько метрик в ложную оценку качества.
Ограничения: одна исходная сцена — это не генеральная совокупность. Анализатор не обнаруживает лица, личность, согласие, позу, выражение, взгляд, волосы, окклюзию или поведение модели. Он не может предсказать реалистичность, точность, успешность обработки, предпочтение или конечное качество экспорта.
От входных данных к оценке выходных данных
Используйте отдельный протокол после генерации
Входные измерения и выходные наблюдения отвечают на разные вопросы. После генерации репрезентативного результата используйте оценочную карту качества замены лица для документирования личности, смешивания, позы, освещения, окклюзии, технической целостности и временной стабильности, не превращая один выходной файл в обще-модельное утверждение.
Исследовательские вопросы
Ответы без преувеличения доказательств
Измеряет ли этот бенчмарк качество выходных данных замены лица?
Нет. Он измеряет только контролируемые свойства входного изображения. Ни один выходной результат замены лица не был сгенерирован, оценен или сравнен.
Может ли это предсказать реалистичный результат?
Нет. Измерения не наблюдают модель генерации, личность, позу, выражение, окклюзию или выходной файл.
Зачем публиковать сжатый образец, который выглядит похожим в таблице?
Потому что это выявляет реальное ограничение: глобальные агрегированные измерения могут пропустить локальные артефакты JPEG.
Где я могу протестировать свое собственное изображение?
Используйте локальную проверку готовности. Она применяет те же пять определений метрик в вашем браузере без загрузки выбранного изображения.
Как я могу цитировать или повторно использовать данные?
Используйте загружаемую запись BibTeX или видимое заявление об авторстве. Данные измерений и метаданные используют CC BY 4.0; образцы изображений, на которые есть ссылки, остаются в собственности DeepSwapAI.
Начать замену лица
Браузерная AI-замена лица для разрешённых фото, пакетов, групповых сопоставлений, видео и GIF.