Модель лица: Свободно Модели Лицо 3D для Скачивания — Главная

Содержание

3d моделирование лица человека по фотографиям.

В последнее время очень популярна услуга создания 3D-модели человека по фотографиям для её последующей печати в виде гипсополимерной 3D-статуэтки. Самым непростым и высокохудожественным этапом в этой услуге является моделирование лица. В данной статье мы вам поэтапно расскажем, на что стоит обращать внимание 3D-моделлерам при создании 3D-лиц, какие при этом бывают сложности и как их избежать.

1. Конструкция черепа

При создании портрета очень важно учитывать конструкцию черепа, так как кость является единственной недеформируемой частью головы (за исключением движения нижней челюсти).

Мышечные ткани, жир и кожа, деформируются в зависимости от эмоций на лице.

Очень важно при создании экстремальных (в плане деформации) эмоций не потерять наличие конструкции черепа. При «потере черепа» лицо может выглядеть неестественно, хотя при этом и может быть согласовано клиентом.

Для начала определим такое понятие как Лицевой индекс.

Лицевой индекс помогает более точно установить пропорции соотношений между шириной скул и длины лица, чтобы избежать ошибки узких лиц.

В среднем высоту головы от подбородка до макушки можно взять за 22-23 сантиметра (оно может меняться в зависимости от формы черепа). А за среднюю ширину головы 16 см (расстояние измеряемое между точками эурион). Как правило, расстояние между точками эурион является самым широким на черепе.

Неверную конструкции головы выдает ощущение диспропорций лица, дисгармония масс, излишняя карикатурность. Наиболее это заметным становится при просмотре головы с экстремальных ракурсов, с углов с которых обычно никто никогда не фотографирует.

Как пример, с нижнего ракурса, голова кажется вытянутой и узкой. Лобные массы кажутся сильно выставленными вперед, контур нижней челюсти пропадает. Подбородок кажется непропорциональным по отношению к низу лица.

Однако ощущения некорректной анатомии и фактические нарушения конструкции лица могут совершенно некоррелировать между собой.

Например, на ниже приведённом примере, может казаться, что лоб сильно выставлен вперед, однако ошибка не во лбу, а в некорректной постановке скул и в ширине головы.

Лицо может казаться яйцеобразным не из-за ширины щек, а из-за отсутствия конструкций нижней челюсти и неверной постановки ширины точек черепа эурион (точек над ухом).

Изменение угла источников света и добавление перспективы, очень помогают определить нарушения в конструкции лица.

2. Портрет.

Создание верной конструкции черепа — это половина дела. Без портретных сходств лицо не получится узнаваемым, хоть конструкция лица и несет в себе большинство портретно-узнаваемых особенностей головы и лица в целом. Например, выступающий подбородок или выпирающие губные массы, что является следствием выступающих вперед зубов или же массивность надбровных дуг. Но речь идет больше о чертах лица, как об особенной совокупности костных масс, мышечных масс, процента жировых масс, качества и количества кожных масс.

В нашем мире огромное количество людей, но людей с одинаковыми лицами практически единицы. Каждое лицо по-своему уникально и отличается от другого лица своим набором уникальных черт и форм. Это и есть ключевой момент для создания портрета, понять особенности моделируемого лица.

Рассматривание других лиц и их сравнение со «средним» лицом помогает быстрее выделить конкретные уникальные отличия моделируемого лица от среднестатистического лица.

3. Объективное лицо и искажения объективного лица.

Предположим, есть некое объективное лицо, характерное конкретному периоду жизни человека, с конкретной эмоцией, которое необходимо создать. Объективное лицо, это то самое «истинное лицо» или же, то лицо которое мы получим при трехмерном сканировании. Но художник воспринимает это лицо только через фотографии. И это восприятие может быть в разной степени коррелировать с объективным лицом. Заказчик же, видел владельца лица воочию, и воспринимает лицо с этих же фотографий совершенно по-другому, в его голове возникает совершенно другая база образов отличная от базы образов художника.

Мы думаем, что это и является проблемой между ожиданиями клиента и поисками проделанными художником. Поэтому для создания наиболее объективного портрета нужно отбросить как можно больше субъективных или искажающих факторов.

Вот примерный перечень искажающих восприятие факторов.

Угол обзора камеры или «сила» перспективы.
Низкое разрешение изображения, его явная пикселизация или же расфокусировка лица.
Качество освещения на фотографии.
Наличие заграждающих факторов (очки, маски, кепки, падающие тени на лице)
Отсутствие достаточного количества ракурсов и плохие углы съемки.
Посторонние эмоции и разный возраст на фотографиях.
Качество кожи, наличие пост эффектов и фильтров.
Метод наложения фотографии на модель.
Привыкание к лицу.

Начнем по порядку.

3.1. Угол обзора камеры очень сильно влияет на воспринимаемую форму лица.

Чем больше угол обзора, тем сильнее вытягивается лицо. Все что ближе к камере становится крупнее, все что дальше от камеры, меньше и уходит как бы во внутрь. Такие фотографии чаще всего получаются при съёмке лица вблизи камеры и при создании селфи. Чем дальше сфотографирован человек, тем меньше в его лице перспективных искажений и тем сильнее перспектива стремится к фотографии.

3.2. Сжатие изображения.

Чем сильнее сжато фото, тем недостовернее воспринимается форма лица. Как правило, фотографии большого разрешения читаются лучше, и мозгу не нужно прилагать дополнительные усилия для распознавания черт лица. С клиентом же ситуация состоит по-другому. Клиент даже в сильно сжатой фотографии низкого разрешения увидит своего друга, любимого, коллегу. Все это связано с механизмом распознавания образов. При просмотре «пиксельного» фото, у клиента в голове, уже есть библиотека образов связанная с этим конкретным человеком и он с легкостью по некачественному фото может описать его конкретные черты.

Однако настоящим источником информации клиента является не фото, а его голова. Желательно меньше ориентироваться на некачественные фото, так как они могут в голове 3D-художника посеять сомнения об объективном лице.

3.3. Качество и углы освещения, ракурс.

Это те самые искажения, которые применяются профессиональными фотографами для преображения фотографируемой модели. Не все лица, красивы со всех ракурсов и не на все лица хорошо падает свет. Именно этого и стараются избежать, когда фотографируют. Фотографии человека, присланные клиентом, всегда чуть более привлекательные, чем объективная реальность и менее привлекательные, чем профессиональная фотосессия. Но для создания верной формы головы, для отображения всех черт лица, нужно увидеть все стороны лица. Поэтому наличие как можно большего количества фотографий и их анализ, создание подобных фотосклеек, помогут построить в голове образ объективной головы.

Наличие разных ракурсов позволит соотнести позиции тех или иных черт и масс лица в пространстве.

3.4. Заграждающие факторы.

Тут все просто. Очки, падающие тени на лице, портят восприятие лица. В глазах клиента, лицо с заграждающими факторами воспринимается абсолютно так же как и объективное лицо, а в глазах художника это полная неопределенность.

3.5. Отсутствие профиля.

Тот случай, когда все присланные фото только в фас и анфас. Наш мозг заточен под распознавание образов. Поэтому сделав поиск лица лишь только по анфасам, мы можем сказать, похоже, лицо или нет, и то не с полной уверенностью, так как присутствуют другие виды искажений. Клиент же знает, как выглядит объективное лицо, и несхожесть сразу распознает. Единственный вариант решения проблемы — это сделать как можно больше поисков и отправить клиенту, в надежде, что он сможет описать профиль либо найти дополнительные материалы по лицу.

3.6. Эмоции и возраст.

Эмоции очень сильно могут изменить восприятие объективного лица. Особенно в тех случаях, когда требуется конкретная эмоция, а на присланных фото она совершенно другая. В таких случаях лучше опираться на конструкцию лица, на костные структуры. Например, при открытой улыбке, мягкие массы лица очень сильно меняются и меняют восприятие лица, нежели чем на лице без эмоций. Однако костные массы, при этом остаются неизменными. Для создания улыбок надо опираться на анатомические материалы, сканы и экорше лиц с улыбками. И соотносить динамику деформаций лиц в примере с динамикой на конкретном объективном лице. Особенно в тех случаях, когда улыбка есть только в анфас.

Зачастую присылаемые фотографии сделаны в разные периоды жизни человека. Надо учитывать, что форма головы, лица, его черт меняется из года в год. Кроме того, помимо изменения мягких мышечных и кожных масс, меняются также и костные массы. А значит, с возрастом меняется и конструкция черепа. В итоге, более молодые лица воспринимаются иначе, чем более возрастные и тут нужен общий анализ фотографий. Какие черты сильнее сохраняются с возрастом, по какому принципу меняется лицо с возрастом. Зачастую, молодые лица могут сбивать художника с толку при моделировании состарившегося лица.

3.7. Макияж, фотошоп.

Использование фильтров и макияжа, еще один способ уйти от объективной реальности и исказить визуальное восприятие лица. Как правило, лица девушек на фото и в жизни две совершенно разные стихии. Девушки хотят выглядеть привлекательнее, чем они есть на самом деле. В таких случаях похожая конструкция лица и гладкая упругая кожа уже сделают большой вклад в портретное сходство. Однако порой бывает тяжело определить конструкцию лица на «зафотошопленных» фото. Также надо учитывать и то, что объективные формы могут не такими, какими они кажутся на фотографии, и придётся искать любые зацепки в других ракурсах. Сильно бликующая кожа тоже портит восприятие формы лица, в этом случае с фотографией можно поработать в фотошопе и заглушить мешающие блики.

3. 8. Метод наложения фотографии на модель.

Этот метод используется для быстрого поиска формы лица, однако при неправильном использовании этого метода, можно сильно исказить лицо. Для того чтобы избежать подобных искажений, нужно правильно выставить перспективу и ракурс. Найти точки опоры и оси лица. Одна из таких вспомогательных осей, это линия между основанием носа и мочкой уха. Угол поворота анфас-профиль можно ровнять по линии глаз. При этом нужно обязательно учитывать перспективные искажения. Так как два фото при разных полях зрения и углах обзора (например, профиль и полуанфас) при наложении никогда не сведут модель в единый объективный образ.

Негативная сторона такого метода ещё и в том, что лицо может сойтись с фото, даже может быть в некотором проценте случаев согласовано, но фактически в печати будет выглядеть совершенно иначе и расходиться с объективным лицом. Например, в печати лицо может быть более узким. Такие ошибки возникают при недостаточном количестве сведений фотографий с моделью, либо при неверном соотнесение углов лица на фото и угла модели. В идеале лицо должно сходиться с фото как минимум в 4-5 разных ракурсах.

3.9. Привыкание к лицу.

В процессе создания портрета художник привыкает к лицу. Из-за этого, некоторые уникальные особенности лица, воспринимаются им уже не так уникально, либо художник начинает принижать значение некоторые особенностей лица, дабы подчеркнуть его незначительные особенности. Проблема заключается в том, что когда мы первый раз видим лицо какого-то человека, то мы его воспринимаем, основываясь на своем опыте увиденных нами лиц. Наш мозг устроен так, что он склонен подчеркивать и запоминать различия или особенности лица, по сравнению с ранее увиденными лицами. Это требует минимум энергии для запоминания. При долгой же работе с лицом, мы принимаем все особенности этого лица как само собой разумеющееся и не отходящее от среднего лица. Это накладывает искажения на восприятие лица. Несмотря на все это, лицо увиденное в первый раз на фотографии, также может быть изначально неправильно прочитано и воспринято, но это уже совокупность всех вышеописанных проблем восприятия. Желательно делать перерывы при моделировании лица, отвлекаться, рассматривать другие лица. Этот простой метод помогает начать заново, свежо воспринимать создаваемое лицо.

С уважением, студия 3DKLON.

Выбираем модель правильно: 5 базовых типажей

https://fafastudioproduction.com/wp-content/uploads/2018/11/Main_img_blog_fashion-models-faces-1024×538.jpg 1024 538 fafastudioproduction.com fafastudioproduction.com https://fafastudioproduction.com/wp-content/uploads/2018/11/Main_img_blog_fashion-models-faces-1024×538.jpg 2021.02.202022.08.25

Для съемки каталога, лукбука и кампейна женской одежды модель — ключевой элемент. Внешность модели должна идеально соответствовать стилистике бренда, его целевой аудитории и позиционированию на рынке. Неудачный выбор модели может привести к непониманию со стороны покупателей, различным «репутационным» потерям и падению продаж.

Для правильной постановки задачи, продакшену или агентству, по поиску модели желательно пользоваться понятными в модельной индустрии термином — «модельный типаж». Именно по типажу необходимо проводить первичный кастинг моделей, а уж потом отбор по параметрам, цвету волос, кожи и пр.

Базовыми являются 5 типажей — classic (классическое), commercial (коммерческое), baby (детское), strong (сильное) и strange (странное или часто именуемое «фэшн»)-face.

CLASSIC FACE

Classic-face — классическое лицо с правильными, аккуратными чертами, где ничего особенно не выделяется. В целом внешность такой девушки очень гармонична и приятна, но мало запоминающаяся и «скучновата» с т.з. фэшн-индустрии.

Такой модельный типаж наиболее востребован для каталожной съемки, где внимание покупателя сосредоточено больше на изделии (завершающий этап принятия решения о покупке), а задача модели — не отвлекать и не раздражать. Также, хорошо смотрится в лукбуках классической или базовой одежды.
Фото: Наталья Гоций

COMMERCIAL FACE

Commercial-face или коммерческое, рекламное лицо — это пленительная женская красота и обаяние. Зачастую, это такие же идеальные classic-face, но усиленные харизмой и более выразительными глазами, губами или другими чертами лица. Это тот самый тип девушек, когда буквально «глаз нельзя оторвать».

Конечно же, наиболее эффективно такой типаж работает в рекламе и кампейнах, когда основная задача модели — мгновенно покорить своей красотой и заставить покупателя обратить внимание на бигборд, застыть над страницей с вашей рекламой в глянце или кликнуть на баннер в интернете. Для лукбука или каталожной съемки такой типаж «тяжеловат» и может очень отвлекать от самой одежды.
Фото: Ирина Шейк

BABY FACE

Baby-face отличается своей кукольностью — большие глаза, губы «бантиком», часто круглое лицо, наличие ямочек на щеках и прочих атрибутов милого детского личика. Невинность и наивность во взгляде.

Такой модельный типаж подойдет далеко не всем брендам из-за своей «вечной молодости», но очень часто востребован в тематических editorial-съемках для глянца. Если же стилистика вашей съемки или бренда предполагает отсылку к кукольности/сказочности/детству — baby-face идеально ее дополнит.
Фото: Наталья Водянова

STRONG FACE

Strong-face или сильное, строгое лицо — полная противоположность baby-face. Идеально ровные и острые черты лица, ярко выраженные, высокие скулы. Строгий, колючий, пронзительный взгляд. Часто высокие и очень худые. Если типаж baby — это отсылка к молодости, то strong — точно взрослее, серьезнее, стервознее.

Очень популярный в fashion-индустрии типаж, подходит большинству дизайнерских брендов одежды. Для масс-маркета может быть «грубоват», хотя опять же — все зависит от позиционирования вашего бренда. Достаточно универсален, потому может быть использован для кампейна, лукбука и каталожной съемки с одинаковым успехом.
Фото: Алла Костромичева

STRANGE FACE

И, наконец, самые интересные и востребованные в фэшн-индустрии модели — это strange-face. Дословно переводится как «странное лицо». То есть, его нельзя отнести ни к одному из выше названных типов, черты лица могут быть очень необычным и даже откровенно некрасивыми в бытовом понимании, но эти изъяны и придают девушке невероятное обаяние. Благодаря популярности в мире моды такой типаж часто называют fashion-face.

Пожалуй, это самый универсальный модельный типаж. Он незаменим для дизайнерской одежды — тут чем необычнее и даже страшнее лицо, тем лучше. Использование его для middle-сегмента или масс-маркета сильно добавляет им трендовости, но перегибать со «странностью» в этом случае не стоит.
Фото: Ирина Кравченко

Fashion (strange) прекрасно подходит для лукбука и хорош в каталожной съемке. Также, это единственный типаж способный уверенно конкурировать за внимание в рекламных кампейнах с commercial-красотками. Харизматичность и нестандартность таких fashion-face пленяет не меньше, а отсутствие «попсовости» добавляет изысканности вашему бренду.

Мы рекомендуем при выборе модели всегда отталкиваться в первую очередь от позиционирования бренда, его аудитории и целей, которые вы ставите перед съемкой. Сторонние рекомендации по поводу актуальности того или иного модельного типажа — важны, но всегда пропускайте их через призму ваших задач. К примеру, если вы создаете деловую женскую одежду — baby-face может оттолкнуть потребителя, если шьете базовые вещи — fashion или commercial модели придадут им глянца, а попытка использовать типаж classic-face для концептуальной дизайнерской одежды, скорее всего вызовет у вашей аудитории смешанные чувства.

Фото: vogue.com, vogue.ru, vogue.ua, the-sleeper.com

Получение морфируемой 3D-модели лица на основе фотографии в произвольном ракурсе / Хабр

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Learning 3D Face Morphable Model Out of 2D Images».

Трёхмерная морфируемая модель лица (3D Morphable Model, далее 3DMM) — это статистическая модель структуры и текстуры лица, которая используются компьютерном зрении, компьютерной графике, при анализе человеческого поведения и в пластической хирургии.

Неповторимость каждой черты лица делает моделирование человеческого лица нетривиальной задачей. 3DMM создётся для получения модели лица в пространстве явных соответствий. Это означает поточечное соответствие между полученной моделью и другими моделями, позволяющими выполнять морфирование. Кроме того, в 3DMM должны быть отражены трансформации низкого уровня, такие как отличия мужского лица от женского, нейтрального выражения лица от улыбки.

Исследователи из Университета Мичигана предлагают новейший метод получения 3DMM лица, основанный на глубоком обучении. Используя высокую эффективность глубоких нейронных сетей для осуществления нелинейных отображений, их метод позволяет получить 3DMM на основе 2D изображения, снятого в произвольной обстановке.

Более ранние подходы

Обычно 3DMM получают с помощью набора 3D сканов лиц и набора 2D изображений этих же лиц. Общепринятый подход заключается в использовании редукции размерностей при обучении с учителем, которая выполняется с помощью применения анализа главных составляющих (Principal Component Analysis – PCA) на тренировочном наборе данных, состоящем из 3D сканов лиц и соответствующих 2D изображений. При использовании линейных моделей, таких как PCA, нелинейные трансформации и лицевые вариации не могут быть отражены в 3DMM. Более того, для моделирования точных 3D текстур лиц необходимо большое количество «3D информации». Таким образом, использование данного подхода оказывается неэффективным.

Предлагаемый метод

Идея предлагаемого метода заключается в использовании глубоких нейронных сетей или, более конкретно, свёрточных нейросетей (которые лучше подходят для рассматриваемой задачи и менее затратны в плане времени вычислений, чем многослойные перцептроны) для получения 3DMM. Кодирующая нейросеть (энкодер) принимает на вход изображение лица и генерирует параметры текстуры и альбедо лица, с помощью которых две декодирующих нейросети (декодеры) оценивают текстуру и альбедо.

Как было указано ранее, линейная 3DMM имеет ряд проблем, таких как необходимость наличия 3D сканов лиц, невозможность использования изображений, снятых в произвольном ракурсе и ограниченная точность представления из-за использования линейной PCA. В свою очередь, предлагаемый метод позволяет получить нелинейную 3DMM модель на основе 2D изображений лиц высокого разрешения, снятых с произвольного ракурса.

Планарное представление

В своём подходе, исследователи используют развёрнутую 2D карту лица для представления его текстуры и альбедо. Они утверждают, что учёт пространственной информации играет важную роль, так как они применяют свёрточные нейронные сети, а фронтальные изображения лица содержат мало информации о боковых сторонах. Именно поэтому их выбор пал на планарное преставление.

Три различных представления альбедо. (а) – 3D представление, (в) – альбедо как 2D фронтальное изображение лица, (с) – планарное представление.

Планарное представление. x, y, z и суммарное представление текстуры.

Архитектура нейросети

Исследователи спроектировали нейросеть, которая, принимая на вход изображение, кодирует его в вектора текстуры, альбедо и освещения. Закодированные скрытые вектора для альбедо и текстуры декодируются с использованием двух декодеров, в качестве которых используются свёрточные нейросети. На выходе декодеры выдают блики лица, его альбедо и 3D текстуру лица. С использованием этих параметров, дифференцируемый рендеринг-слой генерирует модель лица посредством совмещения 3D текстуры, альбедо, освещения и параметров расположения камеры, полученных энкодером. Архитектура представлена на схеме ниже.

Архитектура предлагаемого метода для получения нелинейной 3DMM

Получаемая устойчивая нелинейная 3DMM может быть использована для 2D наложения лиц и решения проблемы трёхмерной реконструкции лиц.

Схема рендеринг-слоя

Сравнение с другими методами

Рассматриваемый метод был приведён в сравнение с другими методами на примере следующих задач: 2D наложение, 3D реконструкция и редактирование лиц. Предлагаемый метод превосходит другие современные подходы для решения этих задач. Результаты сравнения представлены ниже.

2D наложение лица

Одно из приложений метода — наложение лиц, что должно существенно улучшить анализ лиц в ряде задач (к примеру, распознавание лиц). Наложение лиц – непростая задача, но рассматриваемый метод показывает высокие результаты при её решении.

Результаты 2D наложения лиц. Невидимые пометки отмечены красным. Рассматриваемый метод отражает необычные позы, освещение и выражение лица.

3D реконструкция лица

Рассматриваемый метод также был приведён к сравнению на примере 3D реконструкции лица и показал выдающиеся результаты по сравнению с другими методами.

Количественное сравнение результатов 3D реконструкции

Результаты 3D реконструкции в сравнении с методом Sela и др. Предлагаемый метод сохраняет волосы на лице и другие особенности лица намного лучше, чем этот метод.

Результаты 3D реконструкции в сравнении с VRN от Jackson и др. на примере известного датасета CelebA.

Результаты 3D реконструкции в сравнении с методом Tewari и др. Как видно, предлагаемый метод решает проблему сжимания лица при наличии различных текстур (таких как волосы на лице).

Редактирование лица

Обсуждаемый метод разбивает изображение лица на отдельные элементы и позволяет изменять лицо с помощью манипуляций над ними. Результаты работы данного метода при редактировании лиц были оценены на примере таких задач, как изменение освещения и добавление дополнительных элементов лица.

Результаты добавления бороды. Первая колонка содержит исходные изображения, последующие – разные степени изменения бороды.

Сравнение с методом Shu и др. (вторая строка). Как видно, предлагаемый метод даёт более реалистичные изображения, и кроме того, лучше сохраняется идентичность лица.

Вывод

Предлагаемый метод, предположительно, получит широкое распространение, так как он позволяет получить точную и устойчивую 3DMM. Хотя 3DMM была широко распространена с момента своего создания, до появления рассматриваемого метода не существовало эффективного получения этой модели с помощью 2D изображений с произвольного ракурса.

Предлагаемый метод использует глубокие нейронные сети в качестве аппроксиматора для устойчивого моделирования человеческих лиц со всеми их особенностями. Столь необычный способ получения 3DMM позволяет проводить манипуляции с изображением и может быть использован во многих задачах, некоторые из которых были представлены статье.

Перевод — Борис Румянцев.

Модельное агентство и кастинговое агентство

Главная | Модель лица и кастинговое агентство Перейти к основному содержанию

Модели
- женский
- Мужской
- Классический
  - женский
  - Мужской
- Руки и ноги
- Пары
- Семьи
Актеры
- женский
- Мужской
- Лицо молодости
- Голос за кадром
Рекламные ролики
- женский
- Мужской
- Ведущие
Юниоры
- Новорожденных девочек
- Мальчики
- Девушки
- Мальчики
- девочки-подростки
- Мальчики-подростки
- Братья и сестры
Поддержка художников
- женский
- Мужской
- Прогулка на 3с.
Инфлюенсеры
- Создатель контента
- Инфлюенсер
- Микро-инфлюенсер
Креативы
- Прическа и макияж
- Домашний экономист
- Стилист
О нас
- Агентство
- Встретиться с командой
Свяжитесь с нами
Как применить

Дом — Лицо

ИЛАН ХУА

ОБЛОЖКА НОМЕРА WONDERLAND CHINA 22 СЕНТЯБРЯ

Продюсер: Вики Инь Фотограф: Пабло Саез. Стилист: Моника Зенг

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ИЛАН ХУА

CR FASHION BOOK НОМЕР 21 / ВАЛЕНТИНО

Основатель и главный редактор: Карин Ройтфельд Креативный директор: Эдуард Рисселе Фотограф: Чарли Трончот.

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ДЖУЛИЯ ПРАЙС

ЖУРНАЛ DOING BIRD

Фото Джованни Ди Стефано

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

АТИЕНГ БУЛ

HARPER’S BAZAAR ESPANA

Фото Владимира Марти Модный редактор Беа Вера

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

ИЛАН ХУА

КАМПАНИЯ HERMES LA MAISON

Фото Робби Лоуренса Стиль Элоди Дэвид

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

РОННИ ДРАХНОВСКАЯ

10 ЖУРНАЛ АВСТРАЛИЯ X CELINE

Фото Байрона Спенсера Стиль Питера Саймона Филлипса

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ДЖЕФФЕРИ ЛЕВЕР

ЖУРНАЛ СТИЛЬ ИТАЛИЯ

Фото Готье Пеллегрина

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

НЯНКИИР ДЭН

КАМПАНИЯ MAISON APN OEA FW22-23

Фото Богдана Богданова Стиль Бенедетты Урбини

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

НЯ ГАТБЕЛЬ

БАНАНОВАЯ РЕСПУБЛИКА

Фото Ричарда Фиббса

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

АТИЕНГ БУЛ

МАТЧИМОДА

Фото Итана Харта Стиль Алессии Симпсон и Криса Хоббса

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ИЛАН ХУА

ЖУРНАЛ РУСШ

Фото ТИМА ДЖОНТОМА Стиль ХЭННИ КУПЕР

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

АТИЕНГ БУЛ

L’OFFICIEL БРАЗИЛИЯ

Фото Джона-Поля Петруса Стиль Лукаса Фонсека

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ФИЛИН МЕРСЕДЕС

ДИОР

Фото Бриджит Нидермайр Стиль Элин Сван

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

ДЖЕФФЕРСОН ОБУСЕРИ

РЕЧНОЙ ОСТРОВ

Джефферсон Обусери

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

БО БЕЙ ПАРК

СТИВ МЭДДЕН

Бо Бэй Парк

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

НЯ ГАТБЕЛЬ

БАНАНОВАЯ РЕСПУБЛИКА

Ния Гатбел

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ИЛАН ХУА

GIVENCHY Rouge Sheer Velvet

ИЛАН ХУА

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

КОДИ УИЛЬЯМС

ЖУРНАЛ KALTBLUT X ДЭН ШПИГЕЛЬМАН

КОДИ УИЛЬЯМС

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

КИЛИАН МАЛЬБЕК

ЧАСТЬ ЖУРНАЛА X LOUIS TERAN

КИЛИАН МАЛЬБЕК

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

ДЖЕФФЕРСОН ОБУСЕРИ

UNIQLO X КРИСТОФ ЛЕМЕР

ДЖЕФФЕРСОН ОБУСЕРИ

1/ 5

ЗАКРЫТЬ

ВИРДЖИНИЯ ЛЯНГ

PRINTTEMPS.

COM

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

ИЛАН ХУА

COS

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

ИМАН ЛИЛИ

Vogue Италия

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

АДРИЕН КАРДИНО

МОДА ИСПАНИЯ

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

Кеннеди

Кампания Celine / Танцующий ребенок

КАМПАНИЯ CELINE

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

НОЮС К

Журнал L’effronte

ЖУРНАЛ L’EFFRONTE

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

ФРЕД ШКОДА

Эксперт по мужчинам Лореаль

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

КРИСТЕН ПЕЙДЖ

L’Officiel Brasil

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

СУДЖ ЛИ

Рекламная кампания кроссовок Dolce & Gabbana весна-лето 2020

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

Ханна Шекспир

Vogue Германия апрельский номер

Фотографии Йенса Утца

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

Ханна Шекспир

Журнал D la Repubblica

Фотографии КиКи Сюэ

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

НЯ ГАТБЕЛЬ

КАМПАНИЯ ISSEY MIYAKE SS20

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

НЯ ГАТБЕЛЬ

ЖУРНАЛ MIXTE

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

Ханна Шекспир

Мари Клэр Франция

1/ 5

ЗАКРЫТЬ

ФРЕДДИ ЭНГЕЛ

Хранитель

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

НОЗОМУ ИТО

Рекламная кампания Burberry весна-лето 2020

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

ЮСУФ БАМБА

Мэтью Уильямс ALYX представляет Rain Mag

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

БЕТАНИ ДЕ ВААЛЬ

Бетани Де Уолл для журнала Cubicle

1/ 5

ЗАКРЫТЬ

АННА СЕРОАЛО

Анна Сероало для журнала WEEK

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

АШАНТИ ХИЛДРЕТ

Ашанти Хилдрет для Moda Operandi

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

ИЛАН ХУА

Илан Хуа для журнала Wallpaper

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ЛОРЕЛЬ РАЙНЕР

Лорель Рейнер для L’Officiel Brasil

Фотографии Томаса Тебета Весь гардероб Louis Vuitton

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

ЛОРЕЛЬ РАЙНЕР

Лорель Рейнер для Nilli Lotan

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

ЛОРЕЛЬ РАЙНЕР

Лорель Рейнер для журнала Mojeh

Фотографии Вивьен и Тамаса

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

ЖАК ЛЕГЕН

М ле Монд

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

ЛЕАНДЕР ХАН

Журнал Шён

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ТЕО ДЕРВИЛЬ

Эль Франс

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

ЕВА СТАУДИНГЕР

Ева Штаудингер для Christian Siriano

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ФИНН ХЕЙТОН

Лучшие Мужчины

1/ 4

ЗАКРЫТЬ

АРРАН ХОРТОН

Ошеломленная Корея

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

АДРИЕН КАРДИНО

Эфирный мужчина

Зимний выпуск — Special Dior

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

ДЖОНАТАН БРАТТ

24 II Журнал

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

АНДРЕЙ АЛИН

Газетта делло Спорт

1/ 1

ЗАКРЫТЬ

АЛЕССИО Д’ОРТЕНЦИ

Луи Пион

SS20

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

ААРОН НЕИЗВЕСТНЫЙ

Джек Уиллс

1/ 2

ЗАКРЫТЬ

ЭММАНУЭЛЬ АДЖАЙЕ

Величайший

1/ 3

ЗАКРЫТЬ

Использование Hugging Face с Amazon SageMaker

Amazon SageMaker позволяет клиентам обучать, настраивать и выполнять логические выводы с использованием моделей Hugging Face для обработки естественного языка (NLP) на SageMaker. Вы можете использовать Hugging Face как для обучения, так и для вывод. Эта функциональность доступна благодаря разработке контейнеров глубокого обучения Hugging Face AWS. Эти контейнеры включают трансформеры Hugging Face, Tokenizers и Библиотека наборов данных, которая позволяет использовать эти ресурсы для обучения и логических выводов. Список доступных образов контейнеров глубокого обучения см. в разделе Доступные образы контейнеров глубокого обучения. Эти образы контейнеров глубокого обучения поддерживаются и регулярно обновляется исправлениями безопасности.

Чтобы использовать контейнеры глубокого обучения Hugging Face с SageMaker Python SDK для обучения, см. Оценщик лица SageMaker. С оценщиком обнимающего лица вы можете использовать функцию обнимающего лица. модели, как и любой другой SageMaker Estimator. Однако использование SageMaker Python SDK необязательно. Вы также можете организовать использование контейнеров глубокого обучения Hugging Face с помощью интерфейса командной строки AWS и SDK AWS для Python (Boto3).

Для получения дополнительной информации о Hugging Face и доступных в нем моделях см. документацию Hugging Face.

Обучение

Для проведения обучения вы можете использовать любую из тысяч моделей, доступных в Hugging Face и настройте их для вашего конкретного случая использования с дополнительным обучением. С SageMaker вы можете использовать стандартное обучение или воспользуйтесь преимуществами SageMaker Distributed Data и Model Parallel подготовка. Как и в случае с другими учебными заданиями SageMaker с использованием пользовательского кода, вы можете собственные метрики, передав определение метрик в SageMaker Python SDK, как показано в разделе «Определение обучения». Метрики (SageMaker Python SDK) . Захваченные метрики затем доступны через CloudWatch и как Pandas DataFrame с помощью метода TrainingJobAnalytics. Как только ваша модель обучена и настроена, вы можете использовать как и любая другая модель для запуска заданий логического вывода.

Как провести тренировку с обнимающим лицом Estimator

Вы можете внедрить Estimator Hugging Face Estimator для обучающих заданий с помощью SageMaker Python SDK. SageMaker Python SDK — это библиотека с открытым исходным кодом для обучения и развертывания моделей машинного обучения. на Sage Maker. Для получения дополнительной информации об оценщике обнимающего лица см. SageMaker. Документация по Python SDK.

С помощью SageMaker Python SDK вы можете запускать обучающие задания с помощью Оценщика объятий в следующие среды:

Создатель мудрецов Студия: Amazon SageMaker Studio – это первая полностью интегрированная среда разработки (IDE). для машинного обучения (ML). SageMaker Studio предоставляет единый визуальный веб-интерфейс. где вы можете выполнить все шаги разработки ML, необходимые для подготовки, сборки, обучения и настройки, развертывание и управление моделями. Информацию об использовании Jupyter Notebooks в Studio см. в разделе Использование Amazon SageMaker. Студийные тетради.
Блокнот SageMaker Экземпляры. Экземпляр блокнота Amazon SageMaker — это вычислительная машина с машинным обучением (ML). экземпляр, на котором запущено приложение Jupyter Notebook. Это приложение позволяет запускать Jupyter Notebooks в экземпляр ноутбука для подготовки и обработки данных, написания кода для обучения моделей, развертывания моделей на хостинг SageMaker, а также тестировать или проверять свои модели без таких функций SageMaker Studio, как Отладчик, мониторинг моделей и веб-среда IDE.
Локально: если у вас есть подключение к AWS и соответствующие разрешения SageMaker, вы можете используйте SageMaker Python SDK локально, чтобы запускать удаленное обучение и задания по созданию логических выводов для Hugging Лицо в SageMaker на AWS. Это работает на вашем локальном компьютере, а также в других сервисах AWS. с подключенным SageMaker Python SDK и соответствующими разрешениями.

Вывод

Для выведения можно использовать обученную модель обнимающего лица или одну из предварительно обученных моделей. Обнимание моделей лица для развертывания задания логического вывода с помощью SageMaker. Благодаря этому сотрудничеству вы только нужна одна строка кода для развертывания обученных и предварительно обученных моделей с помощью SageMaker. Ты также может запускать задания логического вывода без необходимости писать какой-либо пользовательский код логического вывода. С обычай код вывода, вы можете настроить логику вывода, предоставив свой собственный Python сценарий.

Как развернуть задание логического вывода с помощью Контейнеры глубокого обучения Hugging Face

У вас есть два варианта выполнения логических выводов с помощью SageMaker. Вы можете запустить вывод, используя модель, которую вы обучили, или разверните предварительно обученную модель Hugging Face.

Запустить вывод с обученной моделью: У вас есть два параметры для выполнения вывода с вашей собственной обученной моделью. Вы можете запустить вывод с помощью модель, которую вы обучили, используя существующую модель Hugging Face с SageMaker Hugging Face Контейнеры глубокого обучения, или вы можете принести свою собственную существующую модель Hugging Face и развернуть ее с помощью SageMaker. Когда вы запускаете вывод с моделью, которую вы обучили с помощью SageMaker Hugging Face Estimator, вы можете развернуть модель сразу после завершения обучения или загрузите обученную модель в корзину Amazon S3 и примите ее позже при выполнении логических выводов. Если вы приносите свою собственную существующую модель Hugging Face, вы должны загрузить обученную модель на ведро Amazon S3 и загрузите это ведро при выполнении логического вывода, как показано в примере «Развертывание трансформеров обнимающего лица для логического вывода».
Выполнение вывода с предварительно обученной моделью HuggingFace: Вы можете использовать одну из тысяч предварительно обученных моделей Hugging Face для запуска ваши рабочие места логического вывода без необходимости дополнительного обучения. Чтобы запустить вывод, вы выбираете предварительно обученная модель из списка Hugging Модели лица, как описано в разделе Развертывание предварительно обученных преобразователей обнимающих лиц для примера логического вывода.

Что вы хотите сделать?

Следующие блокноты Jupyter в репозитории блокнотов Hugging Face иллюстрируют, как использовать Контейнеры глубокого обучения Hugging Face с SageMaker в различных вариантах использования.

Я хочу обучить и развернуть модель классификации текста с помощью Hugging Face в SageMaker с ПиТорч.: Образец блокнота Jupyter см. в демо-версии PyTorch Getting Started.
Я хочу обучить и развернуть модель классификации текста с помощью Hugging Face в SageMaker с ТензорФлоу.: Образец Jupyter Notebook см. в примере TensorFlow Getting Started.
Я хочу запустить распределенное обучение с параллелизмом данных с помощью Hugging Face и SageMaker Распространяется.: Образец Jupyter Notebook см. в примере распределенного обучения.
Я хочу запустить распределенное обучение с параллелизмом моделей с помощью Hugging Face и SageMaker Распространяется.: Пример Jupyter Notebook см. в примере Model Parallelism.
Я хочу использовать точечный экземпляр для обучения и развертывания модели с помощью Hugging Face в SageMaker.: Пример Jupyter Notebook см. в примере спотовых инстансов.
Я хочу собирать пользовательские метрики и использовать SageMaker Checkpointing при обучении текста модель классификации с использованием Hugging Face в SageMaker.: Образец Jupyter Notebook см. в примере «Обучение с пользовательскими показателями».
Я хочу обучить распределенную модель TensorFlow с ответами на вопросы с помощью Hugging Face в Сейджмейкере.: Образец Jupyter Notebook см. в примере обучения распределенному TensorFlow.
Я хочу обучить модель распределенного суммирования с помощью Hugging Face в SageMaker.: Образец Jupyter Notebook см. в учебном примере распределенного суммирования.
Я хочу обучить модель классификации изображений с помощью Hugging Face в SageMaker. Модель лица: Свободно Модели Лицо 3D для Скачивания