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人脸动漫——AnimeGAN快速上手

TachibanaYoshino/AnimeGAN/blob/master/doc/Chen2020_Chapter_AnimeGAN.pdf 网络结构(图片节选自原论文,原理暂不细究): 该项目可以实现将真人头像动漫 bryandlee/animegan2-pytorch:main", "face2paint", device=device, side_by_side=True) 第二段代码,核心代码,通过dlib将人脸部分进行裁切 ,并检测出所有人脸特征点,进行标注,产生图片。 我这里以毕导的图片为例: 原图: 人脸提取标注后: 动漫对比: 结果非常Amazing啊! 不过,由于原图分辨率不高,动漫好像并不彻底,比如耳朵部分仍保留着三次元特征,和真正的二次元还有点距离。

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YOLO3 动漫人脸识别

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    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

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    动漫人脸识别技术及数据集介绍

    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。 ? 对于脸型相近、但角色不同的二次元人物,能准确识别出来(脸盲福音): ? 其中,分类损失函数主要用来对卡通脸和真人脸进行分类。 而未知身份拒绝损失函数,则是为了在不同域之间进行无监督正则投影。 实验证明,上下文信息越丰富,人脸识别的效果也会更好。 ? 事实上,动物角色训练出来的特征样本,相比于人脸来说,还是有点诡异。 下图中分别是原图和对应的特征样本,相比于动漫男生和女生,虹猫的特征显得有点……不可捉摸。 ? 不过这也说明,一个标准、大型的动漫人脸数据集是有必要的。 下图是iCartoonFace与其他已有动漫数据集的对比,基于这个数据集设计框架,可以有效地提高卡通人物识别性能。 ? 说不定,真能让广大观众对动漫角色“不再脸盲”。

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    人脸识别,现在连动漫角色都不放过

    萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 看过的动漫太多,以至于认角色时有点脸盲? 又或者,只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑,却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片? 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。 ? 对于脸型相近、但角色不同的二次元人物,能准确识别出来(脸盲福音): ? 其中,分类损失函数主要用来对卡通脸和真人脸进行分类。 而未知身份拒绝损失函数,则是为了在不同域之间进行无监督正则投影。 下图中分别是原图和对应的特征样本,相比于动漫男生和女生,虹猫的特征显得有点……不可捉摸。 ? 不过这也说明,一个标准、大型的动漫人脸数据集是有必要的。 下图是iCartoonFace与其他已有动漫数据集的对比,基于这个数据集设计框架,可以有效地提高卡通人物识别性能。 ? 说不定,真能让广大观众对动漫角色“不再脸盲”。

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    动漫界的ImageNet来了!人脸数据集AnimeCeleb,240万张图片生成「萌萌哒」动漫

    而由于缺乏动漫风的人脸数据集,动漫人脸生成领域的工作目前还不够深入。 https://arxiv.org/pdf/2111.07640.pdf 为了简化动漫人脸数据集的生成过程,他们通过可控的合成动漫模型,基于一个开放的三维软件和一个注释系统构建了一个半自动管道,可以构建大规模动漫人脸数据集 目标变形的可视示例(前四列)和三维头部旋转(最后一列) 第三步,图像渲染(B)。 为了从3D动漫模型中自动采样动漫人脸图像的过程,他们新开发了一个2D人脸图像生成系统,该系统建立在支持3D模型可视、操作和渲染的开源3D计算机图形软件Blender上。 第四步,语义标注(C)。 使用经过训练的彩色模型,创作者能够获得给定草图图像的彩色图像。 使用用AnimeCeleb训练的基线,可以绘制出良好的动漫角色草图图像,自动生成彩色输出。

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    将图像动漫-AnimeGANv2

    将图像动漫-AnimeGANv2 目录 1、前言 2、AnimeGANv2 1、前言 相信有很多朋友都喜欢动漫风格的图片,将其保存为微信头像或者微信背景图等。 今天作者给大家介绍一个开源的项目(AnimeGANv2),可以将图像动漫,实现动漫风格。 TachibanaYoshino/AnimeGANv2 2、在线地址: https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2 将图片上传后,提交即可,实时生成动漫效果的图片 例如1:人物图片 原图 处理后的动漫效果图片 例如2:街景图片 原图 处理后的动漫效果图片 感兴趣的朋友可以试试哦,将自己喜欢的图片转为动漫风格。

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    基于腾讯云人像动漫接口生成动漫头像为公众号引流

    前言 完整标题【基于腾讯云人像变换 - 人像动漫接口生成动漫头像为公众号引流】。 网站存放于腾讯云CVM (Debian10 系统)+ CDB (MySQL 5.7) 搭载 Typecho博客 (软件基于PHP 8.0.9)使用的公众号是个人订阅号。 本文主要用的的接口为【人像动漫】,接口文档地址: https://cloud.tencent.com/document/api/1202/47891 先上一张效果图,后续内容全靠编了。 总体思路 通过引导用户关注公众号,回复关键字,进入指定模式,引导用户输入一张照片,提交到接口生成个性的二次元动漫头像。 1、关注公众号,这个无需多讲; 放你的二维码引导就行(PS:这里我就不放了,免得说我打广告,小声bb,想体验完整功能,可以关注公众号【禾令奇】,“回复动漫头像” 体验)。

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    追番必备,动漫角色也可以用人脸识别了

    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。 为了进一步研究这个具有挑战性的数据集,研究者提出了一种多任务域适应方法,该方法将人类和动漫域知识与三种判别性正则结合起来。 类似于人脸识别,动漫角色人脸识别中也有一些经典的问题需要处理。 如下图所示,利用 iCartoonFace 数据集可以将相似的动漫脸区分开,识别出是不同的动漫角色: ? 其中,为了获得分类特征提取器,研究者采用分类损失正则动漫脸和真人脸分类器,对动漫脸和真人脸进行分类。未知身份拒绝损失旨在找到在不同域之间具有无监督正则的特征重投影。 域适应损失则是为了减小动漫人脸和真人脸之间的域间隙。 实验 在实验部分,研究者提出了 3 个问题并对其进行了解答。 1. 对于动漫脸来说,那种算法是最佳的?

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    Python头像动漫,快来生成一个自己的动漫头像吧

    在这里插入图片描述 我们依次点击开放能力》图像技术》人像动漫,然后我们点击立即使用,再创建应用就可以了。 实现人像动漫需要用到两个接口,一个用来获取access_token,另一个则是用来获取动漫头像,我们来获取access_token: import requests def get_access_token : import base64 import requests def img2Cartoon(img): # 头像动漫的API url = 'https://aip.baidubce.com response.text)['access_token'] # 将access_token返回 return access_token def img2Cartoon(img): # 头像动漫的 f.write(anime) f.close() if __name__ == '__main__': img2Cartoon('origin.jpg') 这样我们就实现了头像动漫的操作

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    分割mask生成动漫人脸!爆肝数周,从零搭建

    复现应该没有问题 目标 该项目的目标是建立一个深度学习模型,从分割mask生成动漫人脸肖像。 最后,训练一个 GauGAN 模型,用于从分割mask中合成动漫人脸。 1. 语义分割 语义分割是为图像中的每个像素分配标签(也称为类 id)的过程。 不幸的是,我在互联网上找不到任何动漫人脸分割数据集。尽管如此,Danbooru2019-Portraits 上有一个动漫肖像(512 x 512px)数据集。 为了训练网络将分割掩码转换为高质量和多样动漫面孔,我们需要的不仅仅是 200 + 3000 个数据点。因此,我将首先使用这些数据来训练一个 U-Net 模型来学习从动漫人脸到分割掩码的翻译。 经过训练的模型确实学习了从动漫人脸到分割mask的非常好的映射。

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    Talking Head Anime from a Single Image将人脸表情移植到动漫表情中

    原文地址https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime/

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    VR动漫落地?让我们来八一八那些适合VR动漫作品

    近日,型月旗下《Fate/Grand Order》VR版登陆东京国际动漫展,引起了又一阵关于动漫VR的讨论。事实上,自从VR出现以来,很多动漫制作者都怀着好奇地去接触了这个黑科技。 尤其是在谷歌推出VR绘画软件《Tilt Brush》之后,各路艺术家纷纷表示,VR绘画的时代即将到来。 ? 事实上,具有超强沉浸性和超逼真现实感的VR并不适合所有的ACG作品。 该作探讨了当“人们的精神被数值,价值观被支配”,人们会作出怎样行动的未来故事。 ? 《长安幻夜》的VR定能将我们心中的那个大唐呈现在大家的眼前,这也是小编的一点私心啦。 ? 虽然小编啰嗦了那么多,都没戳中你心中最想VR的那部神作? 那就通过留言把你觉得适合VR的ACG作品告诉小编,让小编买下你的安利吧。

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    Unity 接入百度AI - 人像动漫

    接口介绍: 运用对抗生成网络技术,结合人脸检测、头发分割、人像分割等技术,为用户量身定制千人千面的二次元动漫形象,并支持通过参数设置,生成二次元动漫人像。 创建应用: 在产品服务中搜索图像增强与特效,创建应用,获取AppID、APIKey、SecretKey信息: 查阅官方文档,以下是人像动漫画接口返回数据参数详情: 定义数据结构 : using System; ///

    /// 人像动漫接口响应数据结构 /// [Serializable] public class AnimeResponse : 封装调用函数: using System; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; /// /// 人像动漫 const string apiKey = ""; private const string secretKey = ""; /// /// 发起人像动漫画请求

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    利用 Python 实现抖音上的“人像动漫”特效!

    前几天,女友拉着我和她玩儿抖音,就是这个人像动漫的操作,顿时觉得很好玩儿。我心想:python既然这么强大,是不是也可以使用python程序来实现这样一个操作呢? 哈哈! 原理分析 这里首先给大家提供下面的一个网址,这就是百度AI开放平台关于人像动漫特效的网页。 在该页面有一个重要的东西:软件操作人像动漫的接口(如图所示)。从左边可以看到,这是一个Post请求,发送该请求的网址并不全,需要你提供自己的access_token。 代码展示 1)单纯的人像动漫,不为人像戴口罩 import requests, base64 # 这个函数的操作是为了获取access_token参数 def get_access_token(): = res['image'] after_img = base64.b64decode(after_img) f.write(after_img) f.close() 2)人像动漫

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    人脸试妆的场景应用

    产品信息 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。  ---- 功能 腾讯云人脸试妆提供试唇色、智能美颜等功能。更多功能我们将陆续开放,敬请期待。 试唇色 以检测人脸关键点的人脸识别技术为核心,通过精准识别用户唇部并实现色彩自然融合处理,满足在线换唇色需求。 ---- 场景应用 在线试妆、试唇色营销推广 腾讯云神图·试唇色接口以检测人脸关键点的人脸识别技术为核心,通过精准识别用户唇部并实现色彩自然融合处理,满足在线换唇色需求。 运用腾讯云神图·人脸融合能力制作变脸活动应用时,可以加入神图·人脸试妆中的美颜接口,帮助对用户上传的人脸照片进行美颜后融合变脸。提升用户体验与活动参与好感度。

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    穿越时空的互动,GitHub神器让照片「动」起来!

    其中提供的表情动作迁移算法 First Order Motion,通过将驱动视频中的人物A的表情迁移至图片中人物B的脸上,完成表情动作迁移, 不需任何APP和其他软件的切换使用,即可快速实现「复刻故人微笑 10s.mov -i /home/aistudio/result/result.mp4 -strict -2 -q:v 1 /home/aistudio/output.mp4 至此,利用 PaddleGAN 的人脸动作迁移技术 小编上项目首页转了一圈发现,人脸表情迁移竟然只是 PaddleGAN 数十种能力的一种, PaddleGAN 还提供人脸融合、语音转唇形(声音对口型)、视频/照片修复(上色、超分、插帧)、人脸动漫、照片动漫 让我们一睹为快吧~ 两张人脸完美融合: 「带着珍珠耳环的少女」播新闻: 百年影像上色、插帧、提高分辨率: 照片动漫人脸动漫: 欢迎各位才华横溢的开发者们玩转以上能力,如果玩的开心辛苦点

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    用Python把人物头像动漫,不同的表情给你不同的惊喜

    前言 最近上网冲浪的时候看到了一个有趣的东西,叫做『人物动漫』,作为老大的粉丝,怎么可能放过这个机会,让我们先看看效果图: ? ? 这就是这次要用Python搞的事情啦,我们会利用百度AI的人物动漫技术,结合Python对图片进行处理,生成动漫图片。 eval(response.text)['access_token'] # 将access_token返回 return access_token 然后编写我们的图片处理代码,来进行人物的动漫化处理 ,并保存到本地,调用我们的函数,输入我们要处理的图片地址和处理后的存储地址即可 def img2Cartoon(img): # 头像动漫的API url = 'https://aip.baidubce.com ennnn,没错我也是超级小杰的粉丝,所以就一起来吧 50行左右的Python代码就能把图片做成动漫风格,大家可以去尝试一下,很多人的微信头像又可以更换了呢~

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    【AI产品】深扒美图秀秀中掳获万千少女芳心的“AI秘籍”

    而结合美图产品更新的动态,迎着人工智能的东风,美图对用户提供的产品服务也开始呈现多元及娱乐。 基于上述的用户-场景-需求分析,可见对用户而言,该功能可满足他们对于动漫、对美及对新鲜事物的兴趣、好奇心及虚荣心,而对平台而言,该功能的上线不仅为平台增加了一项服务,同时也使得产品定位不再局限于机械的工具 基于上述“动漫化身”的逻辑流程,在进行相片(人脸)采集之后,系统通过检测人脸特征点后构建二元空间映射,并进行视觉配准,最终经渲染后生成用户的动漫形象。 “动漫化身”使用的技术十分丰富,首先是人脸检测,用于检测及定位用户人脸,这一步是整个功能实现的核心基础。 技术关键词:人脸检测、关键点定位、人脸分割、AR增强 2绘画大师Andy 用户-场景-需求 绘画机器人Andy可以算是美图秀秀比较独特的一个功能点,Andy和“动漫化身”功能存在一定的关联,但又不完全相同

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    七夕新浪漫,让AI黑科技带你们提前看看爱情的结晶

    因此,人脸融合任务可以分为三个步骤进行实现: Fitting模块提取两张人脸图片的风格向量 Mixing模块对两种风格向量进行混合 StyleGAN V2根据混合后的风格向量生成混合后的人脸 2 实操步骤 STEP 1:Fitting模块提取人脸向量,并重新生成人脸 只需修改两个参数: input_image:人脸照片原图路径,注意最好是自拍和大头照,无眼镜效果更佳噢~ output_path:新生成的人脸照片的存放路径 路径) latent2:STEP2中提取的一另张人脸的风格向量(STEP2中的output_path路径) output_path:两张脸融合的新人脸照片保存的路径 BONUS:让人脸“动”起来 小编上项目首页转了一圈发现,人脸融合、人脸表情迁移竟然只是PaddleGAN数十种能力的一种, PaddleGAN还提供语音转唇形(声音对口型)、视频/照片修复(上色、超分、插帧)、人脸动漫、照片动漫 让我们一睹为快吧~ 「带着珍珠耳环的少女」播新闻: 百年影像上色、插帧、提高分辨率: 照片动漫人脸动漫: 欢迎各位才华横溢的开发者们玩转以上能力,如果玩的开心,辛苦点Star给开源社区精神一点支持

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