
![image](/images/2022/26/01.jpg)

- โมเดล pix2pix GAN ที่เปลี่ยนรูปร่างหน้าคน (Edges) เป็นรูปภาพหน้าคน,
- เทรนด้วยชุดข้อมูลหน้าดารา (ส่วนใหญ่จากสหรัฐอเมริกา) รวม 8,760 รูป,
- ใช้ haarcascade จับหน้าจากรูป แล้วเปลี่ยนเป็นภาพร่างด้วย canny edge detection เพื่อใช้เป็น input สำหรับโมเดล (รูปจริงเป็น output),
- ใช้สถาปัตยกรรม pix2pix GAN โดยใช้ L1 loss สำหรับ generator (U-Net; สร้างภาพปลอมโดยการเติมสีลงใน pixel) และ BCE loss สำหรับ discriminator (Patch GAN; ทำนายแต่ละ patch ในรูปว่าจริงหรือปลอม),
- ในการใช้งานจริงเติมรูปจากภาพร่างที่คล้ายกับ training set ได้ดี (canny edges) แต่ยังมีปัญหากับภาพร่างแบบอื่น เช่น ภาพร่างที่หาจากอินเตอร์เน็ต

### แรงจูงในในการเข้าร่วมโครงการ (จากใบสมัครเข้าร่วมเมื่อ 10 สัปดาห์ที่แล้ว)

> "ผมมีแรงบันดาลใจมาจากวีดีโอใน youtube ที่สอนให้ AI เดินได้ใน engine unity ผมคิดว่ามันเท่ดีผมเลยอยากเรียนรู้เรื่องเกี่ยวกับ ML และ AI เพิ่มขึ้นครับ  ผมอยากทำ AI ที่ช่วยเกี่ยวกับการคนตาบอดในการเดินทางดวย object detection ปกติพอเวลาคนตาบอดจะเดินทางแลวจะใช้ไม้เท้าในการเดิน AI ของผมจะบอกคนตาบอกวาข้างหน้ามีอะไรด้วยเสียงและเตือนคนตาบอดเวลาจะขามถนนพร้อมกับช่วยนำไปถงทางมาลายและตรวจจบไฟจราจรหาชดขอมลจาก pov ของนักเดินทางใน google และนำมาแมสสิ่งของเองหรือหาจากเว็ปที่ทำ preset video มาให้แล้วครับผมยังไม่แน่ใจนะครับว่าจะเปลี่ยนหรือเปล่า  สัปดาห์แรกที่ผมเข้าค่ายนี้ผมแทบไม่รู้อะไรเกี่ยวกับ ML เลยครับ 5555 ผมคิดว่าตัวเองได้เรียนรู้เยอะมากๆใน 10 สัปดาห์ที่ได้เข้าร่วมโครงการนี้ตั้งแต่ไม่รู้จักคำว่า GAN จนได้มาลองทำเองผมรู้สึกโชคดีมากครับที่ได้มาเป็นส่วนหนึ่งในโครงการนี้ขอขอบคุณพี่ๆเพื่อนๆในค่ายที่ค่อยช่วยเหลือผมตลอดและทำให้ผมรอดมาได้นะครับ"

Edge-to-Face: Drawing Realistic Faces from Canny Edges

โดย นิธิศรัฎฐ์ พุฒิภาพงศ์ (พลัส) •