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今天小 G 给大家介绍一个 AI 黑科技,能够完美实现人脸性别变换,并带有丰富的表情,让你不仅瞬间拥有了对象,更是看到另一面的自己,都怕你一不小心爱上你自己。
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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。
在这个多逝之秋,禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗,顿感无比感慨。金庸先生的武侠,影响了好几代人。沧海一声笑,滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝,先生一路走好!
在本系列的上一篇中,我们讲解了用Image morphing方法合成人脸图片的基本原理。 所有代码都在:https://github.com/juliali/AverageFace 和 https://github.com/juliali/FaceGenderClassification 用OpenCV + dlib 制作“平均脸” 既然知道了原理,我们现在就要开始动手制作了。 再来回顾一下步骤,当我们要将N张人脸照片合称为一张平均脸的时候,我们首先要处理每一张照片: 【1】获取其中的68个脸部特征点,并以
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如果熬夜有段位,你是那一段? 在澎湃新闻一份统计「凌晨3点不睡觉」的搜索报告中显示:一线城市的人担心没有工作,其他城市的人担心没有生活。熬着最深的夜,烦恼的事情可能不太一样。 在一线城市,凌晨3点还没入睡的青年男女们有自己独特的烦恼——熬夜工作。特别是从事市场营销、传播推广相关行业的,熬夜面临的烦恼来自于:“我明早要汇报的PPT”、“没有太多预算的项目却要格调拉满”和“改了N版,还是第一版idea好的甲方”。 从传统营销到数字营销,想创意和能熬夜似乎已经成了营销人的常态。但当创意开始枯竭,当流量获取越
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展,并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计,期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展,并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计,期待能对感兴趣的读者有所裨益。
📷 作者 | 汪彪 责编 | 何永灿 人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展,并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计,期待能对感兴趣的读者有所裨益。 概述 通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函
随着科技的快速发展,AI技术为各行各业注入新的生命力,成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域,AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法,就连横空出世的“虚拟偶像”,也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验,能让用户产生更浓厚的兴趣,也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后,就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下,企业该如何用AI打造一款爆款活动呢? 5月26日,腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
你还记得儿童节朋友圈分享的童年美照吗?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。 深受泛娱乐场景喜爱的人脸特效产品,在不断的尝试和拓展中已挖掘出很多火爆的玩法及积累了不少优秀落地案例。但同时也会面临些问题,比如,如何在保证算法效果的同时兼顾性能质量?如何平衡用户体验和成本? 本次分享以人脸特效产品(人脸试妆包括唇色和美颜、人像变换包括变年龄和变性别)为例,分享在实际场景中遇到的问题和解决方案。 您将收获: 1.AI潮流:火爆的人脸特效 2.人脸特效的AI技
导读:在本文中,我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉,是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛,例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等;之所以陌生,是因为我们可能并不了解人脸识别的原理,不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
少年的肩应该担起清风明月和草长莺飞 眼里应该藏下星辰大海和万丈光芒 而当少年已成人 虽已忘却了诗篇和牧笛 但心中偶尔也会渴望那片原野 不管当年的风在不在 他们心中仍保留着少年最灿烂的样子 恰逢儿童节,我们发自心底的问: 你,还记得那个少年吗? 泛黄照片里的儿时模样 还回得去吗? 带着童心出发,每一程都是童话 值此六一儿童节 祝腾讯云AI的大小朋友们儿童节快乐! 快乐之余,识别下方二维码 腾讯云AI带你一键回到你的童年时代 「文末有体验海报可转发给家人朋友们一起Pick」 Pick一张AI小姐
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国庆将至 大街小巷已是国旗高挂 壮丽72年 都洋溢着喜悦和热情 心中更是有千言万语在回响,在激荡 五千年岁月长河,已是过往 九百六十万平方公里,续写辉煌 如果给你一次表白的机会 你会对祖国母亲说些什么? 值此国庆佳节 腾讯云AI将借助人脸融合技术 以#我为祖国比个心#的 全新打开方式表白祖国 识别下方小程序码即可参与表白祖国活动 文末还有三重福利哦! ↓↓↓↓↓ 古人爱国咏诗,今日爱国比心 基于AI人脸融合技术 根据男女性别 为大家提供了十几类模板融合选择 下面Pick几张小伙伴们的表
这款应用使用 AI 算法,可以瞬间把人们上传的人脸照片「年轻」或者「老化」。它就是这几天网上充斥各界明星 17 岁/80 岁照片的万恶之源。
今天 我要大胆提醒你 七夕了 有人~自嘲: “人不好,嘴不甜,长得磕碜,还没钱” 四句话,写我一直单身 有人~感慨: 她逃,他追,她插翅难飞 他回,她怼,他暴跳如雷 她泪,他悔,他生死相随 双双在爱恋中深情流眼泪 但还有~千千万万人期待: “七”待是你,“夕”望是你 “喜”欢是你,“欢”喜是你 我想见“你”,不远万里 往后余生,万般皆是你 在之前发布的一篇文章中 (点击阅读:宝!AI来给你发对象了) 提到用AI找到心仪的另一半 值此七夕节 我们也“兑现承诺” 用AI,给你发奇妙对象了 不一
近年来,以GAN为代表的生成式技术在学术界取得蓬勃发展。在工业界,基于生成式技术的真实感效果也引领了一批爆款特效和应用。快手Y-tech在国内率先将GAN落地于短视频特效制作,并积累了丰富的实践经验,为快手各类人脸爆款特效提供有力技术支持。本文主要介绍快手在高精度人脸属性编辑方面的实践,包括性别、年龄、头发、表情等的生成。
12月19至20日,腾讯 2020 Techo Park 开发者大会在北京举行。200多位行业顶尖专家和5000多名开发者齐聚一堂,共同探讨云计算、大数据和人工智能等前沿技术话题,并同步举办30多场分论坛交流,超百万用户通过线上和线下方式参与到这场技术研讨的年度盛会。 为了让开发者们积极交流、尽情享受,2020 Techo Park 特意选址北京 751D·Park。其独具特色的工业遗址与艺术摩登的场地瞬间为这场硬核的科技交流大会营造了「狂欢」的气氛。 滑动查看更多现场图片 探索奥
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人可以轻易理解所看到的视觉信息,但将同样的能力赋予计算机,并让其代替人类来进行类脑思考,是人工智能学术界、产业界争相研究的科学课题。人脸作为最重要的生物特征,蕴含了大量的属性信息,如性别、种族、年龄、表情、颜值等,而如何对这些属性信息进行预测,则是人脸分析领域的研究热点之一。
本文介绍了一种基于卷积神经网络的快速变脸方法,该方法可以快速地将一张人脸图像转换为另一张人脸图像,并保持其光照、姿势和表情等属性。该方法包括人脸对齐、风格迁移和变脸生成等步骤,并使用一个包含68个面部关键点的三维面部表示。实验结果表明,该方法可以生成高质量的变脸图像,甚至在测试集上获得了更好的结果。
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---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】用GAN模型进行图像合成有一个显著缺点,就是生成的图像不可控制,经常是摘个眼睛把性别都变了。最近Adobe提出新一代GAN模型,能够自由控制35个人脸属性的变化,而不会互相干扰。 图像合成中的一个重要问题就是图像内的纠缠(entanglement)问题。 比如把一个人脸上的胡子全都自动去掉,或者完美地贴上胡子,最后生成的图片或多或少都有违和感,因为胡子和人脸存在某种纠缠的关系。 并且不同物体间的合成、去除的难度也不尽相同。 举几个生活中的例子就很
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】用GAN模型进行图像合成有一个显著缺点,就是生成的图像不可控制,经常是摘个眼睛把性别都变了。最近Adobe提出新一代GAN模型,能够自由控制35个人脸属性的变化,而不会互相干扰。 图像合成中的一个重要问题就是图像内的纠缠(entanglement)问题。 比如把一个人脸上的胡子全都自动去掉,或者完美地贴上胡子,最后生成的图片或多或少都有违和感,因为胡子和人脸存在某种纠缠的关系。 并且不同物体间的合成、去除的难度也不尽
3D头部姿态估计(ubuntu操作系统,基于opencv3.2+Dlib19.4+python2.7)打开摄像头,可实现实时(realtime)姿态检测。 坐标变换:世界坐标系旋转、转换矩阵将3D点从
编程马拉松(Hackathon)是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛,本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起,希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力。比赛过程中,参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法,在短时间内用自己所熟悉的代码及环境,调用腾讯云API识别接口,并输出腾讯云AI 接入体验反馈,赢取丰厚奖品。
Glow,一种使用可逆1×1卷积的可逆生成模型。它扩展了以前的可逆生成模型,简化了架构。模型可以生成逼真的高分辨率图像,支持高效采样,并发现可用于操纵数据属性的功能。我们正在发布模型代码和在线可视化工具,以便人们可以探索并构建这些结果。另外,网站上也可以进行交互性操作。
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 近日腾讯云对象存储(COS )完成了“存储”到“存储+”的升级! 互联网让信息传播的更快,人们仿佛对信息更加渴望,我们身边的产品越来越多,获取信息的类型也丰富多样,图片、视频、音频、文字等。 如何处理这些数据成为了目前企业业务运行良好的关键因素之一,如果企业购买服务器进行图片,音视频,文档等数据的处理,需要投入硬件采购、部署和运维的费用,成本高昂,服务可用性差,一旦出现磁盘坏道,将会出现不可逆转的数据丢失问题。 如何解决自建服务器处理数据带来的问题呢?腾讯云对象存储(
sklearn 中提供了很多常用(或高级)的模型和算法,但是真正决定一个模型效果的最后还是取决于训练(喂养)模型时所用的数据。sklearn 中的 sklearn.datasets 模块包含了数据生成相关的功能。主要包含以下几种类型的数据集:
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂,导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误,统称为业务逻辑漏洞
使用机器人接收功能 可以在微信/企业微信/钉钉等IM产品中接收到腾讯云产品消息推送
在 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会(2021)北京站上,快手技术 VP 王仲远带来了主题为《Al 技术在快手短视频创作与理解的应用》的演讲,分享了快手在 AI 技术领域的实践与探索成果。本文由 InfoQ 根据王仲远的演讲内容整理,希望对你有所启发。作为国内短视频行业头部平台之一,快手有 3.2 亿日活用户,月活达 5.7 亿,此外还有 1.8 亿海外月活用户,存量短视频已达数百亿量级。在快手平台上,用户每天会花超过 100 分钟观看短视频及直播内容,用户相互关注数也超过 140 亿。
该数据集为 Deep Convolution Inverse Graphics Network 算法实验数据集。该算法通过生成模型,对图像的平面旋转、光照片画和纹理进行建模。
多层神经网络出来以后,只火了一小会。上世纪90年代到2006年,叫人工神经网络的沉寂期。原因如下:
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春节档上映的《你好,李焕英》让不少人在影院哭得稀里哗啦,它戳中了每个人心里最柔软的部分。有人看完电影之后会给妈妈打个电话,有人会拿出妈妈年轻时的照片,感叹一下爸爸的基因为什么要那么强大。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 看,李焕英这亲切的笑容、明亮的眼眸,是否与银幕上那个她一样有感染力? 你的长辈年轻时,又是否像这张老照片里的人一样,剑眉星目,神采飞扬: 要说最近最火的AI玩法,那真是非腾讯微视“会动的老照片”这类特效莫属。 表情迁移技术与基于GAN的老照片修复技术强强联合,给人一种打开了时光机的感觉,仿佛真的能与老照片里的人隔空对话,追忆往昔。 △“我的女儿,我就要她健康快乐” 并且用户无需任何加工,只需在微视APP里上传一张照片,不到一分钟,都能亲自
谷歌大脑工程师Eric Jang近期体验了Snapchat的性别交换滤镜并写了一篇体验文章,AI研习社 将这篇文章编译如下。
今天是2021年的2月2日,可以说我把一件压在心底很久的一件事做了,今天我用代金卷买了4个月的云服务器,申请了备案,并且配置了MYSQL,有兴趣的可以往下看看,如果是奔着标题来了的,可以直接看下面。
编者按:2017 年 4 月 21-23 日,VALSE(视觉与学习青年学者研讨会)在厦门举行,国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂,参会的青年学者达 2000 多人。在 VALSE 的「年度进展评述」环节,共有 12 名学者依次上台,对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系统的梳理,堪称「12 颗重磅炸弹」。针对近年来 CV 领域火热的方向之一:GAN,哈尔滨工业大学计算机学院教授左旺孟从多方面做了详尽的评述报告。 左旺孟,哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事图像增强与复原、距
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步,它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来,深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力,已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域,且在这些方面都带来了很显著的改善。因此,本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词:人脸关键点;人脸特征点;人脸对齐;卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
机器之心专栏 作者:余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步,它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来,深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力,已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域,且在这些方面都带来了很显著的改善。因此,本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词: 人脸关键点;人脸特征点;人脸对齐;卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
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