去年，马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能，本月初，微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动，要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看，我们可以知道，基于人们对于安全性的进一步高要求，安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 人脸识别+安防前景广阔 据了解，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列
改变人脸的各种属性，如发色、性别、眼镜等，是计算机视觉中的标准任务之一。在给定的人脸图像中，人脸编辑由于其各种应用和娱乐性而不断受到关注。特别地，随着最近生成对抗网络( Generative Adversarial Network, GAN)模型的进步，我们可以简单地通过操作给定图像的潜在特征来完成这一任务。此外，最近，许多基于扩散概率模型( Diffusion Probabilistic Model, DPM )的人脸图像编辑方法也被提出，这些方法显示出高质量和灵活的操作性能。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
人脸表情编辑指的是对图像中人脸的表情进行变换和修改。通常，我们希望这种编辑方法是足够方便、可控的。方便，在于我们尽量设置少量的条件，操作简单；可控，在于我们可以精确地控制需要编辑的部分与编辑的结果。已有的基于学习的方法中，使用生成式模型的方法为近年来较常用的方法，然而要么他们的方法是基于人脸的关键点合成特定的表情，要么是基于代表了情绪类别的离散向量，这两种条件通常具有用户参与编辑的方式不够简单（人脸关键点），要么生成结果单一、不可细粒度控制（离散向量）。
高真实感且精确可控的三维人脸建模是数字人构建中的重要问题之一。目前，使用现有的基于网格的人脸建模方法需要专业的人员使用复杂的软件并投入大量的时间和精力，且实现逼真的人脸渲染结果较为困难。
想要个性化设计高真实感的三维立体人脸，却发现自己并不熟悉专业的设计软件？三维人脸编辑方法 NeRFFaceEditing 提供了新的解决方案，即使不会三维建模，也能自由编辑高真实感的立体人脸，建模元宇宙中的个性化数字肖像！
人脸属性编辑再添力作「StyleFlow」，1月7日刚刚开源，上周末我立马就试了一下。
今天向大家介绍一篇今天新出的论文 High Resolution Face Age Editing，该文提出一种简单的方法实现了高分辨率的人脸年龄编辑，效果惊艳，代码也开源了。
机器之心专栏 机器之心编辑部 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法，仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑。该方法在去除双下巴等应用中效果显著。 随着社交网络、直播以及短视频的流行，为了给别人留下更好的印象，人脸编辑「美颜」的应用范围越来越广泛，不断发展的科学技术使人脸编辑产生了非常多的研究分支。其中，生成对抗网络（GAN）的隐空间一直是个热点问题，现在越来越多的
作者：Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。而目前基于单张图片特征进行嵌入的方法（FaceStudio、PhotoMaker、IP-Adapter），要么需要对文生图模型的全参数训练或 PEFT 微调，影响原本模型的泛化性能，缺乏与社区预训练模型的兼容性，要么无法保持高保真度。
近些年来，随着深度学习和对抗生成网络的兴起，图像生成领域取得了巨大的进步。然而，对于计算机视觉领域的生成问题，并非只有生成对抗网络这样唯一的解决途径。在SFFAI22我的演讲中，我们将以两篇工作为例，介绍常见的生成模型，以及对于生成模型中的不同问题我们的解决方案：
下午的时候，配好了 OpenCV 的 Python 环境，OpenCV 的 Python 环境搭建。于是迫不及待的想体验一下 opencv 的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like Haar-like 百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用 opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是 AP
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
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」。
机器之心专栏 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室 来自浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的研究者，提出了一个鲁棒且易于实现的基于视频序列的人脸胖瘦参数化方法。即使在侧脸、长发、戴眼镜及轻微遮挡等极端情况下，该方法依旧能够取得连续稳定的结果。 短视频的流行催生了基于视频的人脸编辑需求。尽管基于图像的人脸编辑方法已经比较成熟，但直接将基于图像的编辑方法应用于人脸视频通常会产生不稳定、不连续的结果。 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室在人脸胖瘦参数化研究领域有着较为丰富的经验，他们曾
classification也要训练的，和auto-encoder一起训练，介样练：
2017年12月，一位名为“Deepfakes”的用户在全球流量排名第四的国际互联网社区“Reddit”上发布了一段好莱坞女星盖尔·加朵的伪造人脸视频，掀起了一阵轰动，这一事件作为开端，标志着人脸深度伪造技术的兴起，而该用户的用户名也被引用成为了这一类技术的代名词“Deepfake[1]”。 因此，Deepfake指代人脸的深度伪造，即将目标视频人物的脸替换成指定的原始视频人脸，或让目标人脸重演、模仿原始人脸的动作、表情等，从而制作出目标人脸的伪造视频。
---- 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
今天和大家说的是关于人脸识别及人类部件解析。下面先给大家展示下具体背景及效果图，然后我们开始展开讲解。
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
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
---- 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
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
此前，谷歌和波士顿大学的研究者提出了一种「个性化（Personalization）」的文本到图像扩散模型 DreamBooth，用户只需提供 3~5 个样本 + 一句话，AI 就能定制照片级图像。
描述一张图像对人类来说相当容易，我们在很小的时候就能做到。在机器学习中，这项任务是一个判别分类/回归问题，即从输入图像预测特征标签。随着最近 ML/AI 技术（尤其是深度学习模型）的进步，它们开始在这些任务中脱颖而出，有时会达到甚至超过人类的表现，如视觉目标识别（例如，从 AlexNet 到 ResNet 在 ImageNet 分类任务上的表现）和目标检测/分割（如从 RCNN 到 YOLO 在 COCO 数据集上的表现）等场景中展示的一样。
选自arXiv 作者：Ying-Cong Chen等 机器之心编译 参与：乾树、王淑婷 拍的照片看起来太严肃？蓄着胡子有点老？没关系，Facelet-Bank 可以通通帮你解决。近日，腾讯优图研发出一种数字人脸处理技术——Facelet-Bank，可以帮助我们改善图片中的人脸效果。再也不用担心拍照时表情管理失败被做成表情包了呢！ 项目链接：https://github.com/yingcong/Facelet_Bank 引言 数字人脸处理技术旨在改变语义表达和有意义的特征，如微笑和悲伤，或给人脸添加虚拟妆容
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。
“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。”
与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。一般应用在防攻击不高的场景中。而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作（读数，眨眼，左右摇头等），验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】万物皆可播，人人皆主播。不过现在直播间里和你对话的可不一定是个「真人」了哦。 直播带货，这有啥新鲜的？ 别急，今天给你来点儿不一样的。 请看上面这两位长相差不多的主播，像不像是一对双胞胎？ 但实际上，她们是「同一个人」！ 至于原因，这里先卖个关子。 半夜还要直播，太「费人」了吧 我们先说说直播带货这件事。 顾名思义，重点就是为了「带货」。 但每次都要卡着点进去，一不小心就会错过。 一来二去，可能也就不想再看了。 商家们似乎也发现了这个问题，于是虚拟带
英伟达近日提出的新一代 StyleGAN，通过对 StyleGAN 的生成效果分析，他们对不完美的工作设计了改进和优化方法，使得生成图片的质量和效果更上一层楼。
这项工作提出一种新的逆映射方案，通过引入迭代细化机制，扩展当前基于编码器的逆映射方法。与当前最先进的方法相比，基于残差的编码器 ReStyle 提高了准确性，推理时间的增加可以忽略不计。https：//yuval-alaluf.github.io/restyle-encoder/
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。
Cascade EF-GAN可以更好地保留与身份相关的特征和细节，特别是在眼睛、鼻子和嘴巴周围，进一步帮助减少生成的面部图像中的伪影和模糊。
现在合成照片的真实感在某些程度上已经比真的还真，在这其中，GANs（生成性对抗网络）和变分自动编码器功不可没。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 近日，AI顶级学术会议IJCAI 2022(人工智能国际联合会议，International Joint Conference on Artificial Intelligence)发布了论文录用结果。 转自腾讯腾讯优图 腾讯优图实验室共有三篇论文入选，内容涵盖语义分割、人脸伪造视频检测、神经头像合成等研究领域。文中提及的多项AI技术
当下的「人脸识别系统」抗衰老能力非常弱，人物面部老化会显著降低识别性能，隔一段时间就需要更换人脸数据。
在人脸识别技术正在被广泛运用的今天，人脸攻击技术不断进化，攻击类型也在逐步增加，给人脸安全技术带来了诸多挑战，我们应该如何应对？
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.06949.pdf
日前，微软宣布推出一款图片美化应用——微软自拍（Microsoft Selfie），它能够针对照片中出现的所有人脸的年龄和性别进行差异化一键自动美颜和降噪、补光，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员袁路
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “Attention is all you need！” 这句名言又在新的领域得到了印证。 来自深圳大学和特拉维夫大学的最新成果，通过在GAN中引入注意力机制，成功解决了编辑人脸时会产生的一些“手抖”问题： 比如改变人的发型时把背景弄乱； 加胡子时影响到头发、甚至整张脸都不太像是同一个人了： 这个有了注意力机制的新模型，修改图像时清清爽爽，完全不会对目标区域之外产生任何影响。 具体怎么实现？ 引入注意力图 此模型名叫FEAT （Face Edit
机器之心发布 作者：中科大张举勇课题组 《黑客帝国: 觉醒》演示中的灵魂发问：当我们打造出的世界和我们自己的世界同等真实时，那现实到底意味着什么？ 还记得去年 12 月，美国电子游戏与软件开发公司 Epic 发布的基于自家虚幻 5 打造的《黑客帝国: 觉醒》的演示吗？Demo 中所展示的主演人物的毛孔毛发级高真实感建模，着实让人惊叹 Epic 的强大技术能力。 据悉，以上演示 Demo 中的人物形象是由 Epic 名下的 MetaHuman Creator 创建生成，该应用可以让用户自由编辑调整目标数字形
人脸识别系统已经大规模商业化应用，但这并意味着它就发展到顶了，剩下的都是一些难题，包括遮挡/年龄/姿态/妆造/亲属/伪造攻击等。
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
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。
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用，通过对图像进行分析、增强和转换，可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心，为你介绍一些常见的图像处理算法和技术，并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
6月29日，音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题，针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析，为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用，以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
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