Глубокий портрет: Личный опыт: как снять портрет, который приковывает взгляд

только 3% россиян имеют глубокие знания о фондовом рынке / Национальный Банковский Журнал

Снижение процентной ставки по вкладам и кажущиеся простота и доступность инструментов инвестирования привели многих россиян к идее попробовать себя в роли инвестора. Почти четверть (24%) проявляют интерес к этой сфере, а 9% россиян имеют опыт инвестирования. При этом большинство «новых инвесторов» не имеют практических навыков и достаточных финансовых знаний для работы на фондовом рынке. Таковы результаты исследования Аналитического центра НАФИ.

Типичный портрет «нового инвестора» – мужчина, в молодом возрасте, с высшим образованием и проживающий в крупном городе. Наибольший интерес к инвестициям проявляет молодежь в возрасте от 18 до 24 лет: среди них 38% интересуются этой темой, и с возрастом интерес снижается (30% в группе от 25 до 34 лет, 25% – в группе 35-44 и только 12% в группе старше 55 лет – см. таблицу 4). Жители сел интересуются инвестициями реже жителей городов (18% против 24%).

Бóльший интерес к инвестированию проявляют люди с высшим образованием (29%), имеющие полную занятость (25%) и сотрудники на руководящих позициях (36%).

Большинство россиян не имеют знаний в сфере инвестиций. Только 3% отметили, что много знают об операциях на фондовом рынке, а 29% указали, что имеют поверхностные знания.

При этом среди тех, кто интересуется инвестициями, только каждый пятый (19%) имеет глубокие знания в этой сфере. Большинство (60%) имеют лишь поверхностные знания и разбираются в теме в общих чертах, а 21% совсем не разбираются в инвестициях.

«Молодежь, которая выходит сегодня на инвестиционный рынок, часто не имеет должной подготовки и не проводит оценку рисков. Высокий уровень цифровых компетенций, который позволяет “новым инвесторам” использовать цифровые решения для удаленного управления инвестициями, сочетаются с невысокой инвестиционной грамотностью. Часто имеет место ошибочная уверенность в сохранности инвестиций по аналогии с банковскими вкладами, защищенными системой государственного страхования, – рассказывает Гузелия Имаева, генеральный директор Аналитического центра НАФИ.

– Из-за непонимания специфики фондового рынка инвесторы-любители могут вкладывать в акции свою финансовую «подушку безопасности», а кто-то – свои последние деньги. Потеря этих денег на бирже может стать фактором социальной напряженности. Тема “новых инвесторов” требует особого внимания как со стороны регулятора, так и со стороны инвестиционных компаний: необходимо соблюдать баланс между активным маркетингом инвестиционных инструментов и всесторонним информированием неподготовленных новых инвесторов, которые выходят на рынок. Привлечение этой категории граждан «обещаниями высокой доходности» может нести риски как для самих клиентов, так и для репутации финансового сектора, привести к снижению доверия финансовой отрасли».

портрет в градациях серого, женщина, составить, серый, масштабное фото, глубокий круглый вырез, Топ, женский пол

портрет в градациях серого, женщина, составить, серый, масштабное фото, глубокий круглый вырез, Топ, женский пол, портрет, модель, лицо, молодой человек, выстрел в голову, один человек, красота, женщины, красивая женщина, молодая женщина, студийный снимок, для взрослых, передний план, в помещении, смотрит на камеру, крупный план, часть человеческого тела, часть тела, волосы, прическа, человеческое лицо, мода, созерцание, рука, 5K

Public Domain

Ключевые слова фото

• портрет в градациях серого
• женщина
• составить
• серый
• масштабное фото
• глубокий круглый вырез
• Топ
• женский пол
• портрет
• модель
• лицо
• молодой человек
• выстрел в голову
• один человек
• красота
• женщины
• красивая женщина
• молодая женщина
• студийный снимок
• для взрослых
• передний план
• в помещении
• смотрит на камеру
• крупный план
• часть человеческого тела
• часть тела
• волосы
• прическа
• человеческое лицо
• мода
• созерцание
• рука

Изменить размер и скачать это фото

PC & Laptop(720P, 1080P, 2K, 4K):

• 1366×768
• 1920×1080
• 1440×900
• 1600×900
• 1280×800
• 1024×768
• 1280×1024
• 1536×864
• 1680×1050
• 1280×720
• 1360×768
• 360×640
• 2560×1440
• 2560×1080
• 1920×1200
• 1280×768
• 1024×600
• 800×600
• 1364×768
• 320×570
• 3840×2160

iMac:

iMac 21.

5″ LED-backlit:

1920×1080

iMac 21.5″ Retina 4K:

4096×2304

iMac 27″ Retina 5K:

5120×2880

MacBook:

MacBook Air 11.6″:

1366×768

MacBook Air 13″, MacBook Pro 15.4″:

1440×900

MacBook Pro 13.3″:

1280×800

MacBook Pro 15.4″ Retina:

2880×1800

MacBook Pro 17″:

1920×1200

MacBook Pro 13.3″ Retina, MacBook Air 13″ Retina:

2560×1600

iPhone:

iPhone 2G, iPhone 3G, iPhone 3GS:

320×480

iPhone 4, iPhone 4s:

640×960

iPhone 5, iPhone 5s, iPhone 5c, iPhone SE:

640×1136

iPhone 6, iPhone 6s, iPhone 7, iPhone 8:

750×1334

iPhone 6 plus, iPhone 6s plus, iPhone 7 plus, iPhone 8 plus:

1242×2208

iPhone X, iPhone Xs:

1125×2436

iPhone Xs Max:

1242×2688

iPhone Xr:

828×1792

Android phone:

• 720×1280
• 1080×1920
• 480×854
• 480×800
• 540×960
• 600×1024
• 800×1280
• 1440×2560
• 320×480
• 1080×1812
• 1080×1800
• 720×1208
• 375×667
• 320×568

iPad:

iPad, iPad 2, iPad Mini:

768×1024

iPad 3, iPad 4, iPad Air, iPad Air 2, 2017 iPad, iPad Mini 2, iPad Mini 3, iPad Mini 4, 9.

7″ iPad Pro:

2048×1536

10.5″ iPad Pro:

2224×1668

11″ iPad Pro:

2388×1668

12.9″ iPad Pro:

2732×2048

Surface & Android tablets:

• 2736×1824
• 2048×1536
• 1024×600
• 1600×1200
• 2160×1440

Скачать оригинальное фото

Custom изменить размер этого фото

Фото информация

Связаться с нами

Фотографии по теме

org/ImageGallery»>
• 5760x5075px женщина, носить, черный, спагетти, ремень, Топ, для взрослых, привлекательныйPublic Domain
• 5340x3336px женщина, носить, черный, безрукавный, Топ, мода, портрет, модельPublic Domain
• 4508x3005px женщина, черный, белый, Рубашка, фото в оттенках серого, женщина в черном, белая рубашка, полутоновойPublic Domain
• 5472x2959px человек, женщина, девушка, милый, привлекательный, прекрасный, красота, крупный планPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»480″ data-h=»320″> 5000x3333px блондинка модельная женщина, люди, блондинка, голубые глаза, лицо, девушка, модель, портретPublic Domain
• 5001x3334px серый, масштабное фото, женщина, носить, очки, усы, серая шкала, ФотоPublic Domain
• 5760x3840px женщина, носить, плед, изнашивать, черный, украшенные бусы, ожерелье, людиPublic Domain
• 1800x1201px девушка, модель, лицо, губы, прекрасный, красота, брюнетка, очкиPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»516″ data-h=»320″> 5472x3396px мода, человек, женщина, девушка, привлекательный, прекрасный, красота, дхямис клеберPublic Domain
• 2048x1287px черный, белый, фотография, женщина, держа, пистолет, для взрослых, прекрасныйPublic Domain
• 3000x2000px бабий, женское лицо, Ищу, люди, прекрасный, красота, глаз, глазаPublic Domain
• 5184x3456px карандаш для губ, прекрасный, губная помада, составить, модель, женщина, красота, часть человеческого телаPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»480″ data-h=»320″> 3229x2151px фотография портрет в градациях серого, фотография, полутоновой, портрет, выстрел, люди, капризный, ленивыйPublic Domain
• 2975x4460px манекенщица, костюм фото, женщины, мода, портреты, составить, эмоция, одеждаPublic Domain
• 4096x2731px портрет, молодой, женщина, привлекательный, прекрасный, красота, элегантный, модаPublic Domain
• 4961x3594px женщина, черный, волосы, зеленый, глаза, носить, синий, меховое пальтоPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»461″ data-h=»320″> 4107x2848px черное и белое, мода, человек, женщина, для взрослых, азиатка, прекрасный, красотаPublic Domain
• 5373x3582px человек, темно, глаза, для взрослых, сердитый, мальчик, крупный план, контрастироватьPublic Domain
• 3000x2000px мода, человек, женщина, шапка, лицо, женский пол, волосы, в помещенииPublic Domain
• 5760x3840px женщина, с помощью, розовый, губная помада, розовая помада, люди, капризный, ленивыйPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»480″ data-h=»320″> 5000x3333px молодая женщина, мода, прекрасный, красота, лицо, девушка, составить, модельPublic Domain
• 5760x3840px черноволосая женщина, для взрослых, африканец, прекрасный, красота, черный, брюнетка, крупный планPublic Domain
• 3265x4898px женщина, черный, футболка с круглым вырезом, хиппи солнцезащитные очки, размытый фон, лицо, мода, женский полPublic Domain
• 4285x2857px мелкий, сфокусировать фотографию, мужское лицо, мелкий фокус, фотография, человек, лицо, людиPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»480″ data-h=»320″> 5524x3683px женская белая рубашка, Женский, белый, Рубашка, люди, капризный, ленивый, стильPublic Domain
• 2410x3012px человек, женщина, девушка, модель, для взрослых, прекрасный, красота, пятноPublic Domain
• 2975x4460px высоко, манекенщица, Фото, женщины, мода, составить, модели, молодой человекPublic Domain
• 3028x1736px женщина, делающая селфи, прекрасный, красота, блондин, пятно, холодно, милый, глазаPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»213″ data-h=»320″> 3194x4791px женщина, черный, футболка с круглым вырезом, сидящий, бетон, мостовая, прекрасный, красотаPublic Domain
• 5589x3726px человек, синий, рубашка с круглым вырезом, изготовление, смешной, лицо, человек в синем, Экипаж-образный вырезPublic Domain
• 5299x3533px молодой, прекрасный, женщина, делать, кавказец, женский пол, девушка, утроPublic Domain
• 3508x2480px человек, женщина, девушка, милый, привлекательный, прекрасный, красота, блондинPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»480″ data-h=»320″> 4272x2848px портрет, прекрасный, женщина, красота, женский пол, поле, цветы, траваPublic Domain
• 5616x3744px для взрослых, Изобразительное искусство, прекрасный, красота, крупный план, глаз, лицо, Выражение лицаPublic Domain
• 6000x4000px женщина, носить, черный, кожаный пиджак, вязать, крышка, для взрослых, прекрасныйPublic Domain
• 4512x3012px мода, человек, модель, для взрослых, пятно, бизнес, крупный план, уверенностьPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»480″ data-h=»320″> 5760x3840px женщины, носить, желтый, вязаный, Рубашка, склонность, стена, людиPublic Domain
• 3612x5418px портрет, молодой, женщина, улица, кавказец, женский пол, Европа, модаPublic Domain
• 5281x3262px свет, человек, женщина, Солнечный свет, прекрасный, дхямис клебер, женский пол, девушкаPublic Domain
• 5074x3383px молодой, прекрасный, женщина, делать, кавказец, женский пол, девушка, утроPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»480″ data-h=»320″> 4460x2975px свет, меховая мода фото, женщины, мода, составить, модели, молодой человек, розовыйPublic Domain
• 4272x2848px фото в оттенках серого, человек, воротничок, Рубашка, покрытие, оставил, глаз, для взрослыхPublic Domain
• 3021x2351px женщина, носить, розовый, губная помада, портрет, натуральная кожа, мода, очарованиеPublic Domain
• 5472x3648px мода, человек, женщина, девушка, прекрасный, красота, ветви, милыйPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»340″ data-h=»320″> 2174x2048px черное и белое, крупный план, темно, модель, человек, портрет, люди, женщиныPublic Domain
• 2844x1600px для взрослых, пятно, брюнетка, повседневная, город, крупный план, лицо, Выражение лицаPublic Domain
• 4460x2974px женский боковой профиль, Ищу, Фото, женщины, составить, серьга, красота, косметикаPublic Domain
• 5472x3648px молодой, прекрасный, женщина, делать, кавказец, женский пол, девушка, утроPublic Domain
• org/ImageObject» data-w=»480″ data-h=»320″> 4460x2973px женщина, получает, карандаш для глаз, прикладная, Фото, женщины, составить, красотаPublic Domain
• 3456x5184px портрет крупным планом, человек, для взрослых, борода, крупный план, лицо, благообразный, пареньPublic Domain

Глубокий портрет Восхищение | SpringerLink

1. Абдал, Р., Чжу, П., Митра, Н.Дж., Вонка, П.: Styleflow: исследование изображений, созданных с помощью stylegan, с учетом атрибутов с использованием условных непрерывных нормализующих потоков. АКМ транс. Графика (TOG) 40 (3), 1–21 (2021)

   CrossRef Google Scholar

2. «>

   Ахмед, А., Фараг, А.: Новая статистическая модель, сочетающая освещение формы и сферических гармоник для реконструкции лица. В: Bebis, G., et al. (ред.) ISVC 2007. LNCS, vol. 4841, стр. 531–541. Спрингер, Гейдельберг (2007). https://doi.org/10.1007/978-3-540-76858-6_52

   Google Scholar

3. Беверидж, Дж. Р., Болме, Д. С., Дрейпер, Б. А., Гивенс, Г. Х., Луи, Ю. М., Филлипс, П. Дж.: Количественная оценка того, как освещение и фокус влияют на эффективность распознавания лиц. В: Конференция компьютерного общества IEEE 2010 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов — семинары, стр. 74–81. IEEE (2010)

   Google Scholar

4. Бланц В., Веттер Т.: трансформируемая модель для синтеза трехмерных граней. В: Материалы 26-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным методам, стр. 187–19.4 (1999)

   Google Scholar

5. «>

   Капече Н., Бантерле Ф., Чиньони П., Гановелли Ф., Скопиньо Р., Эрра У.: Deepflash: превращение селфи со вспышкой в ​​студийный портрет. Сигнальные процессы. Изображение Комм. 77 , 28–39 (2019)

   CrossRef Google Scholar

6. Чен, Британская Колумбия, Чен, К.С., Хсу, У.Х.: Распознавание и поиск лиц с использованием кросс-возрастного эталонного кодирования с набором данных о знаменитостях разных возрастов. IEEE транс. Мультимедиа 17 (6), 804–815 (2015)

   CrossRef Google Scholar

7. Chen, X., Wu, H., Jin, X., Zhao, Q.: Управление освещением лица с использованием одного эталонного изображения путем декомпозиции адаптивного слоя. IEEE транс. Процесс изображения. 22 (11), 4249–4259 (2013)

   CrossRef MathSciNet Google Scholar

8. «>

   Дебевек П., Хокинс Т., Чу К., Дукер Х. П., Сарокин В., Сагар М.: Получение поля отражения человеческого лица. В: Материалы 27-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным методам, стр. 145–156 (2000)

   Google Scholar

9. Дэн Дж., Донг В., Сочер Р., Ли Л.Дж., Ли К., Фей-Фей Л.: Imagenet: крупномасштабная иерархическая база данных изображений. В: Конференция IEEE 2009 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 248–255. IEEE (2009)

   Google Scholar

10. Дэн, Ю., Ян, Дж., Чен, Д., Вен, Ф., Тонг, X.: Генерация распутанного и управляемого изображения лица с помощью трехмерного имитационно-контрастного обучения. В: Материалы конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 5154–5163 (2020)

    Google Scholar

11. «>

    Эггер, Б. и др.: 3D-моделей лиц с трансформируемыми лицами — прошлое, настоящее и будущее. АКМ транс. График (TOG) 39 (5), 1–38 (2020)

    CrossRef Google Scholar

12. Фахми Г., Эль-Шербини А., Мандала С., Абдель-Мотталеб М., Аммар Х.: Влияние направления/условия освещения на эффективность алгоритмов распознавания лиц. В: Биометрическая технология для идентификации человека III, том. 6202, с. 62020Дж. Международное общество оптики и фотоники (2006 г.)

    Google Scholar

13. Георгиадес, А.С., Бельюмер, П.Н., Кригман, Д.Дж.: От нескольких к многим: модели конуса освещения для распознавания лиц при переменном освещении и позе. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 23 (6), 643–660 (2001)

    CrossRef Google Scholar

14. Гросс Р. , Мэтьюз И., Кон Дж., Канаде Т., Бейкер С.: Multi-pie. Компьютерное зрение изображения. 28 (5), 807–813 (2010)

    CrossRef Google Scholar

15. Хан, X., Ян, Х., Син, Г., Лю, Ю.: Асимметричные суставные гантели для нормализации освещения лица на одном изображении. IEEE транс. Мультимедиа 22 (6), 1619–1633 (2019)

    CrossRef Google Scholar

16. He, K., Sun, J., Tang, X.: Управляемая фильтрация изображений. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 35 (6), 1397–1409 (2012)

    CrossRef Google Scholar

17. Хе, К., Чжан, X., Рен, С., Сунь, Дж.: Углубление в выпрямители: превосходство на уровне человека по классификации imagenet. В: Труды Международной конференции IEEE по компьютерному зрению, стр. 1026–1034 (2015)

    . Google Scholar

18. «>

    Helou, M.E., Zhou, R., Barthas, J., Süsstrunk, S.: Vidit: набор данных виртуального изображения для передачи освещения. Препринт arXiv arXiv: 2005.05460 (2020)

19. Хоу, А., Чжан, З., Саркис, М., Би, Н., Тонг, Ю., Лю, X.: На пути к высококачественному повторному освещению лица с реалистичными тенями. В: Труды конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 14719–14728 (2021)

    . Google Scholar

20. Джонсон, Дж., Алахи, А., Фей-Фей, Л.: Потери восприятия при передаче в режиме реального времени и сверхвысоком разрешении. В: Лейбе, Б., Матас, Дж., Себе, Н., Веллинг, М. (ред.) ECCV 2016. LNCS, vol. 9906, стр. 694–711. Спрингер, Чам (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-46475-6_43

    CrossRef Google Scholar

21. Канамори, Ю., Эндо, Ю.: Повторное освещение людей: обратный рендеринг с учетом окклюзии для изображений человека в полный рост. АКМ транс. График (TOG) 37 (6), 1–11 (2018)

    CrossRef Google Scholar

22. Кингма, Д.П., Ба, Дж.: Адам: метод стохастической оптимизации. Препринт arXiv arXiv: 1412.6980 (2014)

23. Lagunas, M., et al.: Повторное освещение человеческого тела одним изображением (2021)

    Google Scholar

24. Lee, CH, Liu, Z., Wu, L., Luo, P.: Maskgan: к разнообразным и интерактивным манипуляциям с изображениями лица. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) (2020)

    Google Scholar

25. Ли, К., Хо, Дж., Кригман, Д.: Получение линейных подпространств для распознавания лиц при переменном освещении. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интеллект 27 (5), 684–698 (2005)

    CrossRef Google Scholar

26. «>

    Линг С., Линь Ю., Фу К., Ю Д., Ченг П.: высокопроизводительный метод обработки освещения лица с помощью многоэтапных карт признаков. Датчики 20 (17), 4869 (2020)

    Google Scholar

27. Малликардьюн Б. и др.: Photoapp: фотореалистичное редактирование портретов головы. АКМ транс. График 40 (4), 1–16 (2021)

    Google Scholar

28. Мао, Х., Ли, К., Се, Х., Лау, Р.Ю., Ван, З., Пол Смолли, С.: Генерационные состязательные сети методом наименьших квадратов. В: Труды Международной конференции IEEE по компьютерному зрению, стр. 2794–2802 (2017)

    . Google Scholar

29. Martin-Brualla, R., et al.: Lookingood: улучшение захвата производительности с нейронным повторным рендерингом в реальном времени. Препринт arXiv arXiv: 1811.05029(2018)

30. «>

    Нагано К. и др.: Глубокая нормализация лица. АКМ транс. График (TOG) 38 (6), 1–16 (2019)

    CrossRef Google Scholar

31. Нестмейер, Т., Лалонд, Дж. Ф., Мэтьюз, И., Лерманн, А.: Обучение повторному освещению лица под руководством физики при направленном свете. В: Труды конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 5124–5133 (2020)

    . Google Scholar

32. Панди Р. и др.: Тотальное повторное освещение: обучение переосвещению портретов для замены фона. АКМ транс. График (TOG) 40 (4), 1–21 (2021)

    CrossRef Google Scholar

33. Пашке А. и др.: Pytorch: императивный стиль, высокопроизводительная библиотека глубокого обучения. Доп. Нейронный. Инф. Процесс. Сист. 32 , 8026–8037 (2019)

    Google Scholar

34. «>

    Qiu, Y., Xiong, Z., Han, K., Wang, Z., Xiong, Z., Han, X.: Обучение обратному рендерингу лиц из видео реального мира (2020)

    Google Scholar

35. Роннебергер О., Фишер П., Брокс Т.: U-Net: сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений. В: Наваб, Н., Хорнеггер, Дж., Уэллс, В.М., Франги, А.Ф. (ред.) MICCAI 2015. LNCS, vol. 9351, стр. 234–241. Спрингер, Чам (2015). https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28

    Google Scholar

36. Сенгупта, С., Канадзава, А., Кастильо, К.Д., Джейкобс, Д.В.: Sfsnet: изучение формы, отражения и освещенности лиц в дикой природе». В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 6296–6305 (2018 г.)

    . Google Scholar

37. Шу, З., Юмер, Э., Хадап, С., Сункавалли, К. , Шехтман, Э., Самарас, Д.: Нейронное редактирование лица с распутыванием внутреннего изображения. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 5541–5550 (2017)

    Google Scholar

38. Сим, Т., Бейкер, С., Бсат, М.: База данных CMU позы, освещения и выражения (круговая). В: Труды Пятой международной конференции IEEE по автоматическому распознаванию жестов лица, стр. 53–58. IEEE (2002)

    Google Scholar

39. Симонян К., Зиссерман А.: Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений. Препринт arXiv arXiv: 1409.1556 (2014)

40. Сонг, Г., Чам, Т.Дж., Цай, Дж., Чжэн, Дж.: Повторное освещение портрета половины тела с чрезмерно полным представлением освещения. В: Форум компьютерной графики. Интернет-библиотека Wiley (2021)

    Google Scholar

41. «>

    Сан, Т. и др.: Повторное освещение портрета одиночного изображения. АКМ транс. График 38 (4), 1–79 (2019)

    CrossRef Google Scholar

42. Ульянов Д., Ведальди А., Лемпицкий В.: Нормализация экземпляра: недостающий ингредиент для быстрой стилизации. Препринт arXiv arXiv:1607.08022 (2016)

43. Ван Ю. и др.: Повторное освещение лица на одном изображении в произвольно неизвестных условиях освещения. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 31 (11), 1968–1984 (2008)

    CrossRef Google Scholar

44. Wang, Z., Yu, X., Lu, M., Wang, Q., Qian, C., Xu, F.: Повторное освещение портрета одного изображения с помощью явного моделирования канала множественного отражения. АКМ транс. График (ТОГ) 39 (6), 1–13 (2020)

    Google Scholar

45. «>

    Ван, З., Бовик, А.С., Шейх, Х.Р., Симончелли, Е.П.: Оценка качества изображения: от видимости ошибок до структурного сходства. IEEE транс. Процесс изображения. 13 (4), 600–612 (2004)

    CrossRef Google Scholar

46. Ся В., Чжан Ю., Ян Ю., Сюэ Дж. Х., Чжоу Б., Ян М. Х.: инверсия Ган: обзор. Препринт arXiv arXiv: 2101.05278 (2021)

47. Ю, К., Ван, Дж., Пэн, К., Гао, К., Ю, Г., Санг, Н.: Bisenet: двусторонняя сеть сегментации для семантической сегментации в реальном времени (2018)

    Google Scholar

48. Чжан, Л., Чжан, К., Ву, М., Ю, Дж., Сюй, Л.: Нейронное повторное освещение видеопортрета в реальном времени посредством моделирования согласованности. Препринт arXiv arXiv:2104.00484 (2021)

49. Чжан, Р., Изола, П., Эфрос, А.А., Шехтман, Э., Ван, О. : Необоснованная эффективность глубоких черт как метрики восприятия. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 586–59.5 (2018)

    Google Scholar

50. Zhang, X., et al.: Работа с тенями в портрете. АКМ транс. График (TOG) 39 (4), 1–78 (2020)

    CrossRef Google Scholar

51. Чжоу, Х., Хадап, С., Сункавалли, К., Джейкобс, Д.В.: Глубокое повторное освещение портрета одиночного изображения. В: Труды Международной конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению, стр. 7194–7202 (2019 г.).)

    Google Scholar

Ссылки на скачивание

Deep Video Portraits | Christian Richardt

Hyeongwoo Kim ¹     Pablo Garrido ²     Ayush Tewari ¹     Weipeng Xu ¹     Justus Thies ³
Matthias Nießner ³     Patrick Pérez ²     Christian Richardt ⁴     Michael Zollhöfer ⁵ Кристиан Теобальт ¹

¹ MPI Informatik ² Technicolor ³ TU Munich ⁴ Университет Бата ⁵ Стэнфордский университет

9000

84343.

Мы представляем новый подход, позволяющий фотореалистично реанимировать портретные видео, используя только входное видео. В отличие от существующих подходов, которые ограничиваются манипулированием только выражением лица, мы первыми передаем полное трехмерное положение головы, вращение головы, выражение лица, взгляд и моргание глаз от исходного актера к портретному видео цели. актер. В основе нашего подхода лежит генеративная нейронная сеть с новой пространственно-временной архитектурой. Сеть принимает на вход синтетические рендеры параметрической модели лица, на основе которых предсказывает фотореалистичные видеокадры для заданного целевого актера. Реализм в этой передаче рендеринга в видео достигается за счет тщательного противоборствующего обучения, и в результате мы можем создавать модифицированные целевые видео, которые имитируют поведение синтетически созданного ввода. Чтобы включить повторную анимацию видео от источника к цели, мы визуализируем синтетическое целевое видео с реконструированными параметрами анимации головы из исходного видео и передаем его в обученную сеть, таким образом получая полный контроль над целью. Благодаря возможности свободно рекомбинировать исходные и целевые параметры мы можем продемонстрировать большое разнообразие приложений для перезаписи видео без явного моделирования волос, тела или фона. Например, мы можем воспроизвести всю голову, используя интерактивное редактирование, управляемое пользователем, и реализовать высококачественный визуальный дубляж. Чтобы продемонстрировать высокое качество нашей продукции, мы проводим обширную серию экспериментов и оценок, где, например, исследование пользователей показывает, что наши видеоредактирования трудно обнаружить.

Загрузки

• Бумажный препринт (PDF, 5 МБ)
• Пресс-релиз (Университет Бата, 17 августа 2018 г.)
• Дополнительное видео (MP4, 228 МБ)
• Слайды презентации (PowerPoint, 382 МБ)
• Эта статья на arXiv (arXiv:1805.11714)
• Сайт проекта ГВВ (доп. информация)

Copyright

© Copyrights by the Authors, 2018. Это авторская версия работы. Он размещен здесь для вашего личного использования. Не для перераспределения. Окончательная версия будет опубликована в ACM Transactions on Graphics.

---

Обратите внимание — Важная информация о нашей работе

Цель:

В этом проекте наша цель — продемонстрировать возможности современных технологий компьютерного зрения и компьютерной графики, основанных на передовых методах реконструкции сцен и синтеза изображений, и передать их в доступной и увлекательной форме. Мы также обсудим, как они служат строительным блоком для творческих приложений, например, при создании контента для визуальных эффектов, видеопроизводства и постобработки или телеприсутствия и виртуальной и дополненной реальности.

Контекст:

Мы хотим подчеркнуть, что компьютерные видеоролики уже более 30 лет являются неотъемлемой частью художественных фильмов. Практически каждый высококачественный фильм содержит значительный процент компьютерных изображений, или CGI, от «Властелина колец» до Бенджамина Баттона. Эти результаты трудно отличить от реальности, и часто остается незамеченным, что это содержание не является реальным. Таким образом, синтетическая модификация видеофрагментов уже давно была возможна, но процесс был трудоемким и требовал специалистов в данной области. Производство даже короткого синтетического видеоклипа стоит миллионы в бюджете и несколько месяцев работы даже для профессионально подготовленных художников, поскольку им приходится вручную создавать и анимировать огромное количество 3D-контента.

Прогресс:

За последние несколько лет были разработаны подходы, которые позволяют создавать реалистичный синтетический контент на основе гораздо меньшего количества входных данных, например, на основе одного видео человека или коллекции фотографий. При таких подходах требуется гораздо меньше работы для синтетического создания или изменения видеоклипа. Это делает эти подходы доступными для более широкой неспециалистной аудитории.

Приложения:

Эти новые и более эффективные способы редактирования видео открывают множество интересных приложений в области компьютерной графики или даже виртуальной и дополненной реальности. Есть много возможных и творческих вариантов использования нашей технологии, что является для нас мотивацией для ее разработки.

Одним из важных вариантов использования являются системы постпродакшна в киноиндустрии, где очень часто приходится редактировать сцены после того, как они были сняты. При таком подходе, как тот, который мы представляем, можно отредактировать даже положение головы актера и выражение его лица, чтобы оно лучше соответствовало предполагаемому кадрированию сцены. Многое из этого уже сделано сегодня, но с гораздо большими, часто ручными, необходимыми усилиями. Это очень сложная задача — отредактировать позу динамического объекта в сцене так, чтобы она была правдоподобной, модификация была пространственно-временной когерентной для всех видеокадров, а перекрывающее/раскрывающее содержимое сцены было правильно заполнено или удалено.

Производство видео сильно отличается от фотографии и во многих отношениях намного сложнее, чем фотография. Например, требуется правильное планирование времени, положения актера или ориентации головы в сцене, чтобы создать правильные кадры и ракурсы сцен, таких как сцены разговоров, и чтобы рассказать историю наиболее убедительно. Алгоритм, подобный нашему, позволил бы исправить ошибки композиции сцены в уже отснятом видеоматериале и, следовательно, упростить постобработку.

Другой вариант использования — перезапись. Дубляж — это этап постпродакшна, используемый в кинопроизводстве для замены голоса оригинального актера голосом дублирующего актера, говорящего на другом языке. Дублирование на производственном уровне требует хорошо обученных дублеров и интенсивного ручного взаимодействия. Хорошая временная синхронизация аудио и видео обязательна, так как зрители очень чувствительны к расхождениям между слуховым и визуальным каналом. К сожалению, несмотря на наилучшую возможную синхронизацию дублированного голоса с видео, всегда будет тревожное несоответствие между актером и новым голосом. При существующих методах дубляжа это принципиальное несоответствие не может быть разрешено. Подходы, подобные нашему, позволяют напрямую адаптировать визуальный канал и мимику актера к новой звуковой дорожке, что может помочь уменьшить эти несоответствия. Мы считаем, что наша техника может также проложить путь к живому переводу и дублированию в сценарии телеконференций.

Это всего лишь несколько примеров творческих вариантов использования нашей технологии. Другими возможными приложениями являются видеоконференции, где эта техника может корректировать взгляд и положение головы, так что человек действительно смотрит в глаза человеку на другом конце, глядя на свой экран (помните, что камеры и экраны обычно в разных местах, что и вызывает эту проблему). Наш подход можно было бы далее использовать в контексте виртуального зеркала (виртуальный макияж/прическа). Кроме того, его можно использовать в контексте удаления алгоритмического головного дисплея (HMD) для телеконференций виртуальной реальности, где HMD можно отредактировать, чтобы обеспечить естественную связь без устройства отображения на пути. Многие из этих творческих вариантов использования уже были показаны в некоторых из наших предыдущих исследований, которые мы проводили с нашими международными исследовательскими партнерами, например, см. Страницы проектов HeadOn, FaceVR и VDub.

Неправильное использование:

К сожалению, помимо многих положительных и творческих вариантов использования, такая технология также может быть использована не по назначению. Например, видео могут быть изменены со злым умыслом, например, неуважительно по отношению к человеку в видео. В настоящее время модифицированные видео по-прежнему содержат много артефактов, что позволяет легко обнаружить большинство подделок. Трудно предсказать, в какой момент времени такие модифицированные видео будут неотличимы от реального контента для нашего человеческого глаза. Однако, как мы обсудим ниже, даже в этом случае модификации все еще могут быть обнаружены алгоритмами.

Значение:

Наша обязанность как исследователей состоит в том, чтобы показать и обсудить как большой прикладной потенциал, так и потенциальное неправильное использование новой технологии. Мы считаем, что все аспекты возможностей современных подходов к модификации видео должны обсуждаться открыто. Мы надеемся, что многочисленные демонстрации нашего подхода также вдохновят людей более критически относиться к видеоконтенту, который они потребляют каждый день, особенно если нет доказательств происхождения. Мы считаем, что область цифровой криминалистики должна и будет получать гораздо больше внимания в будущем для разработки подходов, которые могут автоматически подтверждать подлинность видеоклипа. Это приведет к еще более совершенным подходам, которые смогут обнаруживать такие модификации, даже если мы, люди, не сможем заметить их своими глазами (см. комментарии ниже).

Обнаружение:

Недавно представленные системы демонстрируют необходимость постоянного улучшения алгоритмов обнаружения мошенничества и водяных знаков. Мы считаем, что области цифровой криминалистики будет уделяться большое внимание в будущем. Следовательно, важно отметить, что детальное исследование и понимание алгоритмов и принципов, лежащих в основе современных инструментов редактирования видео, которые мы проводим, также является ключом к разработке технологий, позволяющих обнаруживать их использование. Этот вопрос также представляет для нас большой интерес. Методы обнаружения манипуляций с видео и методы редактирования видео основаны на очень похожих принципах. На самом деле алгоритм обнаружения модификации Deep Video Portraits в каком-то смысле разработан как часть алгоритма Deep Video Portraits. Наш подход основан на условной генеративно-состязательной сети (cGAN), состоящей из двух подсетей: генератора и дискриминатора. Эти две сети совместно обучаются на основе противоположных целей. Цель генератора — создавать видео, неотличимые от реальных изображений. С другой стороны, цель дискриминатора состоит в том, чтобы обнаружить синтетически сгенерированное видео. Во время обучения цель состоит в том, чтобы поддерживать равновесие между обеими сетями, т. Е. Дискриминатор должен быть в состоянии выиграть только в половине случаев. Основываясь на естественной конкуренции между двумя сетями и их тесном взаимодействии, обе сети становятся более изощренными в своей задаче.

Обратите внимание, что обнаружение (двоичная классификация) в целом является более простой задачей, чем создание изображения, а это означает, что всегда будет возможно обучить высокоточный детектор при любом конкретном подходе к подделке изображения. Мы провели несколько экспериментов в этом направлении, которые показывают — несмотря на то, что видеомодификации становятся все более незаметными для человеческого глаза — мы всегда можем обучить очень эффективные дискриминаторы для обнаружения таких модификаций. Ниже приведен пример такой сети, которая способна четко обнаруживать модификации Deep Video Portraits в этой видеопоследовательности. Сеть может даже информировать пользователя, куда он «смотрит», чтобы принять решение (известная как «карта внимания»), например, для следующих трех измененных кадров:

Наши первые результаты также подтверждаются более масштабным недавним исследованием обнаружения подделок.

Уже существует множество методов, необходимых для обеспечения подлинности видео и четкой маркировки видео с изменениями; другие должны постоянно совершенствоваться вместе с новыми инструментами для редактирования видео. Мы считаем, что в будущем исследования многих творческих применений редактирования видео могут и должны сопровождаться постоянно совершенствующимися методами обнаружения подделок — в идеале в тандеме. Исследования, подобные нашему, создают методическую основу для обоих. Компании-разработчики программного обеспечения, намеревающиеся предоставлять расширенные возможности редактирования видео на коммерческой основе, могли бы четко помечать водяными знаками каждое отредактированное видео и даже четко обозначать — как часть этого водяного знака — какая часть и элемент сцены были изменены. Ни один творческий пользователь таких методов не будет возражать против такого водяного знака.

Благодаря нашим фундаментальным исследованиям мы в будущем будем вносить дополнительный вклад как в творческие приложения, так и в предотвращение злонамеренного использования таких технологий. В другом направлении нашего исследования мы также изучаем вопросы личной конфиденциальности в коллекциях изображений сообщества и показываем, что инструменты редактирования изображений могут использоваться для повышения конфиденциальности людей на фотоплатформах сообщества.

Резюме:

Подводя итог, можно сказать, что новые методы редактирования видео в будущем позволят создать новые великолепные творческие и интерактивные приложения, которыми смогут наслаждаться обычные пользователи.