看起来，随着细节的完善，人脸也被训练得随之丰富起来。 接下来，脑洞大开的作者居然画起三角形/芒果形/方形/梨形人脸…… 要玩坏了吗？ NO! 管他什么脸型还是歪耳朵斜眼睛，都成功了。...1、将侧着的人脸输出为相应的正脸（Face Frontalization） ? 2、将一个糊了的人脸生成为一张高分辨率的人脸（Super Resolution） 但是还原的最接近长相不止一种。 ?...不管你的画功有多烂，都能生成一张像模像样的高逼真AI人脸。...AI人脸生成技术：从模糊到难辨真假 一开始，很多AI人脸生成作品（技术基于GAN）只能勉强模仿出一个人类的脸的大概样子，但是多少都有点“糊”(lack quanlity)。...StyleGAN中的“Style”是指人脸的各种属性，包括脸型、发型等，还有人脸肤色、是否有皱纹等细节。不同的“画法”，可以精确控制人脸不同的“style”。
01 变脸视频，一睹为快 下面小编就带领大家从以下的几个方面来打造一款向上图所示的人脸识别软件。...03 软件界面设计 以上就是关于人脸融合的基本原理，接下来就是运行界面的搭建了。...运行界面的搭建采用的是tkinter进行处理， 首先是打开文件夹，读入我们想要进行融合的人脸 然后是输入融合的比例系数，如果我们忘记输入融合系数的话，软件默认的系数便是0.5 最后点击我们的“人脸融合”...按钮，软件便会展示出人脸融合后的效果。...一共有4个按钮，分布是打开图片1，打开图片2，人脸融合和退出软件。 ? 中间有3张图片，前2张都是原始图片，最后一个合成图片，尤其是合成图片那里是关键中关键： ?
但是上周ImageNet上的所有人脸都突然消失了，因为数据集管理者为了保护隐私决定模糊处理它们。 ImageNet 数据集的管理者为如今深度学习的进步铺平了道路。...但是上周 ImageNet 上的所有人脸都突然消失了，因为负责管理数据集的研究人员决定模糊它们。...Russakovsky 说 ImageNet 团队想要确定是否有可能在不改变识别对象的能力的情况下模糊数据集中的人脸。...模糊人脸仍然可能会对基于 ImageNet 数据训练的算法产生意外后果。例如，算法可能学会在搜索特定对象时寻找模糊的面孔。...他认为，一个人工智能模型在包含模糊人脸的数据集上训练，当显示包含人脸的图像时，可能会表现得很奇怪。 ? 他说: 「数据中的偏差可能非常微妙，但同时可能会产生重大的后果。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 把自拍变漫画： 不止支持一种面部风格： 任凭小姐姐怎么“全身大比划”，效果都能保持稳定，全程“不掉线”： 不止人脸，连全身和背景也都全部照顾到了...这，就是最近在Reddit上大火的一个自拍变漫画AI，不到一天就收获了1800+赞。 什么来头？...自拍变漫画，人脸、全身、背景都照顾到 这个AI叫WebtoonMe，基于深度学习技术将图像翻译成漫画风格。...熟悉的朋友可能知道，Webtoon，web+cartoon，也就是“网页版漫画”，是漫画的一种呈现形式，出自韩国。 这个自拍变身漫画AI的技术团队也来自韩国。...AnimeGAN2的风格和今天的这个WebtoonMe不太一样，变换重点也只包括人脸，所以眼部跟踪做的挺好。 不过面对不够高清的人脸时，效果一般。 两者各有所长吧，你喜欢哪一种呢？
最近，一个能够将视频直接转化成漫画的工具，引发了很大关注。 它的效果是这样的： ? Twitter上不少学者去围观，体验的效果是这样的： ? 有网友评价称，“漫威感”扑面而来。 效果直逼漫威？...画面看上去的确非常惊艳，但是……如果不看原视频，只看这个漫画，你知道它讲的是啥吗？ ...... 现在给出正确答案： 体验Demo时，可以自己上传视频，也可以选择YouTube中的视频。...如上图所示，在生成Demo时，还有一些选项，能够影响生成的漫画。 这些选项分别可以控制视频中帧的选择、每一帧的提取方法、图像评估方法，以及漫画的风格迁移模型。...这基本上也呈现出了项目团队的大致思路：使用基于强化学习的关键帧提取算法，提取视频中有意义且有代表性的帧，然后对关键帧进行评估，确认主要的画面之后，再进行使用GAN进行风格迁移，形成漫画风格。 ?...在风格迁移方面，研究团队对当前已经发表的漫画风格迁移模型进行了研究，最后基于CartoonGAN的方法，利用MS COCO数据集训练出了自己的ComixGAN模型，作为Demo中的默认模型。
机器之心报道 编辑：小洲、蛋酱 ImageNet 数据集中的人脸为何一夜变糊？研究团队表示，这样做既有利于保护个人隐私，同时也不会明显影响到应有的模型训练效果。...而针对数据集中的人脸隐私问题，这个曾经红极一时的数据集最近友不得不作出新的调整。...具体地说，研究者对人脸模糊图像进行了多个深度神经网络测试，总体识别率略有下降 (≤0.68%)。...然后研究者将学习迁移到 4 个下游任务（目标识别、场景识别、人脸属性分类和目标检测），结果表明在人脸模糊图像上学习的特征是同样可以迁移的。...「人脸出现在这些数据中是偶然的」，换而言之，在一张展示啤酒瓶的图片中，即使喝啤酒的人脸被遮挡，对啤酒瓶本身又有什么影响呢？
这次整理的是，用GAN将人脸夸张漫画化的方向！ ? ?...人脸漫画化是一种传达夸张、幽默或讽刺意味的艺术表示形式。本文提出了一个无需成对训练数据集的照片到漫画转换的生成对抗网络（GAN）：CariGAN。...与先进的方法相比，CariGAN生成的漫画更接近于手绘，同时更好地保持原有人脸的个性特征。此外，还允许用户控制形状的夸张程度和变化，或给出示例漫画来生成相应的风格。 ? ? ?...例如为生成器提供了一个人脸图像x和一个二进制mask，但具有两个不同的噪声z1和z2。生成器针对这两个输入分别输出两漫画，即xˆ1和xˆ2。...本文提出WarpGAN，一种全自动网络，可在输入面部照片的情况下生成漫画。除了能够迁移丰富的纹理风格外，WarpGAN还学会自动预测一组控制点，这些控制点可以将照片扭曲成漫画，同时保留人脸身份信息。
其次是具有强限制性，由于包含面部特征，APDrawings相比一般的风格有更强的语义限制（因为我们对人脸很熟悉，会对人脸图像中的瑕疵容忍度更低）。...APDrawingGAN和一般P图、抠图、滤镜等工具的不同在于，一般的软件对真实照片进行美化得到更美观或具有某种特点的真实照片，而APDrawingGAN生成的是非真实感的抽象艺术肖像画，既能捕捉到照片特征又和真实照片观感完全不同...人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...我们使用6655张人脸照片和非真实感渲染算法生成的结果进行了预训练，构建了一个包含140对高质量正面人脸照片和对应艺术肖像画的APDrawings数据集，用于正式的训练和测试。 ?...分别表示人脸照片和对应的艺术家肖像画。 ? ▲图4 APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 ?
提前体验过的朋友都知道，最开始是由一款俄罗斯变脸软件引爆传播的，随后国内各大短视频平台也陆续推出类似的趣味玩法，目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。...不过相比之下，更多处在AI换脸、换发型、秒变漫画脸等图像合成的阶段，还未有声音与图像合成的特效产品推出。...目前，腾讯云AI在人脸视觉领域拥有众多成熟产品和完整链路，譬如人脸识别、人脸试妆、人脸变换、人像分割等已广泛应用于各行业，能够全面保障产品使用方在不同阶段的产品能力和资源需求。...腾讯云AI版“蚂蚁呀嘿”依托腾讯优图视频高清人像驱动技术，基于人脸定位追踪、人脸表情驱动、人像画质增强等多项自研人脸算法实现视频场景高清人脸驱动效果，算法效果自然生动、清晰逼真，支持多人脸同步驱动模式，...满足各类AI玩法需求；笔者在对比测试中发现，在面部清晰度方面甚至比这款国外变脸软件的效果更优。
相比传统的「换脸软件」，这项服务生成的效果图更加逼真，并且测试来看，它的素材库非常大，可以提供许多的场景。甚至还可以完成性转，看一看「世界上另一个你」是什么样的。...人脸融合其实不算特别新奇的技术，很多开源的代码能够让开发者体验到简单的人脸融合。...旷视Face++人脸融合技术功能演示是基于 Merge API 搭建的。它可以进行人脸检测、83个关键点检测与跟踪、人脸分析、1:1 人脸比对或 1:N 人脸搜索。...最近在抖音上，一款特效「变身漫画」从明星到路人，堪称全民参与，就有小伙伴把自己的头像变为二次元漫画脸，又萌又酷，吸了一大波粉丝。...除了「变身漫画」，「性别反转」特效也是通过GAN来实现人脸面部特征改变，包括人物的眉眼、口鼻、头发。 帅小伙都可以立刻变成美女，女生也可以通过这个特效一秒变帅哥。
最开始该特效是由一款国外软件引爆传播的，随后国内各大短视频平台也陆续推出类似的趣味AI玩法，目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。 这款AI玩法，只需用户上传一张照片，就可火速生成人像变换的动态视频。...“蚂蚁呀嘿”特效的火热追捧，意外的让这款软件翻红，于25日登顶App Store总榜并持续霸榜。...近几年，AI技术落地越来越广泛，在娱乐领域各种AI特效在短视频平台层出不穷，头部几家短视频平台先后打造出多款火爆AI特效，总体而言，更多处在AI换脸、换发型、秒变漫画脸等图像合成的阶段，还未有声音与图像合成的特效产品推出...目前，腾讯云AI基于腾讯优图实验室提供的视觉AI技术，在泛娱乐领域拥有众多成熟产品和完整链路，譬如人脸识别、人脸试妆、人脸变换、人像分割等已广泛应用于各行业，能够全面保障产品使用方在不同阶段的产品能力和资源需求...依托腾讯优图实验室提供的视频高清人像驱动技术的腾讯云版“蚂蚁呀嘿”，基于人脸定位追踪、人脸表情驱动、人像画质增强等多项腾讯优图自研算法实现视频场景高清人脸驱动效果，算法效果自然生动、清晰逼真，支持多人脸同步驱动模式
Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。 ?...模型的训练 1、数据集处理和准备： 训练数据包括真实照片和卡通画像，为降低训练复杂度，我们对两类数据进行了如下预处理： · 检测人脸及关键点。 · 根据关键点旋转校正人脸。...· 将关键点边界框按固定的比例扩张并裁剪出人脸区域。 · 使用人像分割模型将背景置白。...： 为了提取人脸特征以达到加载到网络中的目的，我们需要正确框出人脸同时计算特征距离，以方便后面训练模型师损失函数的调用。...在对原始图片提取人脸特征的基础上，加载进网络进行生成即可。因为这里我们还需要对生成的数据进行转换成图片，我们这里还需要使用numpy和opencv进行图片的转化。
翻开维基百科软件架构的定义，我们会发现它的概念也比较模糊。 维基百科：“软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。...软件架构会包括软件组件、组件之间的关系，组件特性以及组件间关系的特性。软件架构可以和建筑物的架构相比拟。软件架构是构建计算机软件，开发系统以及计划进行的基础，可以列出开发团队需要完成的任务。"...这个时候业务架构就需要基于云原生进行改造，如何基于云组件做适配，如何合理使用云的弹性、计算存储分离等功能也变的至关重要。如果继续使用老的业务架构跑在云上，那无异于“拉着马车跑在高速公路上”。...以不变应万变 上面我们从业务的角度盘点了架构的一个大概演进史，过去十几年，软件架构发生了非常大的变化。...但是，尽管软件架构的形态发生了明显的变化，其实软件架构本身的目的却从未改变。
LLM对于软件开发，什么变了？什么没有变？ 变化的是，基础编码能力的知识平权，进而带来局部效率的提升。...没有变的是，现代软件工程对应的是规模化场景下的各种问题，基于LLM实现的编程提效只是其中的一小部分，而其中最重要的需求和代码演进模式都没有发生本质的变化。...编程不等于软件工程，编程只是软件工程的一部分。 软件工程有四大内在特性：复杂度、不一致性、可变性、不可见性。这些并没有因为LLM的出现而发生本质的变化，而这些才是软件工程面临的主要矛盾。...软件的复杂度，说的是需求分析和软件设计部分是复杂的，而不是局部的编码变简单。 软件的不一致性，说的是软件依然是知识手工业，LLM出现并未解决这个不一致性的概率，反而可能放大这个不一致性的概率。...如果团队或者软件规模变得更大，这个问题就会变得更严重，软件研发过程中的沟通成本，决策成本，认知成本，试错成本都会变大。 这才是软件工程问题的本质，自始至终都没有变过，LLM对此也无能为力。
一、一个聊天软件的基础模型是怎么样的？ 你是个新手的话你可能就会问，什么是模型？！听不懂，我在骗你学习。放心，我现在就告诉你什么是基础“模型”。...那咱们做一个聊天的软件就需要一个工具箱吧，这个工具箱叫做“winsock2.h”，那怎么拿呢？都知道#include 吧？...socket 就是两个通信软件之间的接口，你可以当成服务端是“插座”，客户端是“插头”，一插，欧了！这样不就通电了，这样说你明白了吧？...来来来，我们的漫画同学告诉你是啥意思： 懂了吧？传个地址方便信息存储。...终于简单了这一步，你爽我也爽，还不懂就看下面漫画。 2.5 有人请求聊天？设置个接待员 接下来就是有人请求给你聊天了，那怎么办呢？一个人忙不过来呢，那就设置个接待员。
还有人联想到了之前AI通过学习漫画之神手冢治虫的全部作品，进而自己“创作”出手冢治虫风格的新作《ぱいどん》的事。...基于StyleGAN的开发 虽然作者没有直接回复，不过我们往期也介绍过很多草图生成图画和人脸的技术。 而这一AI，应该也是基于StyleGAN所做的进一步开发。...这个2019年横空出世的算法，可以说是让人脸生成技术前进了一大步。 之前的GAN虽然在生成图像的分辨率和质量上不错，但研究人员仍然无法更深入地理解图像生成过程，比如图像的随机特征如何控制。...这个团队的主要产品是2018年Pixiv推出的3D角色制作软件，VRoid Studio，主打“用2D方式去创作3D模型”。...像这样，画手可以在软件预置的3D模型上直接进行2D作画，并根据需求自己调整参数，调整的结果将实时反映在3D模型上： 也许是职业相关，开发者对于自己业余的这个“草图变漫画”的AI，也表示未来还将加入3D
人脸检测&识别依然是CV领域炙热的研究课题，不仅仅应用在各种刷脸产品，现在很多多媒体都在利用这个技术，与艺术融合，擦除不一样的火花，今天我们就来和大家分享，漫画中的人脸检测，与之前漫画人物自动填色相似，...面对上述挑战，漫画人脸检测与真实人脸检测有着显著的不同。虽然实际人脸检测已经进行了几十年的研究，并提出了许多高性能的检测方法，但在漫画中直接应用这些方法并不能很好地实现人脸检测。 ?...上图分别显示了OpenCV、Microsoft Azure人脸检测API和新技术的检测结果。如图(1)所示，OpenCV方法(用漫画数据进一步训练)错误地检测到许多不是漫画脸的区域。...图(2)显示，最先进的人脸检测API在精度上要好得多，但许多漫画人脸无法被成功检测。针对现有人脸检测系统不适用于漫画人脸的现状，提出了一种专门针对漫画人脸的人脸检测方法。...在对网络进行训练之前，从Manga 109数据集中随机选取24个漫画标题，并从每个标题中选取前60个漫画页面作为评价数据集。对于每一页，手动定义每个漫画人脸的边框。
前言今天来和大家聊聊一件非常有趣的事情——将图片转换成漫画风格的 API！如果你是一个漫画党，相信这个话题一定会让你感到兴奋。通过这个 API，你可以将你的照片变成漫画风格，让它们变得更加有趣和艺术！...通过将大量漫画图片输入到神经网络中进行训练，从而使得神经网络能够识别并学习出漫画风格的特征。当用户上传一张照片时，API就会通过神经网络的算法将这张照片转换成漫画风格的图像。...用途如果你是一个漫画爱好者，那么这个API一定会让你感到非常兴奋。你可以将你自己的照片或者你喜欢的明星的照片转换成漫画风格，还可以帮助你进行头像制作、海报设计等等。...将图片转换成漫画风格：将照片转换成漫画风格 API，会自动为你将照片转换成漫画风格，无须使用Photoshop 等图片编辑软件、无须任何技术基础。输入图片的url，即可得到漫画风格的图片。...图片智能识别类：人脸检测：快速检测图片中的人脸并返回人脸位置，输出人脸关键点坐标。身份证识别OCR：传入身份证照片，识别照片文字信息返回姓名、身份证号码、性别等信息。
软件介绍 一款高质量的漫画观看软件，该软件不需要注册登录，也没有任何的广告干扰，软件内置了非常多的漫画平台资源，只要是你想看的漫画在这里都可以找到，并且是免费观看无任何限制的！...而且，该软件支持多种漫画平台，比如米推、腾讯、B站等漫画平台！左侧分类菜单筛选喜欢观看的漫画类型，分类也是非常的全的！...支持平台 手机端：安卓/鸿蒙 软件运行 文章尾部会有下载方式，下载后进行安卓手机安装，安装打开如上图。...软件使用 第一步、进行搜索自己喜欢的漫画 第二步、打开自己要看的章节 第三步、内心的静谧和舒畅，内心的阅读之旅 【免责声明】 本订阅号中的大部分软件和资源都是从互联网上收集的，仅供私人学习和交流使用...所有的资源和软件都来自互联网上的优秀作者，版权归原作者或公司所有。我们共享互联网资源和软件，但我们不对其中的任何内容承担法律责任。所有软件和资源应在下载后24小时内删除。
人脸漫画化结果对比。（b）为手绘漫画，（c）为风格迁移自动生成，（d）为 CycleGAN，（e）和（f）为新论文的结果。其中（d）（e）（f）都是在同一个数据集上进行训练的。...该网络会使用两个组件以明确模拟人脸漫画的几何夸张形状和外观风格。 其中 CariGeoGAN 只建模几何到几何的形状转换，即人脸图像形状到人脸漫画形状的转换。...为了排除训练 CariStyGAN 时的几何推断，研究者通过 CariGeoGAN 的逆几何映射将所有原始漫画变形为人脸图像的形状，从而创建中间漫画数据集。...它显性地使用两个组件建模几何夸张线条和外观风格：CariGeoGAN，仅建模从人脸图像到漫画的几何变换；CariStyGAN，将漫画的外观风格迁移到人脸图像，且不存在任何几何变形。...从感官角度来看，CariGANs 生成的漫画与人类手绘的漫画相差无几，同时与当前最优的方法相比，CariGANs 生成的漫画更好地保存了人脸特征的一致性。
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