MyTimeMachine（MyTM）是一种创新的个性化面部年龄转换技术，能够根据约50张个人照片，模拟20至40年的年龄变化。该技术通过训练一个适配器网络，结合预训练的全局老化模型，生成高质量的年龄回退和进展效果，同时保持用户的独特身份特征。MyTimeMachine不仅适用于静态图像，还能扩展到视频领域，提供时间一致性和高度的身份保持能力，超越了现有的技术水平。

MyTimeMachine是什么

MyTimeMachine（MyTM）是一种前沿的个性化面部年龄转换技术，通过分析大约50张用户照片，模拟20至40年的年龄变化。该技术利用适配器网络训练的个性化预训练全局老化模型，能够实现高质量的年龄回退（de-aging）和进展（aging），并有效保留个体的身份特征。此外，MyTimeMachine还能够处理视频，生成动态的年龄变化效果，确保时间上的一致性。

MyTimeMachine的主要功能

• 个性化年龄转换：根据用户提供的照片集合，实现面部的年龄转换，包括年轻化和老化效果。
• 身份保持：在进行年龄转换时，确保生成的图像与原始人物的面部特征高度一致。
• 高质量图像生成：采用先进的深度学习技术，生成高分辨率、逼真的面部图像。
• 视频扩展：不仅支持静态图像处理，还能在视频中实现人物年龄的动态变化，保持视觉上的一致性。
• 适应性：针对不同年龄段的用户进行优化，确保在训练数据覆盖的年龄范围内表现出色，并能够适应未见年龄的情况。

MyTimeMachine的技术原理

• 适配器网络：引入适配器网络，实现个性化老化特征与全局老化特征的结合，基于StyleGAN2生成老化图像。
• 损失函数：为适配器网络设计三种损失函数：
  • 个性化老化损失：确保生成的老化图像在身份特征上与参考图像相似。
  • 外推正则化：控制超出训练年龄范围的老化效果，利用全局先验信息。
  • 自适应w-norm正则化：解决StyleGAN的反转-编辑性权衡问题，确保在保持身份的同时进行形状和纹理的老化变化。
• 全局老化先验：基于先前训练的全局老化模型，学习一般人群的老化特征。
• 个人照片集合：用户需提供约50张个人照片，这些照片需跨越一定年龄范围，以便训练适配器网络，学习个性化的老化特征。
• 扩展到视频：利用面部交换技术将个性化的老化效果应用于视频，生成时间上一致的老化效果。

MyTimeMachine的项目地址

• 项目官网：mytimemachine.github.io
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.14521

MyTimeMachine的应用场景

• 电影和电视制作：在影视作品中，创建角色的年龄变化效果，以符合剧情需求。
• 广告和娱乐：在广告中展示产品随时间变化的效果，例如护肤品或健康产品。
• 法医学和刑侦：帮助执法机构通过老化图像识别和追踪多年未见的嫌疑人或失踪人员。
• 历史重现：重现历史人物在不同年龄阶段的形象，用于教育或历史纪录片。
• 个人娱乐：用户可以体验自己在未来某个年龄的样子，作为娱乐或纪念用途。

常见问题

• 使用MyTimeMachine需要提供多少照片？：用户需要提供大约50张个人照片，以便系统训练个性化模型。
• 生成的图像会保留我的身份特征吗？：是的，MyTimeMachine在进行年龄转换时会确保生成的图像保持与原始面部特征一致。
• 我可以使用MyTimeMachine制作视频吗？：当然可以，MyTimeMachine支持将个性化的老化效果应用于视频，确保时间上的一致性。
• 该技术适用于哪些年龄段？：MyTimeMachine适应不同年龄范围，确保在训练数据覆盖的年龄段内表现良好。