原标题：Dense 3D Coordinate Code Prior Guidance for High-Fidelity Face Swapping and Face Reenactment
Deepfakes 是一种合成视频，通过深度学习技术将原视频中的人脸进行替换，然后输出新的视频。
【新智元导读】中科院自动化所（CASIA），中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径 GAN（TP-GAN），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前最好的结果。研究人员提出了一个像人类一
二十四、开集识别 68、OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation 实际应用中，机器学习系统需要分析与训练数据不同的测试数据。在 K-way 分类中，这也被表述为开集识别，其核心是区分 K 个闭集类之外的开集数据的能力。 开放集识别的两个概念上优雅的想法是：1）通过利用一些异常数据作为开放集来学习开集与闭集的二分类判别器，以及 2）使用 GAN 无监督学习闭集数据分布。由于对异常数据的过度拟合，对各种开放测试数据的泛化能力很差，这些异常值不太
AI 科技评论按：最近推出的几个计算机视觉领域中的突破性论文在图像合成领域展示了新的可能，他们能够创造非常自然的图像，并且合成无比真实甚至同时保持面部信息的人脸图像。论文《CVAE-GAN：一种通过非对称训练的细粒图像生成模型》就是其中之一，它是由微软和中国科学技术大学的研究团队在威尼斯举办的 ICCV 2017 上展示的一种方法，它是一种基于变分自动编码器生成对抗网络的图像生成模型，能够在特定细粒类别中合成自然图像。特定细粒度的类别包括特定的人脸，如名人或者真实世界的物体，如特定类型的花或者鸟。
1）提出的扩散嵌入网络可以解决流形不匹配问题，并且易于生成潜码，与 ImageNet 潜在空间更好地匹配。
机器之心专栏 作者：网易互娱AI Lab 网易互娱 AI Lab 提出了一种基于单幅图片的实时高分辨率人脸重演算法，分别在台式机 GPU 和手机端 CPU 上支持以实时帧率生成 1440x1440 和 256×256 分辨率的人脸重演图像。 近年来，面部重演 (Face Reenactment) 技术因其在媒体、娱乐、虚拟现实等方面的应用前景而备受关注，其最直接的帮助就是能够帮助提升音视频的制作效率。 面部重演算法是一类以源人脸图像作为输入，可以将驱动人脸的面部表情和头部姿态迁移到源图像中，同时保证在迁移
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
中科院自动化所（CASIA），中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径 GAN（TP-GAN），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前较好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的 GAN 结构，合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征，并且可以处理大量不同姿势的照片。研究人员指出，这些合成的图像有可能用于人脸分析的任务。 他们受人类视觉识别过程启发，结合对抗生成网络（GAN）的强大性能，提出了一个双路径 GAN（TP-GAN），能够在关注整体结构的同时，处理人脸面部细节，在
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。
文章介绍了一种程序生成的3D人脸模型与一个合成数据库结合起来训练图像，结果人脸解析等任务上，效果与真实数据相当。
(1) 内容以科普为主，技术细节为辅。因为本专栏是为了让更多的人能够看懂，完成对新奇技术的了解，我不会在这里讲述过多技术细节，细节可以通过其他专栏获得。
人脸AI技术如今无处不在。不仅手机上有面部识别、换脸、美颜等应用，去年GAN在合成人脸图片上也取得了重大突破。
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 相信吗？现在训练数据也用合成的了。 而且人脸分析任务上，准确性还不输真实数据的那种。 这是微软团队的一项最新研究，论文标题就已经说明了一切。 Fake it till you make it. 文章介绍了一种程序生成的3D人脸模型与一个合成数据库结合起来训练图像，结果人脸解析等任务上，效果与真实数据相当。 研究人员表示，为一些不可能实现人工标注的地方，开辟了新方法。 是不是以后真就告别人工标注了？！ 如何实现？ 要想让人脸数据集更加多样化、丰富
一、说话人驱动（talking head） 1、Audio-Driven Emotional Video Portraits 尽管此前一些方法在基于音频驱动的说话人脸生成方面已取得不错的进展，但大多数
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言，问为什么换军装的h5这么火，但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说，大概是比较简单吧，主要工作是图像合成。 后来，我亲自体验了下，反应速度比较慢，大概是因为火了吧，访问者太多； 关键的技术是人脸识别； 前端的话，canvas实现图像合成； 整个h5设计不算惊艳，只能算一般； 运营亮点是抓住热点事件，设计了激发用户分享的产品。 再细想一想，决定还是自己动手实现一个，试试整个技术的难度。 于是，通过开发者工具，阅读了 http://www.h5case
最近，人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。
AI 科技评论按：2018 年 4 月 14 日-15 日，中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所举办第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
用机器学习合成人像照片，使照片中的人看起来更年轻或年老的方法已经屡见不鲜。不过据雷锋网消息，近日，来自法国Orange实验室的Enter Grigory Antipov和他的朋友们研发出一种更省时、合成结果更准确的方法 。 据雷锋网小编了解，该方法的工作原理是： 让两个深度学习机器同时工作。两个机器一个用来生成人脸，一个用来鉴别人脸。 而且两个机器会通过分析人脸图像，提前习得各年龄段人脸大概是什么样子的。 年龄段分类标准为：0-18, 19- 29, 30-39, 40-49, 50-59, 以及60岁
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的： 也有针对政要明星合成的，例如这张，韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行，但是，其实平均脸的历史
1 2017-FACE AGING WITH CONDITIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队，提出了一种新的密集人脸对齐（3D Dense Face Alignment）方法。
大家好，我是相芯科技的蔡锐涛，很高兴今天在这里与大家分享交流。今天与大家分享的题目是AI驱动的智能图形应用。按照惯例，我简单介绍下我们公司。
十八、文字生成图像 55、 DAE-GAN: Dynamic Aspect-aware GAN for Text-to-Image Synthesis 文本转换生成图像是指，从给定的文本描述中生成图像，保持照片真实性和语义一致性。此前方法通常使用句子特征嵌入去生成初始图像，然后用细粒度的词特征嵌入对初始效果进行细化。 文本中包含的“aspect”信息（例如，红色的眼）往往连带几个词，这对合成图像细节信息至关重要。如何更好地利用文本到图像合成中的aspect信息仍是一个未解决的挑战。本文提出一种动态 Asp
人脸动画在近些年来一直是图形学界的研究热点，随着Apple 推出最新的IphoneX，把人脸扫描和动画相关技术商业化，此类技术在将来会有越来越多的产品落地。此次Siggraph Asia也有不少相关的论文，为我们展示了学术界的最新进展。 1 通过单张图片生成3d模型以及纹理贴图 如下图，左边是一张用户的照片，右边是他的3D模型，包括头部模型和发型，用户可以在计算机中从各个角度去观察，也可以在摄像头前做各种表情来驱动这个虚拟角色。 下面是论文实现的总体框架，首先会根据输入图片找到脸部区域以及头发区域，然
看起来我摸了好多天，事实上我是摸了很多天。你以为我会摸很多天，结果我确实摸了很多天，这不就相当于没有摸了嘛！（算了这个梗太老了，一点都不好笑。）
自 2018 年 12 月英伟达推出 StyleGAN 以来，合成人脸已经让人难以轻易分辨。特别是今年年初，英伟达开源了 StyleGAN 的代码，大量真假难辨的人脸被开发者「创造」出来。
导读：我们曾在《那个陪你聊微信、发自拍的妹子，可能不是人》中提到过跟你自动聊微信的机器人，在本文中我们会给你看更多类似案例。
机器之心专栏 人民中科、中科院自动化所国家模式识别实验室 来自人民中科与中科院自动化所国家模式识别实验室的研究团队，提出了一种基于身份空间约束的伪造人脸检测新方法，该方法具有较好的泛化性与兼容性。 随着深度学习等技术的发展，机器自动生成内容的水平不断提高；其中深度伪造（Deepfakes）更是内容生产中的热门技术，在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。但具备高度欺骗性的深度伪造技术也引发了诸多争议，它进一步混淆了数字世界与真实世界边界，带来了相应的风险和挑战。 深度伪造技术的兴起
公众号文章标题“提升”应该为“解决”。1 A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition 基于端到端的深度卷积神经网络进行人脸识别，依赖于大型
本文是对发表于计算机视觉领域的顶级会议 ICCV 2021的论文“FACIAL: Synthesizing Dynamic Talking Face with Implicit Attribute Learning（具有隐式属性学习的动态谈话人脸视频生成）”的解读。
导读：近日，测试人类分辨「AI 合成人脸」能力的一个网页吸引了大家的关注。在未看攻略前，你难以分辨真假。
短视频源码开发技术，主要涉及到短视频拍摄端，播放端以及合成、上传、转码、分发、加速、播放这些。首先以短视频拍摄端的五大功能为例，解析一下短视频拍摄端 SDK 的技术点吧。
二十六、少样本生成 72、LoFGAN: Fusing Local Representations for Few-shot Image Generation 给定新的、训练未知的类别里的少数可用图像，少样本图像生成，旨在为该类别生成更多数据。以前工作试图通过使用可调整的加权系数来融合这些图像。然而从全局角度来看，不同图像之间存在严重的语义错位，使得生成质量和多样性较差。 为此提出 LocalFusion Generative Adversarial Network (LoFGAN)，将这些可用的图像作为一
“某男子9秒被骗245万元”、“某老板10分钟被骗430万元”、“AI换脸不雅视频敲诈勒索”等案例相继出现。
return_landmarkInt是否检测并返回人脸关键点。合法值为：2 检测。返回 106 个人脸关键点。1检测。返回 83 个人脸关键点。0不检测注：本参数默认值为 0 2 检测。返回 106 个人脸关键点。 1检测。返回 83 个人脸关键点。 0不检测
“这只猪总是用侧脸面对观众，另一面却从来没人见过。奇怪的是，即使从侧颜看去，还是两只眼睛和两个鼻孔。”
该方法首次实现多个文本输入的人脸合成，与单输入的算法相比生成的图像更加接近真实人脸。
论文名称：Social-STGCNN: A Social Spatio-Temporal Graph Convolutional Neural Network for Human Trajectory Prediction
生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。
然后就能看到创建完的应用和 APPID、API KEY 以及 Secret KEY了
来源：arxiv.org 编译：马文 【新智元导读】英伟达和UC Berkeley的研究者最近公开一个名为pix2pixHD的项目，并公开了论文和代码。pix2pixHD能够利用条件GAN进行2048x1024分辨率的图像合成和处理，输入语义标注图生成接近真实的现实世界图像，例如街景图、人脸图像等，并且只需简单的操作即可修改和搭配图像，效果优于pix2pix和CRN等先前的方法。 英伟达和UC Berkeley的研究者最近公开一个名为pix2pixHD的“用条件GAN进行2048x1024分辨率的图像合成和
一、年龄迁移 1，Continuous Face Aging via Self-estimated Residual Age Embedding 📷 人脸合成，尤其是年龄迁移，一直是生成对抗网络 (GAN) 的重要应用之一。大多数现有的人脸年龄迁移方法会将数据集分为几个年龄组并利用基于组的训练策略，这在本质上缺乏提供精细控制的连续年龄合成的能力。 这项工作提出统一的网络结构，将线性年龄估计器嵌入到基于 GAN 的模型中，年龄估计器与编码器和解码器联合训练以估计人脸图像的年龄并提供个性化的目标年龄特征嵌入。
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
人脸识别是当下最热的领域之一。这两年尤其在安保系统、天眼系统、犯罪分子抓捕系统、人脸锁、人脸考勤机、人脸支付等等领域迅速发展。 本文总结8 篇人脸识别相关论文，包含低光条件下、极端姿势下、人脸关键点检测等。 1. A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition 本文介绍一种从自然图像中学习非线性纹理模型的方法，它可以用于生成具有完全分离姿势的合成身份的图像，不需要专门捕获的面部纹理扫描。 通过用合成的三维 GAN 图像增强数据集，large-pose
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