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大模型如雨后春笋般涌现,并以惊人的速度和规模,重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度,这些应用不仅提高了效率,降低了成本,更重要的是,它们正在加速改变我们的生产,生活方式。
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之前云头条有报道过《广州市公安局2021年广州市视频云平台之人像专业应用(一期)项目》招投标的过程,废了 3 次,中标厂商换了 4 家。 相关报道:《稀奇!废了 3 次。。。中标厂商换了 4 家。。。》、《A 中标、B 质疑、C 中标、B 再质疑、D 中标》、《A 中标、B 质疑、废标:C 中标》。 出乎意料的是,之后竟然还有波澜。 2022年4月26日广州市财政局发布《政府采购投诉处理结果公告》称:广东移动3月30日提起投诉,4月22日撤回投诉。 一、项目编号:CZ2021-1243 二、项目名称:广州
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以往想要达到足不出户就与各地美景合影留念的目的,只能用传统的软件P图,耗时耗力不说,效果也是因个人技术而定,很难掌握。人像分割技术能够帮你轻松解决以上问题。
连续开了一个多星期的“小米9线上发布会”终于转到线下了。在雷军微博“疯狂式”爆料之后,这场发布会已几乎没有悬念。
剪辑设计吃苦受累,一日三餐时间不对 天天提案让人崩溃,潮流信息必须到位 抠图抠到索然无味,没日没夜也改到位 ...... 有那么一瞬间 你是否为抠图这等事心力憔悴过? 网上抠图大法成册,可谓出神入化 面对高能教程辛苦了一天 学会了用PS把人群中的领导抠出来 在人像抠图这件事上 不管是抠图片还是抠视频 某方的要求始终是精细到发丝,精确到每帧 新手在寻找黑科技实现一键抠图 老司机面对批量化、无绿幕也苦不堪言 何解? 先看一段视频 ↓↓↓ (腾讯云AI视频人像分割演示) 人像背景干净分离,合成
要想做好这样的人像抠图,语义分割是远远不够用的。语义分割是对像素进行分类任务,只能获得硬的分割结果,在人像的边缘处无法取得精细结果,更无法处理好人像毛发等细节,因此需要更精细的技术,这就是Image Matting。
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曾经有人跟小巴说过这么一句话,剪辑设计吃苦受累,抠图抠到索然无味,提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说,相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过,网上抠图教程一大堆,辛苦学了一个月却什么都没学出来,只能对着屏幕长唉短叹。
现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样,称为广泛使用的基础算法。今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景:人体区域保留彩色,人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
图像分割技术,现如今已经有非常广泛的应用,比如视频监控场景的车辆人体分析、无人驾驶场景的车道线分割等;还有一些专业领域的应用,比如医疗影像分析场景的肿瘤分割、遥感影像分析场景的地块分割、工业商业质检场景中的受损部位分析应用。
养蜂十年无人问,却凭一招“背景”享誉全网。 最近新疆一位97年“大叔”,因为直播过程中背景“太假”,火遍全网。面对网友的质疑,“大叔”为了证明自己的背景没有造假,气势汹汹地把水桶扔进了身后的河里。 “悲惨”的画面,搞笑的氛围,引发网友创作热潮。 整个画风是这样的: 虽然这位“大叔”的背景真实可靠,但是在腾讯会议的虚拟背景或许真的可以“以假乱真”。 虚拟背景,考验的不仅是画面和人物的分割,人物和背景的融合,对于细节层面的打磨,也至关重要。 实现这一效果,是腾讯会议与腾讯优图实验室团队共同努力的结果,
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近期新年活动各家厂商都在紧张筹备中,预计将在3月左右达到高峰期,尤其是318采购节,据了解,厂商投入新购云服务器及一大批量新扩展业务系统上云部署中,轻量应用服务器、其中某用户场景是电商业务系统,需求抗住150W高并发QPS需求,目前腾讯云CLB负载均衡共享型仅支持5W性能,远不够接入支持,无法满足业务应用需求,以下是自己一些见解和推荐方案:
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自动驾驶中的重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行,目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶的技术底座,汽车如何分清楚哪里是路,哪里是人,其中的核心技术就是图像分割。
图像分割是计算机视觉三大任务之一,基于深度学习的图像分割技术也发挥日益重要的作用,广泛应用于智慧医疗、工业质检、自动驾驶、遥感、智能办公等行业。
随着科技的快速发展,AI技术为各行各业注入新的生命力,成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域,AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法,就连横空出世的“虚拟偶像”,也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验,能让用户产生更浓厚的兴趣,也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后,就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下,企业该如何用AI打造一款爆款活动呢? 5月26日,腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
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来源:DataFunTalk 本文约1400字,建议阅读5分钟 本文为大家介绍 CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法。 以Tesla为首的全球各大新势力造车企业最近简直火的不能再火,过山车似的股价也足以证明各界对自动驾驶行业炽烈的期待! 而Tesla经过多方面权衡最终采用纯视觉识别的方案,这种方案相比激光雷达方案有更低成本以及更强的统一性。而图像分割技术,作为视觉识别技术中举足轻重的模块,是智能车得以精准区分哪里是路,哪里是人的关键! 而今天我们要给大家介绍的这个项目,它不仅涵盖业界最主流的DeepL
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手机上的人像模式,也被人们称作“背景虚化”或 ”双摄虚化“ 模式,也称为 Bokeh 模式,能够在保持画面中指定的人或物体清晰的同时,将其他的背景模糊掉。突出画面的主体部分,主观上美感更强烈。
但在GAN学习的潜在空间里,人的姿势、形状和纹理样式等不同属性通常都是结合在一起的。
谈到人像抠图想必大家都不陌生。在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影,它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来,实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等,进一步提升视觉应用体验。
欢迎大家来到《知识星球》专栏,今天给大家介绍一下人像分割相关的几个数据集,并提供下载。
人像分割的相关应用非常广,例如基于人像分割可以实现背景的替换做出各种非常酷炫的效果。我们将训练数据扩充到人体分割,那么我们就是对人体做美颜特效处理,同时对背景做其他的特效处理,这样整张画面就会变得更加有趣,更加提高颜值了,这里我们对人体前景做美颜调色处理,对背景做了以下特效:
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上期结合程序员小猿用温奶器给孩子热奶的故事,把面试中常聊的“同步、异步与阻塞、非阻塞有啥区别”简单进行普及。
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如果熬夜有段位,你是那一段? 在澎湃新闻一份统计「凌晨3点不睡觉」的搜索报告中显示:一线城市的人担心没有工作,其他城市的人担心没有生活。熬着最深的夜,烦恼的事情可能不太一样。 在一线城市,凌晨3点还没入睡的青年男女们有自己独特的烦恼——熬夜工作。特别是从事市场营销、传播推广相关行业的,熬夜面临的烦恼来自于:“我明早要汇报的PPT”、“没有太多预算的项目却要格调拉满”和“改了N版,还是第一版idea好的甲方”。 从传统营销到数字营销,想创意和能熬夜似乎已经成了营销人的常态。但当创意开始枯竭,当流量获取越
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