• Исследователи НИУ ВШЭ, AIRI и Бременского университета разработали метод редактирования изображений на основе глубинного обучения - StyleFeatureEditor.
• StyleFeatureEditor позволяет точно воссоздавать мельчайшие детали изображения и сохранять их при редактировании.
• Метод включает два модуля: первый воссоздает исходное изображение, а второй редактирует эту реконструкцию.
• Разработанный подход справляется с добавлением новых элементов стиля и лучше сохраняет детали исходных изображений по сравнению с другими методами.
• Обучение на сгенерированных данных позволяет получить модель с хорошим качеством редактирования и быстрой скоростью работы.
• Исследование поддержано грантом Аналитического центра при Правительстве России.
• Результаты исследования будут представлены на конференции Fall into ML 2024 в НИУ ВШЭ.

Сравнение работы StyleFeatureEditor (SFE) с другими методами на наборе лиц с большим числом деталей / © Denis Bobkov, Vadim Titov, Aibek Alanov, Dmitry Vetrov; Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2024, pp. 9337-9346