时光穿梭者MyTimeMachine – 利用AI定制化面部年龄变换技术，覆盖从20到40年的年代跨越

MyTimeMachine指的是什么？

FaceAgeEvolve（FAE）是一项前沿的个性化面部衰老调整技术，它利用大约50张个人照片，在20至40年的时段内训练一个适配器网络来个性化预设的整体衰老模型。这项技术能够精确地实现年龄回溯与老化效果，并且维持个体的独特特征。此外，FaceAgeEvolve还能应用于视频处理中，生成高度保持身份特征并具有时间连贯性的老化结果，超越当前的技术标准。

MyTimeMachine的核心特性

• 定制化年龄换算基于一组个人图片实现人脸的年龄段变换，涵盖年轻化处理与老化效果。
• 维持身份在执行年龄变换的过程中，保留个体的脸部识别特点，以保证变换后图片的人物脸部细节与原图一致。
• 高清晰度图片创作运用前沿的深度学习方法，创造出清晰且高度真实的脸部图片。
• 影片拓展除了对静止图片进行处理之外，还将功能延伸至视频领域，在视频中连续展现人物年龄的变化，并确保这一过程在时间维度上的连贯性。
• 灵活性针对各个年龄段进行了调整，在训练数据所涵盖的年龄段中表现出色，并对未见过的年龄段的数据进行了性能优化。

MyTimeMachine的运作机制

• 适应性网络（Adaptive Network）通过采用一个适应性网络，可以整合个性化衰老特点与整体衰老特性，并利用StyleGAN2技术来创建经过年龄变化处理的图片。
• 误差函数为了实现个性化的适配器网络，采用了三种不同的损失函数。
  • 定制化衰老损耗保证处理过的图片在人物特性方面与同一年龄段的照片库中的参照图相一致。
  • 扩展规范化调节超过训练年龄段的衰老影响，采用整体预先知识。
  • 具备自适应特性的w-范数规范化处理StyleGAN中的逆向与编辑冲突问题，以保证在不改变主体特征的情况下实现形态及表面老化效果的变化。
• 整体老化前期知识利用预先训练的全面老龄化模型，该模型掌握了普通人群中普遍存在的衰老模式。
• 个人相片汇集为了训练适配器网络以掌握个性化衰老特性，用户应提交涵盖一定年龄段的大约五十张自拍照。
• 延伸至视频领域运用面部替换技术，在视频里添加个性化衰老效果，制作出时间连贯的 aging 视频内容。

MyTimeMachine项目的仓库位置

• 官方网站项目的入口：github上的mytimemachine页面
• 关于arXiv上的科技学术文章该链接指向一篇在ArXiv上发布的学术论文的PDF版本。

MyTimeMachine的使用情境

• 影视作品的创作与制作在影视作品里，为了配合情节发展而调整演员的角色年龄外观，比如使他们看起来更年轻或者更加年老。
• 宣传与文娱在广告里呈现产品随着时间推移带来的变化效果，比如对于护肤或者保健品的宣传。
• 司法鉴定学与犯罪侦查协助执法部门利用年龄模拟图像技术辨认并追查长时间失去联系的犯罪嫌疑人或失踪个体。
• 往事重演展示各个年龄段的历史人物风貌，适用于教育培训或历史文化记录片中。
• 私人休闲活动用户能够预览自己将来某一年龄的外观，适用于娱乐活动或是特别的纪念时刻。