备案控制台
学习
实践
活动
专区
工具
TVP
文章/答案/技术大牛
写文章

怎么用服务器去搭建视频网站

怎么用服务器去搭建视频网站首先在代码层面上，需要注意高并发的问题，不断优化代码。我们能做的优化可分为三类：架构优化、算法优化和语言优化。有时候代码不完善，非常占用CPU的资源。 至于一些服务器搭建的时候，硬件本身配置就不高，那么升级配件或者换一家适合的服务器租用供应商，是非常有必要的。而在服务器租用的过程中，视频类网站除了对硬件的需求比较高之外，对于带宽的要求也是不小的。 无论是直播类的网站还是转播类的视频网站，带宽需求是非常重要的，特别是直播类网站，对于服务器搭建的带宽需求是很大的。大带宽的服务器租用，多数情况下，是他们的首选。 服务器采用udp协议传输音视频数据、tcp协议传输控制信令，以此来保证控制信令可靠且音视频数据传输延时低。 对于视频类网站的香港服务器搭建，还可以直接开通一个CDN加速，这样可以更好的然用户的访问速度得到提升。

15330
  • 广告
    关闭

    人脸识别限时特惠，10万次资源包仅需9.9元！！

    基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    真实到可怕！英伟达MIT造出马良的神笔

    通过一个简单的素描草图，就能生成细节丰富、动作流畅的高清人脸： ? 根据勾勒出的人脸轮廓，系统自动生成了一张张正在说话的脸，脸型、面部五官、发型、首饰都可以生成。 ? 甚至还主动承担了给人脸绘制背景的任务。 除此之外，人脸的面色、发色也可以定制化选择，皮肤或深或浅，发色或黑或白，全都自然生成无压力： ? ? △ 面色红润style ? △ 一脸苍白style ? 如果应用在视频生产中，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视频查看： ? 技术细节 这么NB的效果，是怎么实现的？ 说下要点。 ? 鉴别器共有两种，一种处理图片，一种处理视频。 图片鉴别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。视频鉴别器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。 包括用8个GPU怎么训练，用1个GPU又该怎么设置等等。 ? 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。

    47230

    远程人脸识别系统技术要求 安全分级

    采用近红外光源照射人脸，通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析，从而判定是否为活体。 一次性鉴别机制 应防止与人脸识别身份鉴别有关的鉴别数据的重用。 例如采用近红外光源照射人脸，通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析，从而判定是否为活体。 ：打印的普通人脸照片、纸质高清人脸照片、手机屏幕重放的人脸照片攻击）； 防纸质面具伪造：应能检测或防止使用绝大多数人脸纸质面具的仿冒行为； 防视频伪造：应能检测或防止使用拼接、替换、翻拍视频进行伪造 ； 防人脸CG合成伪造：应能检测或防止使用CG技术将单张或多张人脸图像合成人脸视频或3D人脸模型进行伪造； 防假体面具伪造：应能检测或防止使用绝大多数人脸3D假体面具（树脂面具、硅胶面具）的仿冒行为

    23130

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

    鉴别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鉴别器，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，人类并没有设置奖励函数。 根据谷歌放出的一个绘画视频，该方法在数字、人物肖像的生成上，均取得了不错的效果。 谷歌绘画的视频 ▼ ? 接下来，鉴别器将作出预测，该图像是目标图像的副本，还是由代理生成的。图像越难鉴别，代理得到的回报越多。 重要的是，这一切是可以解释的，因为它产生了一系列控制模拟画笔的动作。 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，就不管是怎么画出来的了。 ? 在人脸的真实数据集上，强化对抗式学习也取得了不错的效果。 绘制人脸时，代理能够捕捉到脸部的主要特征，例如脸型、肤色和发型，就像街头艺术家用寥寥几笔描绘肖像时一样： ?

    46240

    用GAN还原语义标注图！还能手动改细节

    输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界： 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 到底是怎么一回事？上车，我们前去看看论文。 效果惊人 有一个官方演示视频—— pix2pixHD具有通过语义标注的图像还原到现实世界的能力，并且还能根据需要轻松修改和搭配图像。 在视频中可以看到，你可以一键更换车辆的颜色和型号，改变街道的类型，甚至还可以移除图像内景物甚至增加图像中的树木。 一张语义地图背后，是丰富的现实世界。 无论是在街景中增加和减少物体，还是改变人脸的五官，都是通过一个可编辑的界面完成的。 只能搞定256×256的pix2pix，怎么就变成这个“鹅妹子嘤”pix2pixHD呢？我们来看看技术细节。 网络架构 要生成高分辨率图片，直接用pix2pix的架构是肯定不行的。

    63460

    GAN能合成2k高清图了！还能手动改细节 | 论文+代码，英伟达出品

    到底是怎么一回事？上车，我们前去看看论文。 效果惊人 有一个官方演示视频—— pix2pixHD具有通过语义标注的图像还原到现实世界的能力，并且还能根据需要轻松修改和搭配图像。 在视频中可以看到，你可以一键更换车辆的颜色和型号，改变街道的类型，甚至还可以移除图像内景物甚至增加图像中的树木。 一张语义地图背后，是丰富的现实世界。 ? △ 输入的语义地图 ? △ 输出的不同合成场景 pix2pixHD不仅可以将街景语义图转化为真实图像，还能合成人脸。 无论是在街景中增加和减少物体，还是改变人脸的五官，都是通过一个可编辑的界面完成的。 只能搞定256×256的pix2pix，怎么就变成这个“鹅妹子嘤”pix2pixHD呢？我们来看看技术细节。 网络架构 要生成高分辨率图片，直接用pix2pix的架构是肯定不行的。

    91280

    深度学习中最常见GAN模型应用与解读

    ) 超像素(Super Resolution) 照片修复(Photo Inpainting) 视频预测(Video Prediction) 三维对象生成(3D Object Generation) GAN 网络主要由生成网络与鉴别网络两个部分，生成网络负责生成新的数据实例、鉴别网络负责鉴别生成的数据实例与真实数据之间的差异，从而区别哪些是真实数据、哪些是假数据。 Networks) 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 通过循环一致性GAN网络实现图像到图像的翻译问题，是条件GAN扩展与升级版本，关于这个模型最经典的视频就是把马变成斑马的那个视频 、寻找失散儿童、数字娱乐脸谱生成等方向都发挥了重要作用，基于cGAN的人脸生成很好的克服了传统人脸老年化不真实与人脸特征丢失的弊端。 基于GAN提出了Age-cGAN模型，首先基于年龄条件生成指定年龄的人脸，通过隐式的向量优化保持输入人脸的结构特征，重建输入人脸。

    2K41

    只要一张照片，说话唱歌视频自动生成，降维打击Deepfakes丨已开源

    只要有一张静态的人脸照片，甭管是谁，在这个新AI的驱动下，任意配上一段语音，就能张嘴说出来。 当然，上面的gif动图没有声音，你可以点开下面视频听听效果，里面有川普、施瓦辛格，还有爱因斯坦。 逻辑上不难理解，如果想让生成的假视频逼真，画面上至少得有两点因素必须满足： 一是人脸图像必须高质量，二是需要配合谈话内容，协调嘴唇、眉毛等面部五官的位置。 这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型，通过静止图像和一个语音生成人脸视频。 所以，最新版基于语音的人脸合成模型来了。模型由时间生成器和3个鉴别器构成，结构如下： ? 这个系统使用了多个鉴别器来捕捉自然视频的不同方面，各部分各司其职。

    71930

    RTSPGB28181HIKSDKEhome协议视频上云服务平台EasyCVR人脸识别开发ArcSoftFace环境搭建

    前段时间很多用户咨询我们TSINGSEE青犀视频全线产品能否实现人脸识别，那时候对人脸识别的研究我们也才处于起步状态，目前我们在EasyCVR视频上云网关上已经开始搭建的人脸识别的环境，本文就和大家分享一下 一、ArcSoftFace环境搭建 安装 VS2013 环境安装包(vcredist_x86_vs2013.exe) 1、从官网(http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html id=40770) 二、目的 1、对视频流中出的人物进行人脸截取 2、上传识别信息 3、人脸对比 三、人脸识别AI SDK 离线版本实现基本步骤（视频引擎）见下图 1、初始化视频引擎 2、获取视频流帧数据 3、对帧数据人脸识别，返回人脸相关信息（区域，活体，性别等） 4、根据区域抠图获得人脸图片数据 5、调用人脸匹配接口 ? faceRect.faceOrient = detectedFaces.faceOrient[max]; cvReleaseImage(&cutImg); return res; } 更多关于EasyCVR视频平台

    63252

    AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

    从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具，并通过社交网络将虚假信息（disinformation）传播到全世界。 以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。 Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。 作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，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脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。 多年来，微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。

    37920

    AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

    从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具，并通过社交网络将虚假信息（disinformation）传播到全世界。 以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。 Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。 作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，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脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。 多年来，微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。

    51320

    只要一张照片，说话唱歌视频自动生成，降维打击Deepfakes丨已开源

    只要有一张静态的人脸照片，甭管是谁，在这个新AI的驱动下，任意配上一段语音，就能张嘴说出来。 当然，上面的gif动图没有声音，你可以点开下面视频听听效果，里面有川普、施瓦辛格，还有爱因斯坦。 逻辑上不难理解，如果想让生成的假视频逼真，画面上至少得有两点因素必须满足： 一是人脸图像必须高质量，二是需要配合谈话内容，协调嘴唇、眉毛等面部五官的位置。 这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型，通过静止图像和一个语音生成人脸视频。 所以，最新版基于语音的人脸合成模型来了。模型由时间生成器和3个鉴别器构成，结构如下： ? 这个系统使用了多个鉴别器来捕捉自然视频的不同方面，各部分各司其职。

    1.5K40

    鉴别人脸深度伪造，人民中科、中科院自动化所联合提出基于身份空间约束的检测方法

    随着深度学习等技术的发展，机器自动生成内容的水平不断提高；其中深度伪造（Deepfakes）更是内容生产中的热门技术，在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。 深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展，是运用深度学习模型和数据等各种资源，合成具有特定内容音视频的技术；其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。 随着技术的成熟，伪造的门槛和成本不断降低，大部分人不需要多少技术知识，只要按照步骤上传照片，即可瞬间完成人脸伪造，生成短视频、广告乃至新闻，这固然是文化、消费等产业的创意利器，但也不可避免的造成了虚假信息的爆发式增长 鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外，可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。 实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士，对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。

    6720

    优Tech分享｜人脸安全前沿技术研究与应用

    具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线 此外，为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响，我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。 整体的训练流程采用迭代式的更新策略，最先学好初始化的域信息鉴别器，然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。 03/人脸内容取证  ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。 ·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。

    40020

    让对方把头侧扭90°，这一动作可辨别Deepfake伪造人脸

    一直以来，研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞：当伪造人脸头部转到 90 度时（侧脸 90 度），对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。 这是怎么回事呢？ DeepFaceLive 是流行的 DeepFaceLab 软件的一个直播版本，能够帮助用户实时创建不同的视频身份。 测试中，在人脸转到 90 度以前，其余角度我们很难发现这张脸是伪造的。 不过，借助这一漏洞，我们可以判断视频会议中与自己交谈的人是真实的还是伪造的。 横向限制 这一漏洞是怎么造成的呢？ 因此，Deepfake 这一缺点提供了一种潜在的方法，可以在实时视频通话中发现「伪造」的人脸。如果你怀疑和你说话的人可能是一个「深度伪造的人脸」，你可以让他们侧身一到两秒钟，看看对方有没有破绽露出。 Deepfake 换脸能够以假乱真，但鉴别算法总能找到破绽，以控制假视频的传播。

    19130

    让对方把头侧扭90°，这一动作可辨别Deepfake伪造人脸

    一直以来，研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞：当伪造人脸头部转到 90 度时（侧脸 90 度），对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。 这是怎么回事呢？ DeepFaceLive 是流行的 DeepFaceLab 软件的一个直播版本，能够帮助用户实时创建不同的视频身份。 测试中，在人脸转到 90 度以前，其余角度我们很难发现这张脸是伪造的。 不过，借助这一漏洞，我们可以判断视频会议中与自己交谈的人是真实的还是伪造的。 横向限制 这一漏洞是怎么造成的呢？ 因此，Deepfake 这一缺点提供了一种潜在的方法，可以在实时视频通话中发现「伪造」的人脸。如果你怀疑和你说话的人可能是一个「深度伪造的人脸」，你可以让他们侧身一到两秒钟，看看对方有没有破绽露出。 Deepfake 换脸能够以假乱真，但鉴别算法总能找到破绽，以控制假视频的传播。

    19340

    如何避免人脸识别系统被破解，随机动作指令人脸活体检测技术有作为

    对人脸识别系统的攻击，主要有3类：照片攻击、视频攻击和3D模型攻击。非法 分子或者假冒用户在获得合法用户的照片或视频后，使用合法用户的照片或视频作为伪造 的人脸试图欺骗系统。 为了区分真实人脸以及照片、视频，防范人脸识别系统可能遭受的攻击，就需要应用人脸活体检测技术。 为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别 人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如： 眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸； 嘴部张合判别： 目前，大多数人脸识别方案都是基于对人脸图像信息的直接提取，无交互性，抗攻击能力差，例如照片、视频、模型伪装都能够进行破解，此时，人脸活体检测技术的重要性就不言而喻了。 申明：文章为本人原创，禁止转载

    2.3K20
    点击加载更多

    关注

    腾讯云开发者公众号
    将获得
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 换脸甄别

      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。

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2023 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 |京公网安备号11010802020287

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券