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！
说的更具体一点，声音识别、图像识别和数字化的人工智能算法，会对零售行业带来根本性的推动。
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。
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
用户分析是很多人挂在嘴边的东西。然而一做起来，经常被做得七零八落。很多新手一听”用户分析”，就跟条件反射一样开始：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。
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。
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
📷 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
1、轻量应用服务器Lighthouse https://cloud.tencent.com/product/lighthouse
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
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。
张学友作为90年代的歌坛传奇，是很多人的美好回忆，《吻别》、《心如刀割》一首首经典歌曲传唱至今，陪伴许多人度过青春岁月。
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。
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。
---- 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
一个需要通电才能维持生命的机器人，不叫机器人，应该叫机械。历经半年时间，北极熊作者开始涉足机器人领域。想要通过人工智能，改变这个世界。 简单自我介绍一下自己：做过卖纸尿裤的金牌客服，做过提包的小跟班，做过家具组装以及搬运工，黑过天上飞的，地底下跑的，最后借《无间道》那句话：我以前没的选，现在我想做个好人。摇身一变，做了信息安全….今年25岁了，职校毕业，还在读书的你，看了文章后，应该没有什么道理不努力了把？？ 前言 决心要做机器人的时候，是在2016年的7月，当时看到市面上的“机器人”，和自己心目中的机器人
AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁，在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术，而且除了检测、跟踪、识别功能，现在也支持对年龄与性别的识别。 在杭州举行的虹软AI技术
过去，办事要“刷脸”，看在你的面子上这事儿兴许才能走的通…… 📷 吃饭也要“刷脸”，老板看着是熟客，就能直接打折啦…… 📷 现在，直接“刷脸”就可以当会员，打折积分买衣服&支付这件事真的可以轻松实现啦。 昨天，微信支付与绫致时装集团达成合作，在全国首次推出人脸智慧时尚店。 在这个时尚店不带钱不说，手机都不用带，人脸识别给会员智能推荐商品，付款也靠“脸”—— 在深圳九方购物中心的Jack&Jones和广州白云万达广场VERO MODA人脸智慧时尚店，都可直接体验。 📷 在这两家时尚店——“刷脸”就知道你是会员
人工智能是一个非常热门的话题，涌现了诸多的人工智能公司，每家公司都标榜自己是人工智能公司。
AI 科技评论按：2018 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
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。
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编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
作者 | 翁嘉颀 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图像等一种模态或多种模态。对人来说，采用自然语言与机器进行智能对话交互是最自然的交互方式之一，但这条路充满了挑战，如何机器人更好的理解人的语言，从而更明确人的意图？如何给出用户更精准和不反感的回复？都是在人机交互对话过程中最为关注的问题。对话系统作为NLP的一个重要研究领域受到大家越来越多的关注，被应用于多个领域，有着很大的价值。 本期
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。
牧北 若朴 采访/整理 量子位·QbitAI 出品 “世界上的四家人脸识别的独角兽都在中国。这个市场没有大到可以支撑四个独角兽”，李开复说这是中国特色。 从另一个角度理解，人脸识别这个人工智能最火热的领域，接下来肯定会有最火热的拼杀。即便你不在这个行业，也能感受到一点点。方法很简单，百度一下。 上周，如果你在百度上搜索“云从科技”，最上方的结果是一个引导你跳向Face++官网的广告，而你搜“Face++”第一个结果是跳向云从科技的官网。 两个人脸识别的同行，互买对方百度关键词，也只有这两家互买对方关键词……
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。
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
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的新范式，将传统的 “点” 攻击模式推广为 “面” 攻击模式。 声称准确率 99% 的人脸识别系统真的牢不可破吗？事实上，在人脸照片上做一些不影响视觉判断的改变就可以轻松攻破人脸识别系统，例如让邻家女孩和男明星被判断成同一个人，这便是对抗攻击。对抗攻击的目标是寻找自然的且能够让神经网络混淆的对抗样本，从本质上讲，找到对抗样本也就是找到了神经网络的脆弱之处。 近日，来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的范式（Genera
【编者按】微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间，从最早的子空间方法，到后来的局部描述子方法，再到现在的深度学习方法，历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文，基于近期的两项人脸识别应用，深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。 近期，微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”（TwinsOrNot.net），只需任意上传两张人物照片，就可以知道他们长的有多像，比如，测试你是否和某个明星长得很像，或者夫妻/男女朋友是不
不过，自从官方把算法开了源，拥有大胆想法的勇士们，便开始用自己的力量支配StyleGAN，顺道拯救世界。
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！
为了便于分析人类的行为、互动和情绪，本文从单目图像中计算出人体姿态、手姿态和面部表情的三维模型。为了实现这一点，本文使用数千个3D扫描来训练统一的人体3D模型，SMPL-X，它通过完全铰接的手和富有表情的脸来扩展SMPL。没有成对图像和标签，直接回归SMPL-X的参数是非常具有挑战性。因此，本文采用SMPLify方法，估计二维特征，然后优化模型参数来拟合特征。本文在以下几个重要方面对SMPLify进行了改进：
SeFa 方法能够识别出不同 GAN 模型的潜在语义，进而进行图像编辑。如下图所示：
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