Нужна нейросеть для генерации реалистичных портретных фото с лицом
Проект: Нужна нейросеть для генерации реалистичных портретных фото с лицом пользователя (уровень betterpic)
Описание задачи
- Из набора из 8–10 селфи необходимо обучать/дообучать модель, чтобы она генерировала портретные фото с тем же лицом в разных локациях.
- Качество и реалистичность должны быть сравнимы с betterpic.io, вторым приоритетом — aragon.ai.
- Можно использовать готовые библиотеки (Stable Diffusion, DreamBooth, etc.) или собственный пайплайн.
Функциональность
- Генерация: Модель, способная выдавать реалистичные фотографии с конкретным лицом в различных сценах.
- Улучшение качества (Upscaling): Интеграция подходящей модели (например, ESRGAN/Real-ESRGAN) для повышения чёткости и разрешения.
- Распознавание улыбки/открытого лица: Встроенный механизм проверки, чтобы отмечать, когда человек улыбается и лицо не закрыто (маской, рукой и т.д.).
Технические требования
- Производительность: Обучение не более 30–60 минут на среднеграфической видеокарте (оптимизации приветствуются).
- Выдача: Исходный код (Git), инструкция по развёртыванию (в идеале Docker). Набор тестовых примеров сгенерированных изображений.
- Среда разработки: PyTorch/TensorFlow/любая подходящая библиотека.
Сроки и бюджет
- Срок: Обсуждается (ориентир — несколько недель).
- Бюджет: По договорённости (зависит от качества реализации).
Критерии выбора исполнителя
- Опыт в CV/генеративных моделях (пример работ).
- Навык настройки и fine-tuning нейросетей (Stable Diffusion, GAN, DreamBooth и т.п.).
- Способность задокументировать решение и обеспечить простую установку.