用Python的wx模块创建文本编辑器的方法： 1、设置按钮的位置 import wx app = wx.App() win = wx.Frame(None,title = "编辑器", size=(410,335 内容扩展： 我们来创建一个文本编辑器，功能要求如下： * 它可以打开给定文件名的文本文件； * 它可以编辑文件文件 * 它可以保存文本文件 * 它可以正常退出程序 设置按钮位置 import wx app = wx.App() win = wx.Frame(None,title = "编辑器", size=(410,335)) win.Show() loadButton = wx.Button(win 需要注意的是文本控件，默认的文本框（text field）就是一行可编译的文本，没有滚动条，为了创建文本区（text area）只要使用style参数调整风格，style 参数的值实际上是个整数，但不用直接指定 到此这篇关于Python如何用wx模块创建文本编辑器的文章就介绍到这了,更多相关Python的wx模块创建文本编辑器方法内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
人脸对齐与特征点跟踪的过程中，遮挡和大的姿态变化是无可避免的，在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变，影响用户体验。 ? 作者认为，出现人脸特征点距离真实位置偏移过大，是因为算法初始化时的特征点不够鲁棒，于是提出一种使用深度卷积网络粗略估计特征点位置，结合3D人脸姿态估计与重投影确定特征点初始位置，然后使用经典的回归树集成 其主要可以分解为三大步骤： 1.CNN模型计算每个特征点概率图，取最大相应的位置为特征点位置； ? 2.计算3D人脸模型，通过POSIT计算人脸3D姿态，并将3D特征点使用计算得到的姿态矩阵重投影到人脸图像中，作为下一步的特征点提精的初始位置； ? 清华&商汤开源CVPR2018超高精度人脸对齐算法LAB，LAB比该文的精度要高。可能LAB发表的时候，该文作者没有看到。
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
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享人脸属性编辑的核心技术点。 作者&编辑 | 言有三 ? 1 人脸表情编辑 人脸表情编辑即更改脸部的表情属性，包括嘴唇、鼻子等区域。 3 人脸姿态编辑 人脸姿态编辑即更改人脸的姿态，可以用于仿真不同的姿态以及对人脸进行正脸化，辅助大姿态下人脸检测，关键点定位以及人脸识别等任务。 ? 4 人脸妆造编辑 人脸妆造编辑即更改人脸的妆容，可以用于妆造迁移，在人像美颜，直播与社交领域广泛应用。 ? 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。 (4) 各种人脸表情编辑框架。 (5) 各种人脸姿态编辑框架。 (6) 各种人脸妆造编辑框架。 (7) 各种人脸风格化框架。 (8) 交互式人脸编辑框架。 (9) 其他等等。
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于是你抚心、而发出灵魂一问： “给定侧颜，如何得到其正脸之真容？？？” ? ---- 哈哈，今天整理的是用GAN进行“脸部转正”的论文（待看）。即给定一幅侧脸图像，如何得到正脸图像？ “姿态表示特征”，并以此去生成多种视图的姿态图像，例如人脸转正（给定一幅侧脸，即可推知正脸图像）。 从某个面部朝向姿势图像去合成其它面部姿势，如何获取“姿态表示特征”仍然是一个难题。人脸转正在诸如多媒体安全性、计算机视觉、机器人技术等各个领域都有应用价值。 本文提出了负载平衡生成对抗网络（LB-GAN），可以将输入人脸图像的偏航角精确地旋转到任意指定角度。 ? LBGAN将具有挑战性的综合问题分解为两个子任务：人脸标准化和人脸编辑。 学习姿势不变特征是一种解决方案，但是需要昂贵的大规模数据标注和精心设计的特征学习算法。本文结合 3D Morphable Model (3DMM) 和 GAN 来进行人脸转正，称为FF-GAN。 ?
另外，如何逼真地重建出人脸的细节信息，如何在二维的人脸被遮挡后还能进行重建，都是当前人脸重建领域要解决的难题，研究起来有足够的技术深度，一旦攻克也有大量商用场景。 ? 图像编辑与风格化 随着生成对抗网络等技术的发展，当前图像编辑与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点，其中尤其是人脸图像落地能力最强，在人机交互，娱乐社交，内容创作等领域应用非常广泛。 ? 从人脸年龄编辑、人脸卡通头像生成、换脸等全局性质的编辑，到人脸表情编辑，人脸发型，人脸化妆去妆等局部性质等编辑，几乎覆盖了图像编辑与风格化的所有关键技术。当前交互式，可控的编辑模型也是研究重点。 怎么规划学习路线 上面说了这么多，无非就是想告诉大家，作为打算长期在计算机视觉有所建树的同学，人脸图像是非常值得研究的，也是不可能绕过的，那么如何长期学习相关知识呢？下面介绍我们的两个内容。 章 人脸美颜和美妆 第10章 人脸三维重建 第11章 人脸属性编辑 ?
虽然创建此类应用程序困难重重，但生成模型（加一些控制）在很多方面非常有用： 内容创建：想象一下，广告公司可以自动生成具有吸引力的产品图像，而且该图像不仅与广告内容相匹配，而且与镶嵌这些图片的网页风格也相融合 TL-GAN：一种新型高效的可控合成和编辑方法 让神秘的潜在空间变得透明 我们将利用英伟达的 pg-GAN，该模型可以生成高分辨率的逼真人脸图像，如前一节所示。 现在问题变成了如何得到此类成对数据，因为现有数据集仅包含图像 x 及其对应特征标签 y。 ? 连接潜在向量 z 和特征标签 y 的方法。 视频：使用 TL-GAN 的人脸图像交互式编辑 我使用特征轴控制生成图像时，效果惊人的好！ 总结 该项目提供了一种新方法来控制无监督生成模型（如 GAN）的生成过程。 我们看到了近期 deepfake 的出现与应用，AI 方法的能力正在快速增长，因此就如何最好地部署 AI 方法展开对话是非常重要的。
来自国内的网友则制作了一个人脸生成器网站 seeprettyface.com，其中汇集了 5款定制人脸的生成器，包括黄种人脸生成器、网红脸生成器、明星脸生成器、超模脸生成器和萌娃脸生成器，同时人脸属性编辑器能够对所有这些生成器生成的人物进行调整和改变 文末获取以上样本数据集 6、人脸属性编辑器 人脸属性编辑支持在年龄、笑容、角度、性别和光照等23个维度对生成人物作出调整。 开源心路历程及生成器研究笔记分享 Nvidia团队提出的StyleGAN模型不仅能生成高清的人脸照片，更重要的是模型因为采用了一种分级控制视觉特征的方法，能够调节不同层级上的特征，从而准确控制输出的图片是满足何种样子 “生成模型就是在用数学方法做着一件很浪漫的事情，它想让计算机学会理解我们所见到的这个世界是如何被“绘制”出来的。” ->人脸属性编辑->人脸视频合成-> 第2页目录：含穿着人物生成 ->含穿着人物服装迁移、姿态变化与动作视频生成 最后，作者也提醒所有访问seeprettyface网站的网友，要警惕生成的人脸模型图片
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。 StyleGAN 是一种可生成高质量人脸图像的生成对抗网络，其隐空间具有非常好的线性特性。利用 StyleGAN 的这一特征可以实现高质量、应用场景广泛的人脸编辑。 但是，如何在改变特定特征的同时保持其它无关特征不变，即进行特征的解耦，仍然是一个难题。 在这过程中，其它面部特征，如人脸形状和姿势，在被粗糙的分离边界编辑后不能很好地保存。 与当前最优的面部编辑方法（SOTA）相比，该研究产生了更稳定和合理的结果，保持了面部特征的不变性，并且符合人脸结构。 图 4：方法对比。
一般情况下，人脸检测分为两个步骤：首先使用特征提取算法提取出人脸所具有的特征，然后利用分类算法对图像进行分类，判断是否为人脸。 人脸识别是指对检测到的人脸进行特征提取，并将提取出的特征与已知的人脸数据库进行比对，以达到识别出人脸的目的。人脸识别技术主要分为两类：基于特征的人脸识别和基于模型的人脸识别。 基于特征的人脸识别将人脸图像转换为特征向量，再利用分类算法对其进行分类；而基于模型的人脸识别则使用统计学模型、神经网络等算法，对人脸图像进行建模，以达到识别的目的。 视频编辑 视频编辑是指对视频进行剪辑、合并、添加音轨等操作，以制作出符合需求的视频。视频编辑需要一些特殊的算法来进行操作，如视频分割、特效处理、场景转换等。 视频搜索需要通过一些算法来实现，如特征提取、相似度计算等。 该部分内容相对简单，自行搜索学习即可。 计算机视觉是一门研究如何使计算机“看懂”图像和视频的学科，具有广泛的应用前景。
来源：DeepHub IMBA本文约1300字，建议阅读8分钟本文为你介绍使用人脸或者草图来制作人脸照片的想法。 在本文中，介绍了使用人脸设计或草图来制作人脸照片的想法。 从左至右：真实图像——HED——APDrawingGAN 从左至右：Canny Edges — Photoshop 中的影印滤镜 — PS 中影印滤镜的简化 问题是如何解决的？ （架构和思想） 数据集： 使用 CelebAMask-HQ 数据集的人脸图像创建了一个新的数据集，并用于训练（Train）和测试模型。 样例如下： 其他特征： 在该模型中，可以改变对人脸每个特征的注意量和准确性，可以调整每个特征的拟真程度，例如鼻子比较像而嘴不太像。 官网，论文和DEMO代码都在这里：http://geometrylearning.com/DeepFaceDrawing/作者：Ehsan Mrh 编辑：黄继彦
1 创建 AI 女友 上个月，DALL-E 决定解除禁令，允许用户编辑带有人脸的图像。 2 加人可以，删人也行 Dinda 还演示了如何通过同一技术，借 AI 照片编辑器之手删除人物。 AI 工具还能添加特定人类特征，例如头发。Dinda 就演示了如何为巨石强森加上头发，DALL-E 甚至还为不同发型匹配了相应的阴影。 3 AI 图像生成器 DALL-E，现已允许用户编辑人脸 作为 AI 图像生成器 DALL-E 的缔造者，OpenAI 公司在今年 9 月 20 日宣布将允许用户编辑包含人脸的照片。 此前，DALL-E 一直禁止用户生成包含真实人脸的图像，以避免模型被滥用于创建 deepfakes。
如何产生带有语义信息的结构化扰动，是一个重要但尚未解决的问题。 SemanticAdv 包含语义属性编辑、特征映射插值和对抗样本生成三部分。 语义属性编辑 在语义属性编辑的过程中，研究人员需要使用条件生成器用于语义图像编辑。 作者提出在特征层插值来进行语义编辑。生成模型可以被拆分成两个部分：编码器和解码器。首先将编码器输出的特征层进行插值，再将插值后的结果送入解码器，亦可得到属性替换后的图片。 根据攻击的有效性，实验选择了对抗样本生成器之前的最后一个卷积层作为特征层进行插值处理。模型优化器为 Adam。 研究人员使用 StarGAN 作为条件属性图像编辑器。 它们有一个共同的特征：现实世界中，改变它们（比如涂口红，戴眼镜）对人脸的识别的影响微乎其微。每张原始图片生成 17 张对抗样本图片。
翻译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一，它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。 为了实现 FaceID 技术，苹果采用了先进而小巧的前置深度相机，这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。 我们所希望的是，该网络能够从数据中提取并学习到最有意义的特征，并将其压缩成一个数组，来创建一个有意义的映射。 这些特征变化通常只需通过在脸部特征空间添加一些参考面向量即可，之后再根据这些向量进行新的面部特征计算。 ? 创建我们自己的人脸数据集需要大量时间和人工成本，这将是个极具挑战性的任务。我在网上看到一个 RGB-D 人脸数据集，发现它非常合适作为我们的人脸数据集。
不过目前这些动态或静态图像数据处理都是不透明的，尽管图片实际上包含了许多有趣的特征，如人脸、条形码和文本。 然而包括 Android、iOS和 macOS在内的操作系统，以及设备相机模块中的硬件芯片，都已经有表现不俗的特征探测器，如 Android上的人脸探测器或iOS通用功能检测器。 图形检测API的使用场景 图形检测API目前支持人脸，条形码和文本的检测。以下列出了这三个功能的使用场景： 人脸检测 社交网络或是图片社交网站通常给用户提供图片中对人物进行编辑标记的功能。 进展情况 项目 进度 创建解释器 已完成 构建草案规范 进度中 反馈收集和设计 进度中 浏览器验证 进度中 发布 未开始 图形检测API的使用 FaceDetector、BarcodeDetector 如何使用FaceDetectorconst faceDetector = new FaceDetector({ // (可选) 检测到的人脸最大数量 maxDetectedFaces: 5,
作者&编辑 | 言有三 1 遮挡人脸检测与识别 遮挡人脸的检测和识别是一个很常见的现实问题，不论是姿态等带来的自遮挡还是外物带来的遮挡，都会严重损害人脸识别模型的性能，值得对相关领域感兴趣的朋友深入关注 年龄的变化使得人脸的图像特征发生很大的变化，跨年龄的人脸识别无疑也是一个很难的问题，同时也是一个具有重大社会价值的课题。 Artificial Intelligence Review, 2019, 52(2): 981-1008. 3 跨姿态人脸识别 大姿态造成人脸显著特征的缺失，一样会严重影响模型的性能。 ，而妆造则可能直接掩盖了人脸固有的特征，也对人脸识别构成了很大的挑战，非常具有研究意义。 ACM, 2016: 242-246. 6 人脸伪造与攻击 当前的人脸伪造技术已经非常高超，如何检测与识别伪造人脸将是未来一个很大的挑战。 文章引用量：很新 推荐指数：✦✦✦✦✦ ?
有些东西天生就是捆绑在一起的，想要完美的新建、合成一张新图像，机器学习模型必须能够学会创建各种各样的物体，并且最好能够分离出不同的特征和概念。 如果模型能把年龄、性别、头发颜色、肤色、情绪等分出来，那你就可以在一个框架中随意修改这些组件，更加灵活地控制生成图像，在更加细化的水平上创建和编辑人脸等图像，能够完美避开图像的纠缠关系。 在过去的几年中，已经有很多人尝试创建交互式脸部编辑模型，用户可以通过滑块或者其他传统的用户界面交互来改变图片的脸部特征，并且在进行添加或改变面部特征时保持目标人脸的核心特征不变。 然而，由于GAN潜空间中的潜特征和风格纠缠现象，所以想要任意编辑人脸特征，技术还不成熟。 在过去几年里，基于GAN和编码器/解码器的人脸编辑器的l另一个反复出现的问题是，使用的变换方法往往会降低脸部相似度。
文中特别介绍了使用GAN的IcGAN技术根据特定的面部特征如发色、发型、表情甚至性别变化来重建人像图片的方法，比如： ? 使用IcGAN技术编辑人脸图片的案例。 文中同样介绍了如何利用发色、表情和眼镜等特征生成面部图片。论文同时也展示了其他图像的生成，如有颜色和深度变化的场景图片。 此种编辑器可以快速对人脸特征进行修改，包括修改发色、发型、表情、体态，以及增补面部胡须。 论文传送门：https://arxiv.org/abs/1609.07093 ? 基于VAE和GAN使用神经图片编辑器修改面部特征的案例。图片来自《使用IAN进行神经图片编辑》。 He Zhang等人于2017年发表了题为《使用条件性GAN消除图片中的雨》的论文。 图片来自《文本编码器：通过图片修复学习特征》。 Raymond A. Ye等人于2016年发表了题为《使用深度生成模型修复语义图像》的论文。文中介绍了如何用GAN对故意损坏的人脸图像进行填充和修复。
今天的主题是「大规模人脸图像编辑」。这里有两个要点，一是大规模，二是对人脸图像进行编辑。 所谓人脸图像编辑，即对输入的人脸图像进行一系列操作处理，在内容和表观上对图像进行重组和编辑，进而创造出完全不同的人脸图像。 5、年龄变换 从娱乐领域而言，预测脸部年龄的变化是一个重要的应用，其基本任务就是如何使人脸图像老化/年轻化。 ? 6、像素补充 接下来的工作是人脸补充，即把遮挡了的人脸补全，这在图像编辑中也有很重要作用。 例如，当前研究的人脸图像分辨率大多是 128×128，随着手机的发展，其分辨率将会越来越高，那么如何编辑更高分辨率的图像？
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