دليل مواقع وأدوات و تطبيقات الذكاء الاصطناعي

MyTimeMachine: التنبؤ بمظهرك في أعمار مختلفة بدقة عالية

أعلن فريق من جامعتي نورث كارولاينا وميريلاند عن تطوير تقنية جديدة أطلقوا عليها اسم "MyTimeMachine"(MyTM)"، والتي تقدم تجربة لاستكشاف كيف سيبدو الأشخاص في أعمار مختلفة من حياتهم من خلال تحميل 50 صورة شخصية.

وفي سياق حديثهم عن التحديات المرتبطة بهذه التقنية، يشير فريق المشروع إلى أن عملية تقدم الوجه مع مرور الزمن عملية معقدة للغاية، وتعتمد على عدة عوامل مثل الجنس، العرق، ونمط الحياة، مما يجعل من الصعب التنبؤ بشكل دقيق لكيفية تطور ملامح الوجه، ومن الصعب أيضًا تحقيق نموذج عالمي دقيق يصلح لجميع الأشخاص.

فبينما تقدم الأساليب الحالية صورًا تقليدية توحي بالتقدم في العمر، قد تكون تلك الصور بعيدة عن الواقع من حيث الحفاظ على هوية الشخص. كما يضيف الفريق: "التحدي يكمن في القدرة على دمج الخصائص الشخصية مع السمات العالمية التي تظهر مع تقدم العمر".

ولهذا جائت MyTimeMachine مع قدرة عالية على الدمج بين النماذج العالمية لتقديم العمر والسمات الشخصية المستخلصة من صور المستخدم. وبهذه الطريقة، تقدم التقنية صورًا دقيقة تجمع بين الواقعية والحفاظ على هوية الشخص، سواء في مراحل "التقدم بالعمر" أو "العودة للشباب".

كيف تعمل تقنية MyTimeMachine؟

طريقة عمل تقنية MyTimeMachine لإنشاء صور أشخاص في أعمار مختلفة

فيما يخص آلية عمل التقنية، فإنها تبدأ تحليل الصور باستخدام ما يُعرف بـ "المرمز العالمي للعمر"، وهو نظام يقوم بتحديد السمات العامة للوجه مع تقدم العمر.

وبعد ذلك، يتدخل ما يسمى بشبكة التكيف (Adapter Network) لدمج هذه السمات مع التفاصيل الفريدة المستخلصة من صور المستخدم الشخصية.

حيث أن هذه الشبكة تستخدم تقنية StyleGAN2، التي تعد واحدة من أكثر الأدوات تطورًا في إنشاء الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي.

والنتيجة هي صور جديدة تظهر بدقة كيف سيبدو الشخص عند أعمار محددة، دون أن تفقد ملامح هويته الفريدة.

أمثلة ونتائج استخدام الأداة لتوليد صور بأعمار مختلفة

ومن أبرز الإضافات التي تميز MyTimeMachine عن غيرها، اعتمادها على ثلاث وظائف خسارة (Loss Functions) تهدف لتحسين التخصيص، مما يجعل النتائج أكثر واقعية ودقة.

كما أنها تتعدى حدود الصور الثابتة لتصل إلى الفيديوهات، حيث تسمح بإنشاء مشاهد متحركة تحافظ على استمرارية الملامح والهوية عبر الزمن. وبالتالي تكون مناسبة للاستخدام في مجالات السينما والتلفزيون والإعلانات، حيث يتطلب الأمر تمثيل واقعي للشخصيات في مراحل عمرية مختلفة.

فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام التقنية في إنتاج أفلام يظهر فيها الممثلون بمراحل عمرية مختلفة دون الحاجة إلى مكياج معقد أو مؤثرات بصرية باهظة التكلفة.

التفوق على الأساليب التقليدية

على عكس الأساليب السابقة التي غالبًا ما تفشل في تقديم مظهر دقيق يعكس هوية الشخص عند أعمار معينة، أثبتت MyTimeMachine تفوقها.

فمن خلال مقارنة شملت صورًا لشخصيات معروفة مثل جاكي شان وجينيفر أنيستون، أظهرت التقنية نتائج تفوقت على الطرق التقليدية مثل Fading وSAM، سواء في الصور الثابتة أو الفيديوهات.

ومع تطور هذه التقنية، قد نشهد انتشارها في تطبيقات شخصية وتجارية على حد سواء. تصور مثلاً أن يتمكن المستخدم العادي من تجربة هذه التقنية لمعرفة كيف سيبدو في المستقبل بقدرة عالية من الدقة، أو أن يتم استخدامها في تصميم إعلانات أكثر واقعية.

Related Posts

أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي الأقل هلوسة – تحليل شامل
  • يناير 12, 2025

في ظل التوسع الهائل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، يظل التحدي الأكبر الذي تواجهه هذه النماذج هو تقليل ظاهرة “الهلوسة”….

اقرأ المزيد

محركات البحث بالذكاء الاصطناعي: هل نثق بها؟
  • نوفمبر 20, 2024

مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل غير مسبوق، يتجه العديد من الشركات الكبرى إلى دمج هذه التكنولوجيا في محركات البحث الخاصة…

اقرأ المزيد

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مقالات قد تهمك

ChatGPT تطلق ميزة “المهام”: مساعدك الشخصي المدعوم بـ GPT-4o

    ChatGPT تطلق ميزة “المهام”: مساعدك الشخصي المدعوم بـ GPT-4o

    نموذج OpenAI O1 يثير الجدل: لماذا يفكر بالصينية أثناء الإجابة؟

      نموذج OpenAI O1 يثير الجدل: لماذا يفكر بالصينية أثناء الإجابة؟

      LlamaV-o1: نموذج ذكاء اصطناعي عربي يشرح تفكيره متفوقًا على Claude 3.5

        LlamaV-o1: نموذج ذكاء اصطناعي عربي يشرح تفكيره متفوقًا على Claude 3.5

        AIConvert: موقع ذكاء اصطناعي عربي مجاني لإنشاء وتعديل وترميم الصور

          AIConvert: موقع ذكاء اصطناعي عربي مجاني لإنشاء وتعديل وترميم الصور

          أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي الأقل هلوسة – تحليل شامل

            أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي الأقل هلوسة – تحليل شامل