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。
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。
肖像画是一种独特的艺术形式,通常使用一组稀疏的连续图形元素如线条来捕捉一个人的外表特征。
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。
该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中oral paper288篇,仅占全部投稿的5.6%。
机器之心发布 机器之心编辑部 人脸复原 (Face Restoration) 是指从低质量的人脸中复原得到高清的人脸。真实世界中的人脸复原是一个很有挑战的任务,因为降质 (degradation) 过程复杂且不尽相同。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC) 的研究者们提出了利用预先训练好的人脸生成模型提供的先验,来指导人脸复原的任务。 真实世界的人脸复原是一个盲问题,即我们不清楚降质过程, 在实际应用中,同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验,
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
机器之心发布 机器之心编辑部 来自中科大、快手的研究者针对人脸伪造,提出了基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架,将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测,实现SOTA性能。 一:背景和动机 随着基于自编码器和生成对抗网络的图像生成技术的快速发展,以deepfake为代表的人脸伪造技术在娱乐大众的同时,也带来巨大的安全隐患。与之对应的,人脸伪造检测也逐渐成为计算机视觉领域研究的热点。 目前的检测方法大多数将伪造检测任务转化为二分类任务来处理,使用softmax loss[1] 监督网络在自然
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。总之,你所需要的可能基本都在下面了: 人脸和图像识别(Face Image Recognition) 文本分析,自然语言处理,情感分析(Text Analysis, NLP, Senti
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)。
现如今,人脸识别技术的应用可谓是非常广泛,被应用于身份认证,监控,安全检查,机器学习,面部表情识别,虚拟现实及虚拟导航等领域。
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 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2206.02779.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 神经图像生成的巨大进步,再加上看似无所不能的视觉语言模型的出现,终于使基于文本的界面能够用于创建和编辑图像。 1 概括 处理通用图像需要一个多样化的底层生成模型,因此最新的作品利用了扩散模型,这被证明在多样性方面超过了GAN。然而,扩散模型的一个主要
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。
两个月前,YOLO 之父 Joseph Redmon 表示,由于无法忍受自己工作所带来的的负面影响,决定退出计算机视觉领域。此事引发了极大的热议,当我们都以为再也没有希望的时候,YOLO v4 却悄无声息地来了。这一目标检测神器出现了新的接棒者!
项目地址:https://github.com/opencv/open_model_zoo
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
年初由ChatGPT引发的AI浪潮奔涌至今,除了OpenAI推出的当红炸子鸡之外,中文互联网内热度最高的产品,非前段时间霸屏的「妙鸭相机」莫属了。
内容提要:口罩,已经成为疫情期间出门的标配。面对人员流动带来的疫情传播压力,车站、机场、地铁站等场合都严格检查出入人员体温、口罩佩戴情况等。百度在近日开源了一个口罩人脸检测及分类模型,除了识别人脸外,还可判断出他们是否佩戴口罩,识别及分类准确率分别达到 98% 和 96.5%。
最近一部电视剧《隐秘的角落》在网上引起了众多讨论,要说这是2020年全网热度最高的电视剧也不为过。而剧中反派Boss张东升也是网友讨论的话题之一,特别是他的秃头特点,已经成为一个梗了。
作者:Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
为什么要做这个小程序? 疫情原因,2020年的毕业季也不同了。很多毕业生没有举办正式的毕业典礼,也没有照毕业照,个人觉得这是人生的一大遗憾。为了弥补这一遗憾,我尝试用云开发快速实现一个AI云毕业照小程序,纪念我们的青春年华。 功能实现的思路是:用户上传人脸照片即可生成学士服云毕业照,小程序支持学士服、硕士服、博士服等个性服装,而且可以通过云开发CMS管理系统随时随地管理小程序云开发内容数据。 为什么选择了云开发? 云开发 CloudBase 是腾讯云首创的云原生一体化开发环境和工具平台,为开发者提供高
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。
人脸检测是指通过计算机视觉技术,从图像中识别、检测出人脸,并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术,是计算机视觉领域的关键技术,可用于实现自动识别和跟踪人脸。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- 疫情之下,公共场所需要对人流是否佩戴口罩、是否正确佩戴口罩进行严格督察。而此项工作冗杂琐碎,为降低人力成本、提高人员流通的效率,人工智能技术正被应用到疫情防控工作中。 许多科技公司都积极研发并开放了口罩识别模型,WakeData亦在人脸识别模型基础上开发了口罩识别模型,可快速识别受检者是否正确佩戴口罩,准确率达98.5%,高于百度基于PyramidBox-Lite优化的口罩识别模型的90.4%(此二项数据均基于同一个测试集检测得到)。
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:
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目,又可以真正找到现实世界的应用程序。
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。
肖像画作为人物画的一种,其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
2.人工智能 因为大数据是人工智能的基石。人工智能的发展,离不开海量数据。
AI 科技评论按:该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中oral paper288篇,仅占全部投稿的5.6%。
肖像画是一种独特的艺术形式,通常使用一组稀疏的连续图形元素,如线条来捕捉一个人的外表特征。肖像画通常是在人物面前或基于人物照片进行创作的,其创作依赖于细致的观察、分析和丰富的经验。一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。然而,即使是受过专业训练的艺术家,完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。
静态生物特征验证是一种常用的 AI 功能,它可以实时捕捉人脸,并可以在不提示用户移动头部或面部的情况下确定人脸是否属于真人。通过这种方式,该服务有助于提供获得积极反馈的便捷用户体验。
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:
欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目,以提高你在数据科学领域的技能。
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
近日,在国际权威人脸识别数据库LFW上,腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside data)中的最新成绩,99.65%。这一结果打破了之前Facebook、Face++、Google等团队创造的纪录。这是该团队继去年FDDB人脸检测数据库上拔得头筹以后,又一次人脸分析领域技术研发上的重要突破。LFW全称 Labeled Faces in the Wild,是由马萨诸塞大学(University of Massachusetts)计算机
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
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