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RigNeRF: рдПрдХ рдирдпрд╛ рдбреАрдкрдлрд╝реЗрдХреНрд╕ рдореЗрдердб рдЬреЛ рдиреНрдпреВрд░рд▓ рд░реЗрдбрд┐рдПрдВрд╕ рдлреАрд▓реНрдбреНрд╕ рдХрд╛ рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдХрд░рддрд╛ рд╣реИ
नए शोध में एडोबी में विकसित एक नई विधि प्रस्तुत की गई है जो न्यूरल रेडिएंस फील्ड्स (NeRF) पर आधारित पहली व्यावहारिक और प्रभावी डीपफ़ेक्स विधि प्रदान करती है – शायद 2017 में डीपफ़ेक्स के उदय के बाद पांच वर्षों में वास्तुकला या दृष्टिकोण में पहली वास्तविक नवाचार है।
इस विधि को रिगएनआरएफ (RigNeRF) कहा जाता है, जो 3डी मॉर्फेबल फेस मॉडल (3DMMs) का उपयोग न्यूरल स्पेस और वांछित इनपुट (अर्थात नेरएफ रेंडर में लागू की जाने वाली पहचान) के बीच एक मध्यवर्ती परत के रूप में करता है, जो एक विधि है जिसे हाल के वर्षों में जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GAN) फेस सिंथेसिस दृष्टिकोण द्वारा व्यापक रूप से अपनाया गया है, जिनमें से कोई भी अब तक कार्यात्मक और उपयोगी चेहरा प्रतिस्थापन फ्रेमवर्क के लिए वीडियो नहीं बना पाया है।
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