最近测试了下腾讯云的人像变换接口，文档地址在这边可以点击查看 image.png 打开接口文档后可以下载sdk测试使用， image.png 源码安装只需要把对应jar包放到项目里即可 image.png clientProfile = new ClientProfile(); clientProfile.setHttpProfile(httpProfile); //选择对应区域 AgeInfo[] ageInfos1 = new AgeInfo[1]; AgeInfo ageInfo1 = new AgeInfo(); //输入要变换的年龄 /1258277710/1620704362827/Gnv0EIF2qld9Z", "RequestId":"323bc1e6-6597-40a8-9036-b0619a634d4f" } 变换的效果如图
人的语义理解可以了解你今天的着装，为你挑选自己喜欢的衣服。再缩小到人脸的语义理解范畴，它可以知道你的鼻子在哪里，眼睛在哪里，为你进行智能美妆、妆容迁移，甚至跨年龄的人脸合成。 针对人脸年龄变换，仍然是先通过人脸解析提取人脸的主要部分，然后使用图片以及对应的年龄信息训练一个生成对抗网络（GAN）。 您刚才还提到在人脸的语义理解上还可以做到“人脸年龄变换”，这个具体是如何做的？ 是的，我们可以实时生成10年后、20年后，或者小时候的样子，这个技术不仅可以用于娱乐，还可以做一些人的身份比对。 在“返老还童”的时候，人脸相应的会变小，而且不同年龄阶段五官的形状、相对位置也会发生改变，难度是不是会更大？这个你们是如何处理的？ 我们想让计算机最终通过生成对抗网络学习出来一套规律。 有的，我们的图像的像素级语义理解还可以应用在电商上，比如，用户在网上选择化妆品的时候，可以化在脸上尝试，这样会提高电商用户的体验感和购买力。
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
在这之前的人脸年龄转换还只能实现局部人脸的转换，这篇文章首次实现了全脸的年龄转换，包括发际线的转换，极大推动了年龄生成的研究。 如图1所示，第一列是输入的30岁以下的人脸图片，右侧三列依次是转换后的31-40,41-50以及50+的人脸图片，可以看出随着年龄的增长，头发逐渐变白，皱纹出现并逐渐加深，符合人类的认知。 ? 人脸年龄转换效果 ? Figure 2. 网络结构 推荐理由来自：李佩佩 5 ? 推荐理由：Code：https://face-aging.github.io/RL-VAP/ 这篇文章发表于CVPR2019，首次实现视频人脸年龄转换，并提出了新的年龄图像数据库以及年龄视频数据库，目前图像数据库已经公开 此外，文章提出了使用scratch图片来指导人脸姿态选择，可以实现姿态与表情同时变换，且生成了很好的细节。 ? Figure 5. 大图是生成的正脸/侧脸图，小图是输入的图片 ? Figure 6.
人工智能音箱产品，例如亚马逊Echo、小度在家、都是声音识别的应用。智能音箱相当于一个深度学习的智能管家，提醒你什么时间应该购买什么样的产品。 图像识别方面，人脸识别与顾客会员体系挂钩。 顾客到店里，超市会提供更好的服务；结账时的自助扫码购，会更加节省时间，让购物更加便捷。 数字化的人工智能算法，对进销存、订货、选品、商业选址都是很有帮助。 智能冷柜则是运用这些最新技术的新产品，例如Walgreens推出了“智能冷柜”，其实是装备了摄像头的冰箱，能够扫描购物者的脸来推测他们的年龄和性别。 ? 地理信息对零售店而言十分关键。 零售商家想知道，人们在买些什么，将购物者按照性别、年龄、收入水平等特征进行分类，从而针对细分市场进行产品定位。所以这时候大数据和AI算法就派上了用场。 有些智能冷柜镜头系统没有使用人脸识别技术，购物者被扫描时不会被识别身份，系统只是对购物者的脸部进行分析来推测他们的年龄和性别。
如今，人脸识别技术在生活中的应用已经越来越多。2017年12月25日，腾讯社交广告、微信支付与绫致时装集团达成合作，依托于腾讯优图实验室的人脸识别技术等，在全国首次推出人脸智慧时尚店。 另外，基于腾讯优图人脸属性分析算法和腾讯社交广告大数据推荐能力，可根据会员的性别和年龄等进行个性化的产品推荐。这样做不仅减少了传统导购的涉入，节约了时间成本，还让消费者享受“独处”的私人购物空间。 当消费者选定推荐服饰后，即可让导购拿来并试穿，还能直接在线上购买。若选择在线下结账，会员无须拿出手机就可在人脸识别会员收银台直接“刷脸”认证身份，完成无须动手的支付动作。 一次炫酷的“刷脸”消费，就这样完成。 马化腾点赞的优图人脸识别技术，已经融入大众生活 在人脸智慧时尚店里，“刷脸”不仅简化了购物流程，也提升了购物体验。 腾讯优图实验室聚焦计算机视觉领域研究，其中人脸识别技术曾多次在国际权威人脸识别比赛LFW、MegaFace中刷新世界纪录，并持续实现人脸识别技术的不断升级，如跨年龄人脸识别技术、“光线活体”技术等。
学完可以换工作，可以做到： 全网最高性价比的Pytorch框架CV开发课程，错过了不是时间，而是给自己改变的机会！感兴趣，现在扫码查看课程目录！ 购买课程之后邀请加入课程专属微信答疑群，认真学习完课程，还有本人珍藏绝对专业的CV电子书跟资料奖励！ 附录 课程提纲 1. Numpy基础操作 2. OpenCV基础操作 3. 实战人脸landmark检测 - Landmark数据集标注与类定义 - 人脸landmark模型设计与训练 - 人脸landmark模型导出与部署演示 18. 实战多任务网络实现年龄与性别预测 - 年龄与性别预测数据集与数据类 - 年龄与性别预测模型设计与训练 - 模型部署与实时预测年龄性别 19. 课程总结与各种私有数据集下载 购买CV路线图，七门课程合集更优惠 原价：963 优惠价：729： 路线图详细链接点击这里： 推荐路线图 | 过来人告诉你如何系统化学习CV全栈技术！
在这两家时尚店——“刷脸”就知道你是会员，会员还可以“刷脸”试衣、付款。 秒变智慧步骤如下： 1. 刷脸，绑定绫致会员小程序并开通微信支付，成为人脸识别会员。 2. 支付，会员用户在人脸智慧收银台进行刷脸认证身份，即可微信支付。 会员支付，可以不用带手机了，享受快速便捷“无感”购物体验。 除此之外，通过人脸智慧时尚店的智慧试衣间，会员还可以“刷脸”试装。 另外，基于优图人脸属性分析算法和腾讯社交广告大数据推荐能力，还可根据客户的性别和年龄等进行个性化的产品推荐。 一直钟爱吃吃吃的小编—— 只希望吃牛肉火锅的时候可以“刷脸”多换几颗牛肉丸来吃！ 最后，发一个彩蛋，2017年12月23日至2018年2月18日期间，通过小程序在绫致旗下的Jack & Jones和VERO MODA两家人脸智慧时尚店门店注册成为人脸识别会员的用户，可以获得由会员注册及导购提供的满
1111.jpg 虽然时光不能倒流，但是我们的心态永远年轻~ 此款小游戏是由腾讯云神图与腾讯优图联合推出，主要运用了人像变换+人脸融合两项技术相结合。 人像变换 让我们瞬间回到童年的就是人像变换，该技术基于深度学习不同年龄段人群的共同高维特征，生成一张目标年龄的人脸图片。 与此同时，依托腾讯优图强势的人脸识别能力，腾讯云神图会尽量保证，最终生成的结果与最初上传的人脸图片最大比例保持相近，以此确保年龄变换后的人脸即满足目标年龄的年龄特征，又与输入人脸长相相似，提升用户使用体验 人脸融合 11.jpg 让我们造型百变的是人脸融合，基于腾讯优图人脸定位和重建技术，将输入人脸的关键点坐标与待融合人脸的关键点坐标进行有效对应，然后进行图形学坐标变换和像素融合，达到人脸融合的效果。 产品矩阵 腾讯云神图产品矩阵逐步完善，目前，腾讯云神图已陆续发布了人像变换、人脸试妆、人像分割、人脸识别、人脸融合、人脸性别变换、跨年龄识别等多项实用功能，满足政务、商业、娱乐、安保等行业多样化需求，具有识别精准
该算法可学习面部流形，通过在上面“遍历”实现平滑的年龄变化。在CAAE中，首先通过卷积编码将人脸映射到潜在向量，然后通过反卷积的生成器将向量投影到以年龄为条件的人脸流形。 脸部衰老对于跨年龄识别和娱乐相关应用至关重要。但由于缺乏同一个人在较长年龄范围内的脸部数据，极具挑战。 由于不同人的衰老速度不同，本文的人脸衰老方法旨在合成目标年龄在某个给定年龄组中的人脸，而不是合成具有特定年龄的人脸。 鉴于合成人脸应该与输入人脸具有相同的身份，提出了一种身份保留的条件生成对抗网络（IPCGAN）框架，其中条件生成的对抗网络生成逼真的、符合目标年龄的面孔，身份保留模块保留身份信息，年龄分类器保证生成的人脸在指定的年龄组 所提架构中，原始条件GAN会根据年龄条件将人脸图像转换为其他年龄，而双重条件GAN则还可以完成反过来的任务。 ? ? ?
2 人脸年龄编辑 人脸年龄编辑，即更改人脸的年龄属性，可以用于仿真人脸随着年龄变化的过程，从而在相关领域进行应用。比如在影视等作品中预测年轻演员变老后模样，或者反之。 另外，它也可以用于辅助跨年龄的人脸识别问题，从而在寻找丢失多年的儿童等应用中提高算法的精度。 ? 5 人脸身份编辑 人脸身份编辑就是我们常说的换脸算法，在社交，娱乐和影视制作领域有巨大的应用前景。换脸算法的流行起源于Deepfakes，它是一个开源的项目，同时也是一类算法的统称。 ? 6 其他 总的来说，人脸编辑有非常多的研究方向，包括： (1) 统一的人脸属性编辑框架，如StyleGAN等。 (2) 多属性人脸风格化框架，如StarGAN等。 (3) 各种人脸年龄编辑框架。 以上内容，如果你不想自己学习，可以去我们知识星球的网络结构1000变板块—GAN与人脸板块阅读。 ? ?
现场，腾讯优图实验室为大家带来了基于人脸识别/变换+人脸融合技术融合的「云毕业照」及「一键返回童年」互动体验，展示了腾讯优图实验室联合腾讯云AI打造的AI泛娱乐场景化应用的创新模式，带来生动有趣的体验。 云毕业照 云毕业照是腾讯云AI基于腾讯优图实验室领先的人脸识别算法，用人脸融合、人像/人体分割、照片合成等AI视觉技术而推出的一项技术服务，旨在打破空间的阻碍为学校提供“云合影”。 除此以外，云端毕业照还提供学士服、跟校长合影、师生合影、创意合影等生活化场景可供广大用户选择。利用AI技术加持，花样繁多的新颖展示形式，让学生党们拥有一张美好的毕业照。 一键返回童年 依托腾讯优图实验室领先的AI算法，腾讯云AI针对深度学习不同年龄段人群的共同高维特征，生成一张目标年龄人脸图片的技术服务。 基于腾讯优图实验室领先的人脸定位和重建技术，最终生成的童年照与最初上传的人脸图片能最大程度上保证相近，确保年龄变换后的人脸符合目标年龄层的特点，同时又保证初始照片的样貌特征。
若企业开发者需要大量的调用，还可以抓住腾讯云一年一度的“新春采购节”大促进行囤量，在3月5日-4月5日期间，AI专场的产品低至3折特惠。 点击控制台的Network按钮，然后点击我们前端界面的上传按钮，选择一张带人脸的照片，看看会发生什么。 人脸框左上角 y width Float 人脸框宽度 height Float 人脸框高度 gender Int 性别 0(female)~100(male) age Int 年龄 0~100 expression 接下来pitch和yaw为人脸的偏移量，返回的数据为14和0证明这张脸基本在中心位置。之后的数据age为年龄，人脸识别结果为22岁。gender为性别，这里的数值为0根据表格判断为男性。 <text>颜值：{{beauty}}</text> 这段代码中，我们判断其是否带帽子，是否戴眼镜，年龄和颜值是多少。
5月，腾讯云神图、腾讯云OCR、语音识别、NLP推出全新功能；腾讯云慧眼、腾讯云神图人脸试妆、腾讯云神图人像变换、腾讯云神图自定义人像分割、腾讯云OCR、语音识别、NLP优化了核心性能。 腾讯云神图·人脸年龄变换 通过算法模型控制输入人脸图片的脸部肌肉紧致程度，肤质细腻程度，皱纹的多少，白发程度等年龄表达，生成从小孩到老年各个年龄平滑过渡的一系列图片，同时能够保持原始人脸的基本识别特征。 人脸年龄变换的优秀案例： 1.母亲节《带着妈妈重返花样年华》H5； 2.儿童节《心怀童心 永远年轻》小程序； 识别下图二维码可以直接体验！ ? ? NLP 情感分析能力新增三分类模式，情感分析接口新增分类模式Mode，可选择2class（返回正负面二分类情感结果）或3class（返回正负面及中性三分类情感结果），业内唯一能同时提供二分类和三分类模式的情感分析能力 腾讯云慧眼·人脸核身 官网优化新增混合调用模式架构图，同步更新活体人脸核身、活体人脸比对架构图。 腾讯云神图 人脸试妆、人像变换 接入小程序demo，提供手机端功能演示工具，方便用户体验。
作者&编辑 | 言有三 1 GAN与人脸年龄编辑 跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。 CAAE(Conditional Adversarial Autoencoder)是一个年龄编辑模型，它可以估计年龄变大时的人脸(Age Progression)，也可以估计年龄较小时的人脸(Age Regression 图中点表示的就是各个年龄，而虚线轨迹就是自然的变化方向，不过在高维流形中操作人脸图像是一件非常困难的事情，我们无法直接描绘上述的轨迹。 人脸美颜是一个由来已久的研究课题，传统的方法多是基于滤波算法和几何变换，可以实现磨皮美白以及脸型调整。 有三AI知识星球-网络结构1000变 Fast Face-swap ? Fast Face-swap是一个基于风格迁移的换脸模型，将被换脸图作为内容图，换脸图作为风格图，实现了单张图的人脸迁移。
3.1特征提取模型 3.1.1 人体测量学模型 a) 主要内容： 人体测量学模型利用了人脸的几何形状特征进行年龄分类，主要是描述随着年龄的增长人脸整体轮廓变化的数学规律，它所测量的是人脸的一种结构信息。 b) 适用范围： 主要适合于对未成年人进行年龄分类 c) 局限性： 由于该模型对人体姿态变换比较敏感，因此主要适用于提取正面人脸图像的年龄特征 ? c) 局限性： 1) 随着年龄的增长，人脸纹理的变化更多地体现在局部区域，如额头、眼角、脸颊等，因此采用该模型进行特征提取时，将会丢失掉很多局部纹理信息，可能不利于对老年人进行年龄估计。 3.2 年龄估计 基于人脸图像的年龄估计是一类“特殊”的模式识别问题: 一方面由于每个年龄值都可以看作是一个类，所以年龄估计可以被看作是一种分类问题；另一方面，年龄值的增长是一个有序数列的不断变化过程， 3.2.2 回归模型 年龄值的增长是一个有序数列的不断变化过程，因此年龄估计也可被视为一种回归性问题。回归模式运用回归分析的方法，通过建立表征人脸年龄变化规律的函数模型来实现年龄的估计。
但最近的研究表明，将姿势与个人身份特征分离的方法效果并不好。本文尝试将3D可变形模型合并到GAN的生成器中，生成人脸，并在不影响个人身份辨识度的情况下操纵姿势、照明和表情。 为了最大程度地减少年龄变化对人脸识别的影响，先前的工作有两种方案：一是通过最小化身份特征和年龄特征之间的相关性来提取与身份相关的辨识性特征（称为年龄不变的人脸识别age-invariant face recognition ，AIFR）；二是通过转换不同年龄组的人脸到同一年龄组，称为人脸年龄生成（face age synthesis，FAS）；但是，前者缺乏用于模型解释的视觉结果，而后者则的生成效果可能有影响下游识别的伪影 本文提出一个统一的多任务框架MTLFace来共同处理人脸识别和生成任务，它可以学习与年龄不变的身份表征，同时完成人脸合成。 此外，收集并发布带有年龄和性别标注的大型跨年龄人脸数据集，以推进AIFR和FAS的发展。在五个基准跨年龄数据集上进行的广泛实验表明，MTLFace性能优于现有的AIFR和FAS方法。
这款应用可以自动检测人脸，仅需上传一张照片，就可以实现改变表情、变年轻、变老、改变性别等各种效果，当然也少不了最为基本和实用的美颜滤镜。 ? 从使用上来看，上传照片的速度比较慢，但上传一次就可以进行各种操作，例如变换笑容、发色、发型、年龄、胡子、性别等等。每一个类别都会有一些免费的风格，但也有很多需要付费的风格。 除了上面的这些特征，我们还特意尝试了年龄的变换效果，免费版也支持所有年龄变换的。 ? 随着技术的进步，AI 改变人脸的方法已经越来越成熟了。今天我们不仅可以让人在照片里变得更年轻，改变表情，还可以合成一个人的语音，甚至为他/她生成一段并不存在的录像。 为了进行换脸，人工智能算法也需要经过大量标注后人脸图像的训练。所以说，AI「预测」出你未来 30 年的样貌是在数据库中几率最大结果的叠加，似乎靠谱，但并不严谨。 最后，也有人工智能也搞不定的人脸。
人像变换，基于腾讯优图领先的人脸识别算法，提供人脸年龄变化、人脸性别转换等能力，用户上传照片即可实现男女性别切换、人脸变老/变年轻等效果。适用于社交娱乐、广告营销、互动传播等场景。
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