Российские ученые улучшили качество ИИ-стилизации фотографий

Современные инструменты ИИ-стилизации достигли значительного прогресса благодаря генеративно-состязательным архитектурам. Однако существующие методы часто сталкиваются с проблемами: добавление лишних деталей или потеря исходных элементов, таких как макияж или татуировки.

В своей работе команда «Контролируемый генеративный ИИ» из лаборатории FusionBrain разработала новый подход к обучению нейросети, который позволяет эффективно редактировать фотографии, сохраняя их детали. В отличие от традиционных методов, основанных на оптимизации или энкодерах, SFE использует двухэтапный процесс обучения. Это улучшает точность редактирования и качество реконструкции в четыре раза по сравнению с предыдущими моделями.

По сравнению с 11 ведущими аналогами, SFE показал улучшение качества реконструкции в 4 раза по стандартной метрике LPIPS.