イスラエルのTel-Aviv Universityの研究チームは、新たに1枚の写真から、その人物のアイデンティティーを維持したまま、異なる年齢の顔画像を合成し、頭の形状やシワなどの肌質感の変化をリアルに再現する事の出来る、AIによる年齢変換タスクを実行する事に成功しました。
このAI「SAM」（Style-based Age Manipulaton）は、事前学習した画像生成とエンコーダーをペアにしたEnd to Endの画像間変換アーキテクチャで加齢による変化をシミュレート。人物の希望する年齢を、StyleGANの潜在空間に直接エンコードすることで、高品質な画像合成を生成します。
SAMは、年齢を顔の属性（表情や髪形など）から切り離した方法でモデルを学習している為、その人のアイデンティティーを損なうことなく、シワなどの質感から頭の形まで精密な合成を生成することが出来ます。
入力する年齢から希望する年齢への変化を回帰タスクで生成する事により、これまでのような年齢クラス（例えば、0～2、3～6、7～9、15～19、30～39、50～69歳）などで顔を生成するのではなく、一年齢ごとにより細かい年齢でのシミュレーションが可能になりました。
動画では、年齢によって変化する顔のモーフィングで、その人の年齢による変化の様子を細かく見る事ができます。