İnsan Yüzü Modifikasyonu için Farklı Bir GAN Modeli

Authors : Emre Kardal, Vasif Nabiyev

Pages : 403-418

Doi:10.31466/kfbd.1278278

View : 126 | Download : 137

Publication Date : 2024-06-18

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde aktif olarak kullanılan Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN\'lar), makine öğrenmesi ve yapay zeka alanlarında son teknoloji yöntemlerden biridir. GAN\'lar, iki sinir ağının (Üretici ve Ayırt Edici) rekabetçi bir şekilde birbirlerini eğiterek yüksek karmaşıklıktaki veri örneklerini işlemelerine ve bu sayede gerçekçi yapay görüntüler, sesler veya videolar üretmelerine olanak tanır. Genel olarak GAN algoritması kullanan modeller, rastgele gürültü örnekleri ile rastgele sonuçlar üretmektedir. Ancak, bu çalışmada geliştirilen farklı bir GAN modeli, belirli koşullara uygun olarak modifiye edilmesi istenen hedef yüzlerin gerçekçi sonuçlar oluşturmasına odaklanmaktadır. Bu modelin tasarımında, hedef yüz verileri girdi olarak kullanılarak, bu yüzlerin istenilen özelliklere göre (örneğin, sakal ekleme, kellik, vb.) modifiye edilmesi sağlanmıştır. Deneysel sonuçlar, belirli koşullar altında üretilen çıktının kayda değer başarılar elde ettiğini göstermiştir. Özellikle, geriye yönelik bir eğitim süreci olmamasına rağmen, modelin çıktısı giriş olarak tekrar kullanıldığında, eski fotoğrafın yeniden oluşturulmasında %62 başarı elde edilmiştir. Ayrıca, fotoğrafların arka planı silinerek sadece yüz için yapılan hesaplamalar sonucunda bu başarı oranı ortalama %85\'e yükselmiştir. Bu çalışma, GAN modellerinin sadece rastgele gürültü ile sonuç üretmekten öte, belirli koşullara uygun gerçekçi modifikasyonlar yapabilme potansiyelini göstermektedir. Ulaşılan bu başarı oranları, özellikle güvenlik sistemleri, estetik cerrahi, film endüstrisi ve bilgisayar yaratıcılığı gibi alanlarda GAN modellerinin kullanım potansiyelini artırmaktadır.
Keywords : Üretken Çekişmeli Ağlar, Makine Öğrenmesi, Yapay Zekâ