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真实到可怕!英伟达MIT造出马良的神笔

随着左侧体模型的跳动、位移和肢体不断变换,右侧的真中,主角也在随之舞蹈,无论你想要什样的姿势,变高、变矮、变胖、变瘦,只要把左侧的体模型调整一下,右侧的真就会乖乖的听你调教。 如果应用在生产中,简直可以让抠图小鲜肉们一年拍10000部电影都不成问题。 最后,清晰的效果欢迎大家点开查看: ? 技术细节 这NB的效果,是实现的? 说下要点。 ? 器共有两种,一种处理图片,一种处理。 图片器同时获取输入图像和输出图像,并从多个特征尺度进行评估,这与pix2pixHD类似。器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。 论文中表示,这是一种在生成对抗性学习框架下的新方法:精心设计的生成器和器架构,再加上时空对抗目标。 包括用8个GPU训练,用1个GPU又该设置等等。 ? 你所需要准备的是,一个Linux或者macOS系统,Python 3,以及英伟达GPU+CUDA cuDNN。

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腾讯云直播开发日记 (一) 直播播放和观看

腾讯云直播开发日记 (一) 直播这一两年在移动互联网上可以说是非常的火,各种直播软件层出不穷. 直播和短也变成了连体婴儿, 那我们如何进行这种项目的开发呢? 腾讯云直播产品介绍 首先腾讯云有解决方案,互动直播和通用,都是根据他们的产品组合来解决不同问题,也就是你直播是个服务得,你短是个服务也得,总而言之钱越多能解决的问题越多。 ,高效解决直播延时等问题 云点播 直播之后,要看回放办? 这个,本地有想让用户看也能上传。结合云直播使用 ---- 服务端的话就介绍这个,根据业务选择解决方案,自己也可以选择不同服务。 美颜特效 SDK 美颜特效已集成到(移动直播/短)企业版 SDK 中, 如果你的产品做类似抖音这种短服务,发短的时候需要特性, 嘻嘻, 这个拍摄设置大眼、瘦、V 、下巴调整, 50W/

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    用AI女友是否拍过羞羞?当心黑产的圈套

    接下来是重点:这个工具通过机器学习的方式把羞羞网站的数据和各大社交媒体的数据交叉对比,那些出现在羞羞里的“退休小姐姐”。 而从头到尾,我们在这个原谅宝上看不到任何真实数据,没有数据库说明,没有匹配来源明细,整个过程空口绿帽。单凭一个指数就说我有问题?你倒是给个链接给个我看看啊! 要想获得原谅指数,只能上传真像照。 让费解的是,在你上传照片之后,原谅宝会自动识照片物的性、年龄和表情,准确率出奇地高。 ? 不绿,还要识,这是什骚操作? 原谅宝丝毫不费功夫地套出了真照和名,利用上AI识出来的性、年龄,如果配合从黑市上来的隐私数据,匹配出完整的个信息不是没可能的事儿。 在这个解锁扫、支付凭、贷款靠年代,我们很难想象黑产还会利用AI、利用我们的数据做出什来。

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    在阿里“解放”黄师是一种样的体验

    文字时,我们还能通过关键词或者变体词汇来审核,但是对待图片,完全没有能力,都靠工。”薛晖对宅客道说。 所以,接下来宅客道要讲述的是十年 AI 大佬如何从“解放”黄师起步的故事。 ? 所有这些特征的权重组合通过机器学习模型决定,也因此,机器通过颜色、纹理、形状来识黄图,大量肉色的沙发、地板会被“无辜牵连”,机器黄也只能识正经的苍老师,动漫版、大幅度倾斜的小黄图无法识。 从阿里内部跳出来看,“绿网”的竞争对手并不是传统意义的巨头企业,而是各类做计算机觉、自然语言处理的独角兽和创业公司。 没什的好办法,只有不断在标准化、通用性、技术先进性上打磨产品。 对薛晖而言,更多技术的落地并没有那容易。光拿下阿里杭州园区的门禁,他们就费了一番力气。园区的行政部门的同事对使用门禁刷有顾虑: 识率到底高不高?园区里这,误识办? “30 个员牺牲,这代价是非常大的,我女儿小学班的家长里有是消防员,曾经组织过小学生和家长去参观消防队工作,所以我也特想到这个点,这是非常重要的工作,我们身边也会有在做这件事情,我有时候在想

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    国内第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    但是,在今年8月,支付宝刚刚宣布投资3亿普及刷技术后,就有发布了一个测试,在中,工作员使用3D打印制作的蜡像头,骗过支付宝的系统,成功到了一张火车票。 ? 据了解,“Deepfake挑战赛”的目标是,找到一款能检测是否被换过的工具,并且它能被每个便捷操作。 目前,这种算法能识未经修改的图像和单像素级图像里的假图像,定准确率在 71% 到 95% 之间,具体定情况取决于使用的样本数据集,但该算法还未扩展到对 Deepfake 伪造的检测。 用区块链技术假图片和假 能够用技术来解决技术问题的,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。 通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了假图片,区块链技术还能

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    国内第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    但是,在今年8月,支付宝刚刚宣布投资3亿普及刷技术后,就有发布了一个测试,在中,工作员使用3D打印制作的蜡像头,骗过支付宝的系统,成功到了一张火车票。 ? 据了解,“Deepfake挑战赛”的目标是,找到一款能检测是否被换过的工具,并且它能被每个便捷操作。 目前,这种算法能识未经修改的图像和单像素级图像里的假图像,定准确率在 71% 到 95% 之间,具体定情况取决于使用的样本数据集,但该算法还未扩展到对 Deepfake 伪造的检测。 用区块链技术假图片和假 能够用技术来解决技术问题的,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。 通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了假图片,区块链技术还能

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    论文Express | 谷歌DeepMind最新动作:使用强化对抗学习,理解绘画笔触

    大数据文摘作品 作者:龙牧雪 深度学习合成图像并不是什新鲜事。谷歌自己就做过SketchRNN,能识8条腿的猪有异常,输出4条腿的猪(戳这里看)。 不过这些都依赖于类输入数据的指导。 器能判断某图形是由Agent生成的,还是从真实照片的数据集中采样而来。 如果代理生成的图像成功地骗过了器,就会获得奖励。也就是说,奖励函数本身也是由代理学习得来,类并没有设置奖励函数。 根据谷歌放出的一个绘画,该方法在数字、物肖像的生成上,均取得了不错的效果。 谷歌绘画的 ▼ ? 同时值得注意的是,这里对绘画的笔顺并没有强调,只要画得像,就不管是画出来的了。 ? 在的真实数据集上,强化对抗式学习也取得了不错的效果。 绘制时,代理能够捕捉到部的主要特征,例如型、肤色和发型,就像街头艺术家用寥寥几笔描绘肖像时一样: ?

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    《甄嬛传》原班马“上演”性转女儿国,AI导的这出戏让网友直呼:还有多少惊喜是朕不知道的

    丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 看“四郎”陈建斌和“嬛嬛”孙俪性反转,跳韩舞《Trouble Maker》是一种什样的体验? AI性反转有多真实 以上,全部来自微博博主“会火”和“二丁目怪兽”近期转载的两个作品,原版出自b站up主“电影画师-猎罪图”。 由于实在太逼真,大家的代入感太强,各种玩梗简直停不下来。 不过,还真有不明真相的朋友一开始还挺纳闷: “陈建斌还没有孙俪高?” “孙俪可以这帅?” ……这足以证明AI技术有多高超。 长期关注技术的一眼就看出来这是用Deepfake搞的事儿。 在应用方面,奥巴马假、杨幂演朱茵、TikTok上一周吸粉32万的假“阿汤哥”……全球互联网最多的就是这类换明星的娱乐,博得大家饭后茶余的哈哈一笑。 而在几周前,央也曝光了出现在多地的AI换诈骗。 值得注意的是,如今制作一个冒充亲友的只需2-10元。 全民换时代的到来,大家也要注意甄了。

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    卓伟:腾讯云融合技术构建

    4月13日结束的计算机觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识系统的方法切入,讲述腾讯云、文字识核身等技术能力原理与行业应用,为各位开发者带来了一场工智能领域的技术开拓实践之旅。 这有几个图片,比如这里三张图,一个小黄图,一个暴力图、一个政治敏感任务,用户接入后其实不需要关心审核自己的图片,融合的API自动集成了内容审核的黄、暴、政的能力,只要不合规的图片,都会拦截掉 image.png Q:融合的时候,多目标追踪呢?如果是有移动的时候,有交叉。 A:这里面有一个追踪的算法在里面,我可以追踪到你的移动轨迹。 Q:融合,速度是样的?用户的需要多少张?需要不同角度吗?你们这个DeepFake是算法识吗? A:的操作肯定是异步化的操作,耗时较久做成同步是不合适的,因为这涉及到的编解码、截帧、逐帧的检测和特征提取以及替换的过程,我们之前测过900多兆的编解码和截帧可能在3到4分钟,这大的耗时

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    打开C端市场,安防还需搬掉三座“大山”

    用摄像机或摄像头采集含有的图像或流,并自动在图像中检测和跟踪,进而将检测到的与库中数据进行对比、识等一系列相关技术。 于其独特性与便捷性,从去年开始就广泛应用,其中以金融、安防领域渗透最快。 ? 每一项新技术、新产品的延续依靠的都是市场的发展势态,比如当初令镁客君十分心水,并且偷偷攒钱了一个的MP4,那时听音乐、看书、看都在这一台小小的机器上进行。 那,在消费者市场上,+安防的难以扩展的原因又在哪里? ? 首先,良莠不齐的产品导致的病态市场。 纵然是安防产品,由于长久以来形成的行为习惯,们依然会忽此类产品的存在,而要想改变用户的习惯,这需要一段漫长的时间。

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    到底

    前台小区刷登记 以往进入一些小区总要进行实名登记,记录身份证什的,是不是很伤脑筋,现在一秒刷进小区,让你方便的不要不要的。 景区出入园检票 终端是一款高性能的产品,只需要在第一次入园时录入,然后就可以“刷”游览景区内各个景点,同时出入景区也将更加便捷。 图13 景区出入园检票 14.对比(娱乐类) 主要通过后的特征,和其他比对,比如娱乐类,父子,母女,好友等比对,用来判率,或者可以更精细说明鼻子比较像,眼睛比较像等等。。。 以往的做法可能是根据大量的肉搜索录像,找出嫌疑犯可能出现的范围(但是比较耗时),可以通过中捕获该疑犯头像,然后肉再去排查定位,提高效率,最后画出大概范围。 ? 图15 嫌疑定位 16. 从技术角度来看,就是一个可识的URL地址,刷就是调用后台接口传用户名和密码- -。接下来你能提供什的样的信息和服务,就看你的数据量有多大了。 ?

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    腾讯云狂欢季 短首选 音通话产品特惠 8 折起

    二是上级要求工监管内容,随着短规模增大,工成本高而且效率低,工对短进行分类或添加标签就无法自动识内容,以上是短业务的痛点,这些腾讯云都能提供相应的短解决方案,轻松解决客户的问题。 点我购 点我购 二、短-扩展型套餐 开发短 APP 功能 特效制作/就近上传/分发播放功能 短 SDK 支持 23 款特效功能,就近上传,智能加载,赠送点播流量包 点播流量包 增加课程录制回放功能 活动地址:点我打开 在页面最下面可以找到并领取 我们的优势与解决方案 可直接在手机端进行剪辑、拼接、添加滤镜、挂件、绿幕抠像等特效制作,令开发者的 APP 具备多种短创作玩法 结合腾讯云点播服务的云端能力 ,可以让用户的作品快速上传存储到云端,并由腾讯云无缝提供快速转码、黄和分发 可直接对直播流进行打点截流、回溯截流录制;方便将精彩的直播片段精编,以短的形式进行更大范围的传播和沉淀 与腾讯云点播的黄能力相结合 ,可以在上传完成后自动发起黄,并及时接收黄结果通知 结合腾讯的工智能引擎,识用户上传的未命名或未分类的短内容,进行智能标签

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    微信AI正在完成:有码走遍天下,从此花钱刷

    从今往后,微信要改变什?又要将我们带向何方? 今天,一年一度“年会”上,微信给出如下答案: 不,没有,未完成…… 然而被这些“示弱”骗了。毕竟社会你龙哥,可能承认自己不行。 算懂你呢? ? 第一点,有智慧菜单,刷核身后知道你往常口味,选择起来更简单; 第二是支付,同样刷支付。 可以预见的是,这样的刷点单支付一体机,就会遍布各大快餐连锁店了。 酒店告房卡 最后,还有一项排队痛点——酒店入住,现在微信也给出解决方案。 ? 以后酒店前台甚至不用服务员,只需要携带身份证+刷核实身份,就能入住办理酒店入住了。 或许你会问,那房卡办? 接下来所有办公设备、电话会议,微信和小程序都能在其间发挥作用。 ? 最新的一步是即刻,这是微信在短领域的最新布局。 但2019已至,下一个会被微信写入编年史的大事件又会是什? 站在未完城里,我押刷支付。

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    国内第一案来了,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    但是,在今年8月,支付宝刚刚宣布投资3亿普及刷技术后,就有发布了一个测试,在中,工作员使用3D打印制作的蜡像头,骗过支付宝的系统,成功到了一张火车票。 ? 据了解,“Deepfake挑战赛”的目标是,找到一款能检测是否被换过的工具,并且它能被每个便捷操作。 目前,这种算法能识未经修改的图像和单像素级图像里的假图像,定准确率在 71% 到 95% 之间,具体定情况取决于使用的样本数据集,但该算法还未扩展到对 Deepfake 伪造的检测。 用区块链技术假图片和假 能够用技术来解决技术问题的,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。 通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了假图片,区块链技术还能

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    Recorder︱一些图像识初创公司产品及API搜集ing...

    )、辨识、相似搜索、分组 7、中的图像技术 抖动的自动进行平滑和稳定处理、使用具有高精度的位置检测和跟踪功能来分析,可在一个中最多检测 64 张、测在静态背景的中发生运动的时间 二、国内图像处理 1、face++旷、证件识、图像识 2、格灵深瞳(图像识) 格灵深瞳是一家专注于计算机觉以及工智能的科技公司,投资给这个团队的未来市场估值达几千亿。 3、图普科技(图像识) 国内最大的图像识云服务平台,每日处理数亿的图片及内容。创始李明强是微信创始团队成员之一,曾带领团队打造出QQ邮箱。业界最专业的智能图片黄师。 语音转化 可替您将文字转成语音、文字转成方言(真语音),识语音、歌曲等。 可以为您完成内容收集,字幕识内容定等内容。 19.深图智服 http://www.deepir.com/tech 智能色情、反动、暴力、恐怖、血腥、违规等图片与

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    只要一张照片,说话唱歌自动生成,降维打击Deepfakes丨已开源

    呵呵,真棒,以后坏们被捏到把柄的时候,就都能说“没有的事啦,是假。” 多器结构 如何用一张照片做出连贯?研究员认为,这需要时序生成对抗网络(Temporal GAN)来帮忙。 在Temporal GAN中有两个器,一个为帧器,确保生成的图像清晰详细,另一个是序列器,负责响应听到的声音并产生对应的面部运动,但效果并不那优异。 ? ,使用两个时间器,对生成的进行听对应,来生成逼真的面部动作。 所以,最新版基于语音的合成模型来了。模型由时间生成器和3个器构成,结构如下: ? 帧器(Frame Discriminator)是一个6层的卷积神经网络,来决定一帧为真还是假,同时实现对说话面部的高质量重建。

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    AI换率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

    ,如何辨和处理换应用所制造的合成照片、合成是新型科技产品带来的新挑战。 从生成足以以假乱真的名不雅开始,很多使用者将这个“换神器”当成了造假工具,并通过社交网络将虚假信息(disinformation)传播到全世界。 事实上,大约 30% 经过 AI 换的合成照片、合成类仅凭肉眼无法识的,很容易被当作真实信息进行再次传播。这已成为一个亟待解决的社会性问题,面对这个问题,我们应该以及可以做些什? 以技术防御技术,让假无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向图像、的真伪。 作为目前学术界最大的合成数据库之一,由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换算法编辑的公开,以供学术研究使用。

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      换脸甄别

      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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