采用 Taro 跨端框架，采用腾讯云源开发模式，采用基于腾讯云的五官分析的人脸识别，实现了自动为头像戴上口罩的功能。
我是 盛瀚钦，沪江 CCtalk 前端开发工程师，Taro 框架的 issue 维护志愿者，主要侧重于前端 UI 编写和团队文档建设。
之前看过日本东京的BBT大学使用的「Newme」机器人代替学生参加毕业典礼，就问能不能来点儿阳间的东西？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.技术体系 1.1技术体系整理 📷 其中绿色底色的代表Demo中表现出的能力比较成熟，可以直接应用。 脑图地址： http://naotu.bai
作者 | 周翔 近日，小米科技董事长兼 CEO 雷军在微博上放出多张军装照， 还真是有浓浓的红军年代感...。 实际上，这是人民日报为了建军 90 周年策划的一个活动——“穿上军装 H5”，相当于一键P图，雷军不过是赶了个时髦而已。 打开这个 H5 界面，从“2007-2017、1999-2007、1987-1999、1985-1987、1965-1985、1955-1965、1950-1955、解放战争、抗日战争、红军时期、南昌起义”中选择你感兴趣的年代，然后上传个人照片，选择性别，点击“穿上军装
你，是否还在为当下的疫情忧心忡忡？你，是否还在为每日三餐苦苦思虑？不端正的坐姿是否让你腰酸背痛？窄小的电脑屏幕是否让你眼干眼涩？
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
Portraiture 5是一款PS磨皮滤镜，减少了人工选择图像区域的重复劳动。它能智能地对图像中的皮肤材质、头发、眉毛、睫毛等部位进行平滑和减少疵点处理，效果相当优秀；
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
虚拟试妆技术一直是美妆、美颜市场最重要的技术之一。当前该领域流行的主流技术为传统素材贴妆，该技术指由专业设计师按指定格式设计好妆容素材，再利用人脸关键点检测把妆容素材贴到对应的五官位置上。
期修图中有一个非常关键，而且不可或缺的步骤，那就是磨皮，磨皮的方法有很多种，但最方便快捷就能达到大片级效果的方法，莫过于使用磨皮插件了，Portraiture图像磨皮插件，支持PS CC- CC2023，兼容WIN-MAC系统，portraiture可替代繁琐的手动磨皮，一键就能完成皮肤的去瑕疵、肤色均匀等处理。无论是在实用性上，还是在效果的自然感上，都能达到优秀水准。
Portraiture3和Portraiture4这两个版本大家用的比较多，那是因为这两个版本是中文比较全的版本。portraiture是一款强大的64位PS磨皮滤镜，利用该PS滤镜插件可以对图片中的人物进行润色，磨皮等操作，处理皮肤材质、头发等。帮您消除了选择性遮蔽与逐像素处理的繁琐手工劳动，帮您实现卓越的人像修饰。不仅磨皮全面，并且还可以增强肤色的质感，是人物处理不可缺少的外挂滤镜，使用简单，小白也能立即刻手，分分钟去除脸上的痘痘、疤痕，可以平滑与去除缺陷，同时保留皮肤纹理与重要的人像细节，功能十分强大。全新4版本，升级AI算法，并独家支持多人及全身模式！
需要将已有角色脸型模型的所有表情Blendshapes精确的重定向到另一个五官位置不一样，模型布线也不一样的角色上。首先因为两套角色五官不一样，所以单一通过Wrap变形器无法实现精确的重定向。其次，由于两个面部模型布线也不一样，也不能通过Blendshape直接实现变形。
人像美妆是近几年来深受广大女孩儿群体喜欢的修图功能之一，目前市面中做的比较好的有美妆相机、玩美彩妆、天天P图等APP，当然还有一些PC专用的秀图软件，本文将给大家做个算法初识；
如今，人们无论是在日常生活还是互联网社交娱乐，美颜SDK、美颜相机似乎已经成了大家的必备。特别是职业主播，只要露脸直播基本都会用到美颜SDK，美颜SDK为主播们提高的颜值是非常直观的，现今甚至成了直播、短视频行业的刚需，如果没有它的存在，平台将会受到巨大影响。那么，美摄美颜SDK的工作原理您知道吗？它是如何实现美颜的呢？下文小编将为大家介绍一下。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 腾讯云神图·人脸识别（Face Recognition）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、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、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。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 【课程目标】 快速了解腾讯云人脸识别产品 了解腾讯云人
本次课程，分为三个部分，第一个部分是人脸识别概述，第二个部分是讲解人工神经网络，第三部分是人脸识别算法概述。
今天coco玛奇朵给大家带来了一款ps磨皮插件，超级简单好用。Portraiture 滤镜是一款 Photoshop，Lightroom 和 Aperture 插件，DobeLighttroom 的 Portraiture 消除了选择性掩蔽和逐像素处理的繁琐的手工劳动，以帮助您在肖像修整方面取得卓越的效果。它是一个强大的，但用户友好的插件照明.这是一个有效的工具，以平滑皮肤，同时保持纹理的现实效果-一个精细的线条，所有的肖像摄影师必须意识到。童鞋们可以按自己需求来找，都已经出了好几个版本，可以装在ps里，官方版可以一直更新，使用更方便。更详细的教程可以看下面这个，不仅介绍了portraiture还有其他几个常用插件的使用方法。
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
中山大学、联想的研究团队推出了ConsistentID，可在细粒度多模态面部提示下，仅利用单张参考图像生成多样的肖像，且保持五官的一致性。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还在为找工作去理发店剃秃头吗？试试这个生成器！ 只要输入一张照片，输出的就是完美无瑕的光头，气质立刻从实习提升到主管（手动狗头） 无论你是年轻的程序员小哥，还是长发飘飘的程序媛，都可以通过这个方法“变得更强”： 有了这个名叫HairMapper的“光头神器”，P头发就是分分钟的事情，五官却完全不受影响： 嗯，以后有了想做的发型，直接P一个…… 要实现这么好的效果，得用三个GAN合力才行。 所有人都能用的“光头神器” 具体来说，HairMapper的
腾讯云神图·人脸试妆（FaceMakeup）基于腾讯优图领先的人脸识别算法，提供包括试唇色、测肤质、试妆容等多种功能，只需上传图片即可在线试妆，为开发者和企业提供高可用的人脸试妆服务。可应用于社交传播、营销推广等多种场景，满足用户的人脸试妆和人脸娱乐相关需求。
【新智元导读】Adobe最近在人工智能上发力，先是发布了一款基于深度学习和机器学习的底层技术开发平台Sensei，可以整合到旗下各类软件和工具中，进一步提高设计效率和体验。紧接着，Adobe还公布了一个可以对“声音”进行编辑的软件项目：除了标准的语音编辑和噪音消除之外，其还能够根据语音生产新话音和词语。 首个基于深度学习的技术开发平台Sensei 近日，全球知名的数字媒体编辑软件供应商Adobe，推出了首个基于深度学习和机器学习的底层技术开发平台Sensei。这是一款可以用于Adobe旗下各类软件的人工智能
真实世界的人脸复原是一个盲问题，即我们不清楚降质过程, 在实际应用中，同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验, 并且取得了较好的效果。常见的人脸先验有两类：
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
AI 科技评论按：本文为兔子老大为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可禁止转载。 最近关于生成模型有两件事情得到广泛的讨论，其一是 Nvidia 的基于风格的 Style GAN 生成足以以
活动上线28小时，参与人数就破亿，助力天天P图登上了App Store总榜第一。 这组来自天天P图APP的独特创意素材，既不取自图库，也未委托供应商，而是内部设计师全权承包。在这里，我们要来说一说这组
AI 科技评论按：本文为兔子老大为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可禁止转载。
机器之心发布 机器之心编辑部 人脸复原 (Face Restoration) 是指从低质量的人脸中复原得到高清的人脸。真实世界中的人脸复原是一个很有挑战的任务，因为降质 (degradation) 过程复杂且不尽相同。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC) 的研究者们提出了利用预先训练好的人脸生成模型提供的先验，来指导人脸复原的任务。 真实世界的人脸复原是一个盲问题，即我们不清楚降质过程, 在实际应用中，同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验,
这个专栏结束时，我们将掌握计算机视觉（Computer Vision，下简称 CV）中最基础又最经典项目之一 —— “人脸识别” 背后的原理，并用代码实现完整的流程，最终为以后更深入的学习人工智能下其他领域的知识打下基础。
随着数字人产品不断的迭代和发展，对于用户来说，属于自己的个性化的数字人不可或缺，在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸，模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后，再详细介绍自动捏脸。01
导读：如何从视觉层面快速定位产品，让品牌的视觉语言渗透到产品的体验中，提高视觉语言的有效性，增加用户使用效率。 项目背景及目标 教育信息化2.0时代，教育相关政府/学校以更开放的姿态对待社会各类业态的进入，共建共享优质教育资源，提升教育公平与教育质量，教育信息化从“硬件资源建设”正式转向“以数字化产品服务”为核心的智慧教育2.0时代。教育资源建设作为最核心的任务，市场上也涌入大量的产品提供资源服务，为校内市场助力的同时，伴随着机遇和挑战。 腾讯智启资源平台产品，是基于腾讯底层技术能力，腾讯智启打造智能化教育
这个效果可谓非常惊艳，真切的将真人照片转换为了漫画风格，而且支持多人处理，也是因此，一时间刷遍了抖音和朋友圈，周末两天的使用量达到了20亿次以上。
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入场元宇宙热潮，“虚拟形象”构建能力必不可少。相比于平面或动效的设计，元宇宙项目对设计师提出了新的挑战，不仅要好看，更要好用、好玩。本文将与大家分享我们虚拟人项目的探索过程以及过程中攻克的难题，项目仍在进行，欢迎大家交流指正。 项目背景 入场元宇宙势不可挡 2018年热门电影《头号玩家》精彩直观地呈现了一个沉浸式体验虚拟世界，去年Facebook更名为Meta投身元宇宙，百度上线“希壤”，各式各样的云宇宙概念应运而生，体验更加丰富、沉浸的虚拟世界必然是不可错过的商业机会，而虚拟形象则是元宇宙的入场券。 网
Portraiture for Photoshop是基于Photoshop设计的一款智能磨皮修饰滤镜插件，在PS设计中处理比较多的就是人像了，最常用的是磨皮，这款插件可实现智能磨皮美化，对图中人物的皮肤、头发和眉毛等部位进行美化，还可增加滤镜，磨皮效果自然，提升P图效率，支持Photoshop2023版本。
要说最近抖音最火的效果是什么，无疑就是上周推出的漫画效果，这里本人来对该效果进行一些技术分析。
AI 科技评论按，日前，美图影像实验室（MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab）推出「10000 点 3D 人脸关键点技术」——利用深度学习技术实现 10000 点的人脸五官精细定位，该项技术可以在 VR 游戏中构建玩家人脸的 3D 游戏角色并且驱动，也可以应用于虚拟试妆试戴和医疗美容领域等。本文为美图影像实验室 MTlab 基于该技术为雷锋网 AI 科技评论提供的独家解读。正文如下：
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
真相可能让你大跌眼镜，第二行的帅哥美女都是AI根据第一行的灵魂画作想象出来的。神奇的是AI能准确地识别出潦草的笔触画出的发型、眉毛、眼神、脸部轮廓，甚至是嘴巴的张合和笑容，还有胡子的分布，没有画出的耳朵就用头发遮住，可以说完美地抓住了草图中的所有关键信息。如果这个AI听得懂语言的话，或许会让罪犯画像师担心自己的饭碗。
本文继续聊设计思维与技术思维的mix，基于志荣做的访谈《第三期采访：设计师如何在智能化时代持续学习和成长？》，mixlab社区重新梳理了4个内容跟大家分享下。
AI 科技评论消息，日前，同济大学「智能大数据可视化实验室」(iDVX Lab) 开源了一个包含 500 余万张卡通人脸表情的高质量简笔画数据集 – FaceX。该数据集由专业设计师绘制生成，不同于以往的图像数据集（例如，ImageNet），此次公开的数据全部为 SVG 格式，完整记录了设计师绘制过程中的一笔一画，旨在帮助人工智能领域的研究人员训练高质量的绘图机器人。
上篇的结尾也说到了这个小结，反正我对这个系列的印象老实说也已经淡忘，所以简单把过程重新理一下，然后就结束这个系列了吧。
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
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