该团队在一篇论文中写道，不可能在真实人物的数据集上训练FRAN（脸部重新老化网络）神经网络。这将需要成对的图像，显示一个具有相同面部表情、姿势、灯光和背景的主体在两个不同的已知年龄。相反，研究人员创建了一个由几千张随机生成的面孔组成的数据库。他们使用现有的机器学习老化工具对这些合成的面孔进行重新老化，然后将这一过程的结果输入到FRAN中。
神经网络可以分析一张头像，并预测脸部的哪些部分会受到老化的影响，然后它将皱纹或皮肤平滑等效果作为原始脸部的一个层次。正如Gizmodo所指出的，研究人员声称，这种方法允许FRAN在保持表演者身份和外貌不变的情况下对其进行重新塑造，即使他们的头或脸在移动，或者镜头中的光线发生变化。与其他方法不同，FRAN也不需要额外的脸部对齐步骤。
迪斯尼想要开发这样一个工具有很多充分的理由。首先，它可以减轻视觉效果艺术家的工作量，并加速这一过程。除了帮助那些没有大片预算的作品提高或降低演员年龄外，它还可以帮助控制膨胀的预算。据报道，《爱尔兰人》的预算中有很大一部分用于使罗伯特-德尼罗、阿尔-帕西诺和乔-佩西看起来更年轻，这部分预算高达2亿美元。
迪斯尼在自己的项目中一直在为表演者减龄，特别是在《星球大战》中的马克-哈米尔。明年夏天，当哈里森-福特再次扮演印第安纳-琼斯时，他看起来也会比你习惯看到的年轻一点--至少在开场时是这样。迪斯尼新的重新定型工具应该能让特效师在未来更快地从这些表演者的脸上减去岁数。
