다운로드 Face Jam AI

다른 한편에서는 원활한 경험을하려면 파일을 장치에 다운로드 한 후 파일을 사용하는 방법을 알아야합니다. APK 파일은 Android 앱의 원시 파일이며 Android 패키지 키트를 의미합니다. 모바일 앱 배포 및 설치를 위해 Android 운영 체제에서 사용하는 패키지 파일 형식입니다.
네 가지 간단한 단계에서 사용 방법을 알려 드리겠습니다. Face Jam AI 귀하의 전화 번호.

1 단계 : 다운로드 Face Jam AI 귀하의 기기에서

아래의 다운로드 미러를 사용하여 지금 당장이 작업을 수행 할 수 있습니다. 그것의 99 % 보장 . 컴퓨터에서 파일을 다운로드하는 경우, 그것을 안드로이드 장치로 옮기십시오.  

2 단계 : 기기에 타사 앱 허용

설치하려면 Face Jam AI 타사 응용 프로그램이 현재 설치 소스로 활성화되어 있는지 확인해야합니다. 메뉴 > 설정 > 보안> 으로 이동하여 알 수없는 소스 를 선택하여 휴대 전화가 Google Play 스토어 이외의 소스에서 앱을 설치하도록 허용하십시오.

3 단계 : 파일 관리자로 이동

이제 위치를 찾으십시오 Face Jam AI 방금 다운로드 한 파일입니다.
일단 당신이 Face Jam AI 파일을 클릭하면 일반 설치 프로세스가 시작됩니다. 메시지가 나타나면 "예" 를 누르십시오. 그러나 화면의 모든 메시지를 읽으십시오.

4 단계 : 즐기십시오

Face Jam AI 이 (가) 귀하의 기기에 설치되었습니다. 즐겨!

개발자 설명

Choose two faces and combine their styles with AI (generative neural nets) Additional Charges The watermark can be removed and the generated image can be exported with an in app purchase. Each generated image requires its own in app purchase. Here are a few ways this app can be used: 1) Hair color Set the "input" photo to the person whose hair color you want to change. Choose a photo of a person with the hair color you want for the "style" photo. Since hair color is a relatively shallow style, styles can be mixed at shallow depths here. Mixing deeper styles will transfer deeper properties from the style photo such as face structure, gender, and head pose. 2) Baby generator Choose photos of both parents and mix their styles. If mixing deep styles here, the gender styles will mix. There is a gender slider to adjust for this. If only mixing shallow styles, the gender will be that of the "input" face. 3) Hair transplant This requires deeper style mixing than hair color. Set the input photo to the person who will receive the hair, and the style photo to someone who will donate the hair. Try to find the shallowest depth that transfers the hair style. This seems to be the 2nd to last and 3rd to last layers in most cases. 4) Cartoons Some cartoon faces will be picked up by the face detector and their styles can be mixed with real people. Fun fact: most of the faces used as inputs in the examples were actually generated from this app! Those people do not actually exist. Note: This app does not collect any face data. All processing happens locally on the device. No data is shared with 3rd parties. No data is even stored locally. The only way to export data from this app is to share the generated image using the button in the lower right corner of the "stylized" image. Some of the functionality of this app was adapted from the following research: [1] Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in neural information processing systems 27 (2014). [2] He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. [3] Karras, Tero, et al. "Analyzing and improving the image quality of stylegan." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020. [4] He, Kaiming, et al. "Momentum contrast for unsupervised visual representation learning." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020. [5] Huang, Yuge, et al. "Curricularface: adaptive curriculum learning loss for deep face recognition." proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2020. [6] Richardson, Elad, et al. "Encoding in style: a stylegan encoder for image-to-image translation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021. [7] Tov, Omer, et al. "Designing an encoder for stylegan image manipulation." ACM Transactions on Graphics (TOG) 40.4 (2021): 1-14.