是一个包含了不和谐、不适宜的内容的动漫人物资料库。这种类型的资料库通常包含了违反社会道德、伦理和法律规定的内容,可能包括色情、暴力、恶搞等不适宜的元素。
由于这种类型的内容违反了社会规范和法律法规,因此不建议使用或参与此类资料库。在云计算领域,腾讯云提供了一系列安全、稳定、可靠的云服务,包括云服务器、云数据库、云存储等,可以满足用户的各种需求。如果您有其他关于云计算或IT互联网领域的问题,我很乐意为您解答。
不和谐区域定位的目的是在与周围背景不兼容的合成图像中定位该区域。不和谐问题主要是由于图像编辑技术产生的颜色和照明不一致。在本研究中,作者倾向于将输入的图像转换到另一个颜色空间,以放大不和谐区域与背景之间的域差异,从而使模型更容易地识别不和谐区域。为此,作者提出了一种由一个颜色映射模块和一个不和谐的区域定位网络组成的新框架,其中前者配备了一种新的域差异放大损失,后者可以是一个任意的定位网络。在图像协调数据集上的大量实验表明了作者设计的框架的优越性。
基于生成对抗网络(GAN)的动漫人物生成近年来兴起的动漫产业新技术。传统的GAN模型利用反向传播算法,通过生成器和判别器动态对抗,得到一个目标生成模型。由于训练过程不稳定,网络难以收敛,导致生成的图像缺乏多样性和准确性,甚至会产生模式崩溃。本文基于深度学习,参考相关实战项目pytorch-book,学习网络的训练方法,采用经过标准化处理和分类的动漫人物面部图像知乎用户何之源分享的素材,训练DCGAN,实现动漫人物图像自动生成。在训练过程中,控制实验参数,进行定量分析和优化,得到可自动生成动漫人物图像的生成器模型。主要工作如下:
地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/376423478
自七十年代以来,人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来,传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法代替。目前,人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下,动漫媒体越来越受到关注,动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
最近,这位谷歌工程师对算法进行了升级,「Talking Head Anime 2」效果更好!
【导读】最近,日本一位酷爱 Vtubers的粉丝结合了此前发表的多项 GAN 工作制作了两个动漫人物生成器的工具,这两个工具一个可以帮助广大动漫迷们快速、轻松的生成带有不同姿态的动漫人物形象,另一个可以帮助大家把真人脸表情移植到动漫人物上,以后你也可以定制你的“动漫Twins姐妹 / 兄弟”了。
近日,计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布,从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文,录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《Deep Image Harmonization via Domain Verification》。
全新二次元模型「Niji-Journey V6」上线,专门针对动漫风格生成微调而来。
选自makegirlsmoe 作者:Yingtao Tian 机器之心编译 参与:Pandas(经原作校对) 相信每个人都会被卡哇伊的二次元妹子萌到,我们很多人也可能梦想自己创作二次元人物,但奈何技艺不精、功力不足,得到的结果往往无法达到我们的期望。现在人工智能来帮你了!近日,来自复旦大学、纽约州立大学石溪分校和同济大学的一些研究者打造了一个基于 GAN 的动漫人物面部图像生成器,并且还开放了一个网页版本。研究者近日发表了一篇博客对该项研究进行了介绍。 论文地址:https://makegirlsmoe.g
图像合成 (image composition) 是图像处理的常用操作,把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上,获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像,也可以用于数据增广,有着广泛的应用的前景。但通过这种方式得到的合成图存在诸多问题,比如前景的大小或位置不合理、前景和背景看起来不和谐等等。我们的工作侧重于解决合成图中前景和背景不和谐的问题。具体来说,在合成图中,前景和背景是在不同的拍摄条件 (比如时刻、季节、光照、天气) 下拍摄的,所以在亮度色泽等方面存在明显的不匹配问题。图像和谐化 (image harmonization) 旨在调整合成图中的前景,使其与背景和谐。
这就是来自快手的BlendGAN,而且这项工作还被顶会NeurIPS 2021接收。
导读:相信每个人都会被卡哇伊的二次元妹子萌到,我们很多人也可能梦想自己创作二次元人物,但奈何技艺不精、功力不足,得到的结果往往无法达到我们的期望。现在人工智能来帮你了!近日,来自复旦大学、纽约州立大学
今天咱们来搞点有趣的事情:人像卡通化。本文的人像卡通化功能没有使用第三方接口功能,辰哥知道百度有提供接口,并且十来行代码就可以搞定,但是有使用次数限制,所以辰哥就通过搭建神经网络模型,借助数据集进行训练,最后得到模型。
不仅如此,动漫头像还能模拟你的口型和头部动作,实时“唱”出想要的效果来(作者亲自上场):
有个小哥因为对动漫网红主播太着迷了,于是他用深度神经网络简化了动画生成过程。具体来说,就是将动漫人物的脸部和期望的姿势等图像输入神经网络,从而生成给定姿势的输出图像。
2020年是直播带货的元年,各种玩法层出不穷,为了能够在这个大热风口谋得一杯羹,各行各业使出了浑身解数。5G的到来,技术的进步,更是给直播行业带来全新玩法。
您可以使用 Errbot(聊天机器人)从聊天室以交互方式启动脚本。errbot 最重要的功能是它可以连接到您想要的任何聊天服务器,并具有一系列功能。它甚至可以连接到您的松弛和不和谐频道并与用户互动。
如今 AI 变得非常强大,我们可以使用它来做我们平时我们想要做的大部分事。比如我们想要制作一个卡通视频,但是我们没有故事,没有素材,我们什么都没有,但是通过 AI,我们却能够快速地将它制作出来,接下来我们就来简单介绍下,AI 是如何帮助我们制作一个卡通视频的。
神经科学的目的是通过分析复杂的脑细胞群活动模式来理解大脑中的认知,但问题是数据时间格式影响分析。大脑是一个有自己的动态和时 间机制的系统,不同于人为定义的时间系统。在这里,我们展示了脑时间工具箱,这是一个软件库,它可以 根据协调认知神经模式的振荡来重新调整电生理学数据。这些振荡不断地减慢、加速又经历突然变化,导致大脑内部 机制和时间机制间的不和谐。工具箱通过将数据转变为协调振荡的动力学数据,设置振荡周期作为数据的新时间轴来克服机制间不和谐。从而研究大脑中的神经模式,有助于神经科学探究动态认知,本文演示了 工具箱如何显示在默认时钟时间格式中没有的结果。
去年发表的「Talking Head Anime」大家都看过了吧? 最近,这位谷歌工程师对算法进行了升级,「Talking Head Anime 2」效果更好! 只需要一张 PNG 二次元角色图片,就可以生成虚拟偶像,生成带面部表情捕捉的 Vtuber 角色。 作者亲自上场,动漫头像根据作者的口型和头部动作实时「演唱」,作者的完整视频: 老规矩,今天就教大家怎么玩! 1 算法原理 算法的核心思想是:给定某个动漫人物的一张人脸图像和六轴的姿态信息(Pose),生成同一人物的另一张人脸图像。 通过实时控制六轴
如果用户从百度搜索到网站,并点击链接跳转到网站内的一个原本不存在的页面(也就是原本应该404的页面)。那么浏览器就会被重定向到一个不和谐网站。
题目描述 经过千辛万苦小 A 得到了一块切糕,切糕的形状是长方体,小 A 打算拦腰将切糕切成两半分给小 B。出于美观考虑,小 A 希望切面能尽量光滑且和谐。于是她找到你,希望你能帮她找出最好的切割方案。 出于简便考虑,我们将切糕视作一个长 P、宽 Q、高 R 的长方体点阵。我们将位于第 z层中第 x 行、第 y 列上(1≤x≤P, 1≤y≤Q, 1≤z≤R)的点称为(x,y,z),它有一个非负的不和谐值 v(x,y,z)。一个合法的切面满足以下两个条件: 与每个纵轴(一共有 P*Q 个纵轴)有且仅有一个交
图片来源:https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
一个人脸喂养生成网站火了。这个网站可以生成随机人脸图像,这些人脸没有姓名,在现实世界中并不存在,而网站名就叫做 ThisPersonDoesNotExist.com。
论文标题:Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》,我将其用于修改面部的特征(具体来说是闭上眼睛和嘴)。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》,我将其用于实现人脸的旋转。
AI科技评论按:最近二次元爱好者们可能会感觉到了一阵兴奋流遍全身。来自复旦大学、同济大学、卡内基梅隆大学和石溪大学共6位学生(其实本科都在复旦)搭建了一个利用人工智能自动生成精美动漫角色的网站 Mak
讲述生活则声音没有不和谐的。——英国诗人柯尔律治 只需要一行代码即可 getWindow().addFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_SECURE); 📷 然后打开APP,在当前activity就没法截图了
我国二次元用户规模正不断扩大,国内二次元动漫产业加速发展。据艾瑞《2020年动漫产业研究报告》显示,我国泛二次元用户规模在2019年已达到4亿,而预计2021将突破4.2亿。另外,我国在线动漫市场规模在19年达到26.8亿元,同比增长了96.6%,而2022则预计达到56.1亿元。
导语 一个帖子在用户点进去观看之前,能被用户捕捉到的信息只有封面缩略图、标题、作者等少量信息,这些因素直接决定了用户是否愿意点击该帖。一个好的封面能明显提高用户的点击欲,而对于不少UGC内容的帖子,用户也不会去指定封面,这时智能提取封面就显得尤为重要。 对于资讯类App,从文章的配图中选择1-3张图片并裁剪出适合区域作为封面,是一种很常见的场景。这里会涉及到两个问题:如何从多张图片中选择质量较高的前几张图作为封面?挑选出来的图片宽高比可能与封面要求的比例不符,如何从图中裁剪出适合的区域呈现给用户? 本
今天上午,腾讯混元大模型迎来全新升级,并正式对外开放“文生图”功能。升级后的腾讯混元中文效果整体超过GPT3.5,代码能力大幅提升20%,达到业界领先水平。
该工具可免费使用,用户无需手动选择背景/前景层,即可实现快速抠图。只需选择图像,几秒后即可下载抠图后的图像。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 【新智元导读】面对画作总是词穷?现在,Midjourney推出了一个新的图像工具,可以反向操作,只要输入图片,它就会给你输出提示。 Midjourney V5上线后,网友们用它生成了数不清的惊叹作品。 在这个AI作画工具面前,人和人的差距,或许就体现在prompt上了。 去年在科罗拉多州博览会艺术比赛上用AI打败了人类的获奖者,花了80多个小时,经过900次迭代后,才用Midjourney完成了《太空歌剧院》这一艺术杰作。而ta直接拒绝分享出自己的prom
本期原创馆推荐古凌君【动漫绘画师】:动漫控、完美主义者,动漫人物绘画。 一大波萌物正在来袭,经典卡通形象大变身?性感搞笑逗你玩?简约的线条,绚丽的色彩,无论是歪脖子的世界,还是终极PP的挑战,又或是剪
在编写 GNE 的测试用例时,有一个脚本 generate_new_cases.py放在 tests文件夹中。而 tests 文件夹与 gne 文件夹放在同一个位置。其中 gne 文件夹是一个包。我现在需要从generate_new_cases.py 文件中导入 gne 里面的一个类GeneralNewsExtractor。
我现在已经从顾问转入企业里面了,正好也是民营企业。在我从事顾问的经历中,有近30%的项目是民营企业,民营企业应该怎样上ERP呢?真是可以用“一波未起,又起一波”来形容,其意思就是说在民营企业里上ERP难,而且是特别难。
生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个 GAN 的代码,于是写了这篇文章来介绍一下 GAN。 本文主要分为三个部分: 介绍原始的 GAN 的原理 同样非常重要的 DCGAN 的原理 如何在 Tensorflow 跑 DCGAN 的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) 一、GAN 原理介绍 说到 GAN 第一篇要看的 paper 当然是 Ian Goodfellow 大牛的 Generative Adversarial Ne
1、File-->Project Structure...-->Module-->选中模型-->Language Level,选择6(网上这种方案较多)
业绩完成时欢呼雀跃,业绩未达标时悲伤。在Power BI图表市场找到Comicgen这个图表(免费),我们可以对人物表情、动作进行数据驱动,轻松实现以上功能。
试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace,用它训练AI帮你找动漫素材,效率分分钟翻倍。
很多小伙伴期待已久的实战项目来了,今天分享一个国外论坛medium大佬的文章,从 0 做项目的整个过程,具有很大的参考价值,大家感兴趣的可以试着参考这个思路去实现,比起直接跑别人现有的完整,一定能更有收获和成就感。
在搞数据库时,发现有这样的一个字段,类型是NUMBER(38),查看了一下里面的数据,都是这样的,
这篇技术博客介绍了一个使用生成式对抗网络完成的项目。由于这是一个个人项目,我采用了一个在专业领域中通常不会使用的动漫人物数据集「DANBOORU2018」。
win10loginchange为绿色版软件,单击exe文件直接运行使用,第一个选项为选择图片作为登录背景,第二个为选择颜色作为登录背景,第三个为确定改变背景。 过程:选定好图片或者颜色,点击C
最近,韩国人工智能公司Pulse 9推出了一个完全由AI打造的韩国流行音乐女团,Eternity。Pulse 9通过该公司研发的“Deep Real”技术打造了11位AI女团成员,并发布了单曲MV“I’m Real”。该单曲在YouTube上的播放量达到67万。
国外的主题对中文支持不好很不和谐,需要修改的地方很多,用起来也很麻烦,但是古语有云:
我一直在使用的是国产的8UFTP,但是最近win10系统貌似有点不和谐,编辑文件上传的时候会有一秒“未响应”的卡顿情况,所以有些别扭,又不想做回win7,所以就想起了比较强大的flashfxp。
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