CHANGER是工業(yè)級超自然AI換頭與色鍵技術，用在數(shù)字內容創(chuàng)作中將演員頭部無縫集成到目標身體上，適于視覺特效、數(shù)字人類創(chuàng)建和虛擬化身。CHANGER基于色鍵技術分離背景與前景，用H2增強模擬多樣頭部形狀和發(fā)型，及FPAT模塊預測、聚焦關鍵區(qū)域，實現(xiàn)高保真融合。CHANGER在性能上超越現(xiàn)有技術，適用于多種真實場景。
CHANGER的主要功能高保真頭部融合：將演員的頭部無縫集成到不同的身體上，保持高度的真實感和自然感。背景與前景解耦：基于色鍵技術分離背景和前景，支持獨立處理，提高合成質量。H2增強：模擬多種頭部形狀和發(fā)型，增強模型對不同身份特征的適應性。FPAT模塊：預測、聚焦關鍵的頭部和身體區(qū)域，提升融合區(qū)域的細節(jié)處理。工業(yè)級應用：適于視覺特效、數(shù)字人類創(chuàng)建和虛擬化身等工業(yè)級應用場景。CHANGER的技術原理色鍵技術：基于色鍵技術替換綠色背景，實現(xiàn)無偽影的背景生成，在復雜環(huán)境中保持背景的高保真度。H2增強（Head shape and long Hair augmentation）：頭部形狀增強：基于仿射變換、擠壓、擴張和變化的膨脹寬度，模擬不同頭部形狀。長發(fā)增強：隨機采樣長發(fā)身份，應用長發(fā)增強技術，模擬不同發(fā)型對融合的影響。前景預測注意力變換器（FPAT）：預測前景區(qū)域：FPAT預測包括身體和頸部在內的前景區(qū)域，并作為二進制掩碼。注意力機制：FPAT基于預測的掩碼重新加權注意力，讓模型在融合過程中更加關注關鍵區(qū)域，如頭部和身體連接處。網(wǎng)絡架構：CHANGER包括編碼器、頭部著色器、包含F(xiàn)PAT模塊的身體混合器和解碼器，共同工作實現(xiàn)高保真的頭部融合。訓練目標：用多種損失函數(shù)，包括重建損失、掩碼損失、感知損失和對抗損失，優(yōu)化模型性能。CHANGER的項目地址項目官網(wǎng)：hahminlew.github.io/changerarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.00652CHANGER的應用場景電影和電視制作：在電影和電視劇的后期制作中，替換或合成演員的頭部，實現(xiàn)特定的視覺效果或解決拍攝中的問題。視頻游戲：在視頻游戲角色的創(chuàng)建中，生成或修改角色的頭部，提供更多樣化和個性化的角色設計。虛擬主播和虛擬偶像：用CHANGER技術，創(chuàng)建虛擬主播或虛擬偶像，將不同的聲音和動作與合成的頭部結合，為直播和表演提供新的表現(xiàn)形式。增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）：在AR和VR應用中，生成或修改虛擬角色的頭部，提升用戶體驗。廣告和營銷：在廣告行業(yè)中，創(chuàng)建吸引人的視覺效果，如替換模特的頭部展示不同的發(fā)型或妝容。 
