경기 영상을 위한 운동선수 얼굴 합성

믿을 만한 운동선수 얼굴 합성을 가장 잘 예측하는 값은 두 얼굴 사이의 각도 차이입니다. 정면으로 찍은 소스를 몸을 비튼 대상에 붙이면, 모델은 본 적 없는 뺨과 귀를 지어내야 합니다. 지어낸 형태는 보는 사람이 이름은 못 붙여도 바로 알아채는 부분입니다. 스포츠 대상에는 극단적인 각도가 가득하므로, 크레딧을 한 번 쓰기 전에 연속 촬영에서 머리가 가장 정면에 가까운 프레임을 찾으십시오.

두 번째 변수는 번짐이고, 방향이 반대입니다. 소스가 흐리거나 흔들리면 모델이 옮겨 갈 질감 자체가 나빠지지만, 대상이 흐린 것은 괜찮습니다. 합성된 영역이 그 부드러움을 자연스럽게 물려받기 때문입니다. 선명한 소스와 흐린 대상이 맞는 짝입니다. 반대로 선명한 대상에 흐릿한 소스를 넣으면 화질 낮은 사진에서 오려 붙인 얼굴이 나옵니다. 실제로 그렇게 한 것이고, 어떤 향상 기능도 이 흔적을 완전히 가리지 못합니다.

헬멧, 바이저, 페이스 케이지, 마우스피스, 헤어밴드, 턱에 올린 손, 프레임을 가로지르는 공이 스포츠 소재에서 얼굴의 일부를 가립니다. 오클루더 모델은 바로 이것을 위해 있고, 이 모델을 켜는 것이 격렬한 종목에서 값어치가 가장 큰 한 번의 변경입니다. 켜지 않으면 파이프라인은 헬멧을 얼굴로 보고 껍데기 위에 피부를 칠하며, 1미터 밖에서도 망가져 보입니다.

검출 점수는 그 짝이 되는 설정입니다. 어떤 영역을 얼굴로 인정하기까지 넘어야 하는 신뢰도 기준값이고, 케이지 뒤에 반쯤 숨거나 움직임에 옆으로 끌린 얼굴은 기본값을 좀처럼 넘지 못합니다. 프레임이 빠지지 않을 때까지 조금씩 낮춘 다음 멈추십시오. 너무 낮추면 검출기가 관중석과 등번호에서 얼굴을 찾기 시작하고, 합성이 엉뚱한 머리로 옮겨 갑니다.

경기장 조명탑은 여러 방향에서 동시에 강한 그림자를 던지고, 자연광에는 없는 색 기운을 함께 씌웁니다. 고르게 밝은 실내 인물 사진을 거기에 떨어뜨리면 얼굴 교체는 다른 건물에서 찍힌 얼굴처럼 보입니다. 실제로 그렇기 때문입니다. 해결은 소프트웨어 이전 단계에 있습니다. 대상과 비슷한 조건에서 찍은 소스를 고르십시오. 낮 경기에는 야외 사진, 야간 경기에는 인공 조명 아래의 사진입니다. 이만큼 벌어진 조명 차이는 고급 패널의 어떤 값으로도 메워지지 않습니다.

땀과 반사광은 스포츠에만 있는 또 다른 문제입니다. 젖은 이마는 마른 소스 얼굴에 없는 하이라이트를 만들어 내므로, 번들거리는 몸 위에서 합성된 얼굴만 무광으로 보일 수 있습니다. 얼굴 향상은 영역 안에 그럴듯한 피부 질감을 다시 세워 도움이 되고, 마스크 블러를 올리면 마른 이식면과 젖은 헤어라인이 만나는 경계가 부드러워집니다. 한 번에 파라미터 하나만 바꾸십시오. 그러지 않으면 무엇이 효과가 있었는지 끝내 알 수 없습니다.