🎈 项目效果 随着 AI 技术的发展，你不仅随时可以看到自己的老了之后的样子，还能看到自己童年的样子 随着这部分技术的开源，会有越来越多的应用，当然我觉得前景更...
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： ?
PaddleGAN是飞浆在图像生成和处理领域的一个代表性项目，通过深度学习的技术和飞浆的支持，PaddleGAN可以实现多种惊人的图像处理效果，例如图像转换、人脸编辑、动态效果生成等等。...其中内置了StyleGAN V2与FOM分别实现人脸属性编辑和人脸动画效果。这些技术和应用在很多领域都有广泛的应用，例如娱乐、广告、电影制作、虚拟现实等等。 图片 ?...applications/ python -u tools/styleganv2editing.py \ --latent \ --output_path <新人脸...applications/ python -u tools/styleganv2editing.py \ --latent \ --output_path <新人脸
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。
这次峰会，他们尤其是马云让我们看到，他们都在慢慢变老——跟中国的互联网一样。他们都老了。但是给我们留下了很多，看得见和看不见的。...以后说到老IT男，老程序猿，老攻城狮，千万别再浮现头顶高尔夫球场的形象。 创始人是公司的灵魂，决定了公司的气质。...正如《连线》杂志总编、《长尾理论》作者Chris Anderson提出“WEB已死，互联网万岁”的观点，互联网老了，但是“老而不衰”，更不会死。移动互联网、物联网是互联网的延续。
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？
也可以用Wi-Fi信号来检测他的步态， 用于早期发现帕金森等慢性疾病（CSDN注：或可以理解为，技术助力人们优雅地变老）。 而用无线信号，来感知人体信息的原理，正是基于菲涅尔区无线感知理论和技术。
4、尊重他人的劳动成果 软件缺陷报告是测试人员最直接的劳动成果，因此应该认真地描述自己所提交的每一个软件缺陷，这也是尊重自己劳动成果的一种表现。...走出去，与人沟通，你会学到很多东西，不单单是软件测试。同时，在网络发达的今天，逛逛论坛、看看测试网站，听听不同人的声音，也会很有帮助。 8、积极看好软件测试行情。 测试真的很重要！...对一个软件项目而言，老外对软件测试尤其重视。外企有一半的员工是测试，虽然目前国内的软件企业对测试的重视程度还不够，但是毋庸置疑，测试是软件企业产品线上和开发同等重要的。...可以预言，未来的国内软件行业，软件测试人员可能会占据软件团队半数左右。...到时候，你作为一个老牌软件测试员可能会有转型做管理层高层的机遇，不管是工作待遇还是带领团队，都将会是你人生职业生涯的一段辉煌时期。 软件测试人员像一棵树，先把基础打牢实。
推荐自己多年来一直使用的多款软件，希望有一款可以帮助到你，文末有汇总 Everything 文件搜索 用途 基于名称快速定位文件和文件夹。...-1.4.1.969.x64.zip 基本使用 搜索选项下设置使用正则表达式 搜索名称包含tank的文件，在搜索框输入tank*会列出所有包含该关键字的文件和文件夹 注意事项 切记不要设置开机启动，软件在索引文件目录的时候会导致大量磁盘
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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。 ?
这一期要给友友们安利的是，之前就有在文章里提到过的一款下载软件：Internet Download Manager (网络下载管理器)，就是传说中的 IDM 。评论呼声很高。...IDM盗版层出不穷，正版软件因为高价销售惨淡，而破解软件因为免费瞬间占领了市场，成为主导市场，人们也逐渐默许破解软件的存在。版权的趋势是无法阻挡的，正版时代终究会到来。...软件优势在安装IDM软件之后浏览器里会自动装上IDM的拓展插件：网页里打开视频，IDM就会自动检测到视频然后出现下载浮窗：IDM可以直接一步到位，不仅可以下载多种视频格式：最厉害的是它的下载速度！...其实B站是禁止这类软件进行获取下载的。...不过，如果想要直接购买这款软件的话非常麻烦，毕竟是国外软件，需要使用双币信用卡付款，懒人哀嚎!
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。...其次，企业对内需要使用数字化提升效率，打通各种老系统，数字化自己的内部人才，将传统与互联网和云更好的融合。
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。
- Google深度学习研究院的分布式训练方法ZLUDA - 实现在AMD卡上运行CUDA程序facefusion - 人脸特效合成工具gopeed - 跨平台下载管理软件stable-diffusion-webui-forge...技术原理Graphcast通过定义变分参数的拓扑结构,设计了一种高效同步梯度和参数的新算法。它支持利用图形表示模型参数的拓扑关系,在此基础上实现同步。优点同步效率高于原始参数服务器方法。...5、gopeed - 跨平台下载管理软件项目简介gopeed是一个使用Golang和Flutter开发的现代下载管理软件,同时支持Windows、macOS、Linux等所有桌面和手机端平台。...特性支持人脸替换:实现不同人脸图像的融合。变老效果:照片中的人用算法“变老”或“变年轻”。美颜效果:对人脸进行去斑除环、调整五官等美化处理。速度快捷,单人脸处理仅需几秒。...同时力求保留人脸细节信息,生成效果真实逼真。
因此，自动地将人脸照片转换为高质量的艺术肖像画具有重要的艺术价值和实用价值。 ? 图1. 一些人脸照片和对应的艺术家画的肖像线条画。...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。...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。 ? 图5.
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：全新的层次化的GAN模型 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...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APDrawing数据集，用于正式的训练和测试。 图3....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。 图5.
他大概会变成一位可爱的大爷，甚至有点像赵本山… 这些图片来自一位土耳其摄影师Alper Yesiltas，他用AI生成出英年早逝名人们变老后的照片，主题定为「好像什么都没发生过一样」。...从技术角度看，变老特效对AI圈并不稀奇。 其要点在于—— 先上传图片，软件将加以检测得到面部关键点集，主流厂商的关键点数略有不同，从81到133个不等。...△ 图片来自firebase 获取关键点集后，系统会根据相应坐标，给一套皱纹模板做变换，保证模板的相应坐标与采集面部匹配，最后将两者叠加，得到「变老」的结果。...△ 图片来自 Boredpanda 此前最出名的「变老特效」案例，莫过俄罗斯开发团队Wireless Labs做的FaceApp上相关功能。...正如前文所提及，由于要上传人脸图片，FaceApp获取了大量肖像，据说，有超过1.5亿人上传了自己的肖像，也因此，该软件遭遇各国封禁，热度迅速降低。
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