392257 ISY Project: Deep Face Editing with StyleGAN (Pj) (SoSe 2021)

Inhalt, Kommentar

In the project, you will gain practical experience with style generative adversarial network (StyleGAN) [see References], apply neural networks, and computational approaches to produce faces and objects transformations.

References:
This Person Does Not Exist https://thispersondoesnotexist.com
Animate your family photos https://www.myheritage.com/deep-nostalgia
Microsoft Face Demo https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face
AI Makes Near-Perfect DeepFakes in 40 Seconds! https://www.youtube.com/watch?v=iXqLTJFTUGc
Two Minute Papers: 3 New Things An AI Can Do With Your Photos! https://youtu.be/B8RMUSmIGCI
Two Minute Papers: Everybody Can Make Deepfakes Now! https://youtu.be/mUfJOQKdtAk
Arxiv Insights: Face editing with Generative Adversarial Networks https://youtu.be/dCKbRCUyop8
Henry AI Labs: StyleGAN https://youtu.be/AQBti_wN414
NVidia just released StyleGAN 2 https://youtu.be/BIZg_PPuj_0
When A.I. Becomes Creative https://youtu.be/KZ7BnJb30Cc
GitHub: OpenFace https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace
GitHub: DeepFaceLab https://github.com/iperov/DeepFaceLab
GitHub: Neural Photo Editor https://github.com/ajbrock/Neural-Photo-Editor
GitHub: Stylegan2encoder https://github.com/robertluxemburg/stylegan2encoder
GitHub: Official code for StyleGAN2 https://github.com/NVlabs/stylegan2

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

- Introduction to Neural Networks or Advanced Neural Networks courses.
- Python or C++ ( > 1 year).

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-GP Grundlagenprojekt Intelligente Systeme Gruppenprojekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein Lernraum vorhanden
registrierte Anzahl: 3
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2021_392257@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_262906392@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
3 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Donnerstag, 4. Februar 2021 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 4. Februar 2021 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 4. Februar 2021 
Art(en) / SWS
Pj / 4
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
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ID
262906392
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