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【星球知识卡片】人脸属性编辑都有哪些核心知识点,如何长期进行学习

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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ECCV18|人脸对齐与跟踪如何克服遮挡、姿态变化带来的特征点跳变?

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。

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    【杂谈】如果你想快速系统掌握计算机视觉大部分领域,学习人脸图像是唯一选择

    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 ?

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    【通知】《深度学习之摄影图像处理》配套代码开源!

    9章 图像编辑 ? 第6章案例:自动人脸上妆模型,可以基于给定的化妆风格,对人脸图进行上妆美化。 ? 第7章案例:人脸图像超分辨模型,基于高清人脸数据集训练的人脸超分辨模型,可以对低分辨率人脸进行质量提升。 ? 第9章案例:基于深度估计模型对景深进行重新编辑,多幅图像的自动融合,图像瑕疵的交互式修复。 ? ? ? 如何购买本书以及后续学习 直接上京东即可购买本书,或者找言有三(微信Longlongtogo)购买签名版,书籍后续的持续深造学习,可以参考有三AI秋季划-图像质量组。 了解详细请阅读以下文章: 【CV秋季划】图像质量提升与编辑有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好? ?

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    去除双下巴有奇招,浙大00后本科生全新美颜算法登上ACM SIGGRAPH

    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。

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    戴口罩的人脸数据被公开贩卖:两毛一张,能用于训练算法精准度也能申请信用贷款!

    购买方,则主要是用于训练算法精准度,或用于申请信用贷款,甚至注册公司。 在如今的新冠疫情之下,众多公司纷纷研发出针对戴口罩场景下的人脸识别技术。 人脸识别技术主要是基于对人面部特征点的提取来做出判断,而对于戴口罩的人来说,只能能提取到眼睛、眉毛等区域的特征点,无法进行全脸扫描。 此外,也不能排除一些不法分子也在研发利用人脸识别技术,他们购买数据,训练算法的精准度,就是为了更方便地破解人脸密码,进而拿到数据用于非法利益所的。 这些基础数据可能泄露于保存、传输、应用等各个环节。 去年一位大学教授被杭州野生动物园强制使用人脸识别入园,更是一怒之下将后者告上法庭。 ? 人脸识别技术所需基础数据的采集如何规范?技术应用的边界在哪,如何把握合法性和正当性?目前还没有相关的明确说法。 尽管众多科技公司宣称人脸识别技术已经准备好了,戴口罩人脸识别技术也已经应用于一些公司,但如何防范人脸数据泄露,却很少提及。

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    SemanticAdv:基于语义属性的对抗样本生成方法

    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。

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    脸部转正!GAN能否让侧颜杀手、小猪佩奇真容无处遁形?

    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。 ?

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    人脸识别剩下的难题:从遮挡,年龄,姿态,妆造到亲属关系,人脸攻击

    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:✦✦✦✦✦ ?

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    微软自拍应用一键美颜背后的人工智能技术(附论文下载)

    但对于用户希望保留的体貌特征,如头发、纹身、浓密的胡子等,或者面部出现的装饰物,如耳钉、鼻环、眼镜等,该应用则会尽量保持不变,最终使整个人脸美化效果更为自然。 ? ECCV 2014),检测出这张图片是否存在人脸,一共有多少张人脸,以及人脸出现在图片的什么地方。 系统利用特征点检测技术分析每一张人脸的不同五官需要什么程度的美化。 借用该方法,系统能够快速准确地检测出脸型和特征点。 视觉计算组的研究方向和专业涵盖了计算机视觉研究领域的整个范畴,主要包括人脸,图像编辑和计算摄影,图像识别和检测等方面。 针对人脸的研究包括人脸特征点)检测,人脸识别,人脸的属性识别等等。 增加人脸编辑的更多特效,让用户可以更为个性化地订制出不同的造型,增加更多可供选择的面部增强效果,如选择瘦脸与否等。 将图片质量智能增强的技术应用到视频的实时处理中。

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    生成对抗网络(GAN)的18个绝妙应用

    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。

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    观点 | 中科院自动化所赫然:大规模人脸图像编辑理论、方法及应用

    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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    大伽「趣」说AI:腾讯云在多个场景中的AI落地实践

    通过人脸检测与分析技术、人脸检索技术,将用户上传的照片与特定形象进行脸部层面的检索对比,通过匹配分析找出数据库中外貌特征与用户最为相似的一张照片,这个创意为后续AI娱乐产品设计提供了参考。 再以人脸融合类的应用来看,比如军装照。它的流程首先会对图像的人脸部分进行关键点的定位,把人脸上的特征提取出来,然后会对图片进行一些旋转,把它跟模版图进行统一化。 另一个案例是泰康核保,在通常的购买健康保险流程中,都会对购买者病史进行审核,审核包括购买者之前的体检资料以及指定医院的体验资料,通过这些资料分析,来判定购买者身体状况。 第一是人脸对比,腾讯云的人脸对比是根据面部特征计算两张人脸的相似度,自动进行身份鉴别;第二是个人证核身的功能,腾讯云的人证核身也是人脸核身,通过用户自拍视频或者一张自拍照与另外一张用户事先留存的照片进行人脸验证 ,确认用户身份,主要用来帮助提升业务办理效率,降低人力成本;第三是活体检测,腾讯云的活体检测是通过人脸特征点定位跟踪识别进行3D人脸重建模型,判断是否为真人,它支持多平台,包括CPU、GPU计算模式,灵活部署

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    言有三新书来袭,全面系统性地讲解生成对抗网络GAN原理与实践

    第7章 人脸图像编辑 本章介绍了人脸图像编辑GAN的各类模型与应用,包括人脸表情编辑GAN、人脸年龄编辑GAN、人脸姿态编辑GAN、人脸风格化编辑GAN、人脸换脸编辑GAN等,并进行了基于StyleGAN 的人脸图像重建与属性编辑任务的实践。 【每周CV论文推荐】GAN如何用于图像分割模型提升性能? 【每周CV论文推荐】初学基于GAN的图像语义编辑,需要阅读哪些论文? 如何获得本书 现在是时候来谈谈如何获得本书了,本书定价99元,当前有3种方法可以获得。 (3) 书籍也已经在京东等平台进行预售,大家可以点击原文链接进行跳转购买。 小提示:购买与赠送的【专属签名版书籍】预计发货时间为本周末,统一使用京东快递。

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    面向细粒度的人脸表情操纵

    人脸表情操纵(facial expression manipulation)任务指的是利用可输入的条件(condition)与人脸图像训练出一个图像到图像翻译的模型,生成的图像具有符合给定表情条件的特征 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。 实验 实验在AffectNet数据集上进行了训练,基于相对的AU与高质量表情编辑网络,我们可以实现表情的连续编辑人脸局部的细粒度修饰以及对类人脸图像的编辑。 ? IS为感知分数,其值越大,表示生成图像的质量越高;ACD为人脸识别网络计算的编辑前与编辑后的人脸的编码距离,反映了身份信息的差异,其值越小越好;ED为表情距离,度量了人脸表情分析网络提取的AU向量的L2 ACD的指标下,我们的结果在不使用多尺度特征融合模块时最好,但是生成的表情与目标表情差异较大,这可能是因为表情变化较小,从而人脸的身份信息变化更少。

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    干货 | 人脸识别技术的风险及应对方案

    第一部分:人脸识别技术概述 人脸识别的发展阶段,主要分为三个阶段: 起步阶段(1950s-1980s),这一阶段的人脸识别只是作为一般性的模式识别问题来研究,所采用的技术方案也是基于人脸几何结构特征的方法 人脸识别发展趋势: 从技术层面看,目前主要有二维和三维两种技术,随着设备技术发展,获取大量三维人脸数据变得更加容易,三维人脸识别技术将成为未来技术的主流。 2020年,杨某在非法购买他人人脸照片和账号信息的基础上,使用技术手段通过某购物平台的人脸识别认证,进行了大量的商品倒卖,获利大概十一万余人民币。 欧盟于2018年出台GDPR,明确了面部图像属于生物特征数据,随后出台《关于人脸识别的指南》,逐步形成了自上而下的规制体系。 编辑整理:陈龙

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    最新ICCV 2021 | 文字生成图像(17)说话人生成(18)生成对抗GAN汇总梳理

    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。 十九、说话人生成 56、 Talk-to-Edit: Fine-Grained Facial Editing via Dialog 人脸编辑是视觉和图形中的重要任务。 还贡献了 CelebA-Dialog,一个视觉语言人脸编辑数据集,以促进大规模研究。具体来说,每张图像都有手动注释的细粒度属性注释以及自然语言中基于模板的文本描述。 本文提出HeadGAN,根据 3D 人脸表征进行合成,可以从任何驱动视频中提取并适应参考图像的脸部几何形状,将身份与表情分离。通过利用音频特征作为补充输入来进一步改进嘴部动作。

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    人脸神经辐射场的掩码编辑方法NeRFFaceEditing,不会三维建模也能编辑立体人脸

    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! DeepFaceVideoEditing [7] 则将线稿编辑应用到人脸视频,能在时序上生成丰富的编辑效果。 但是,图像的解耦与编辑方法,很难直接应用至三维空间。 而几何特征与材质特征 (a) 通过可控制的材质模块(CAM)模块组合后,再从中采样特征输入材质解码器预测颜色。最后通过体渲染,得到某一视角下的人脸图像与对应的语义掩码。 而在给定一个不同的材质特征 (b) 的情况下,几何特征与材质特征 (b) 通过 CAM 模块和体渲染可以得到另一张几何不变而材质改变的人脸图像。 如下图所示: 图 5 材质相似约束训练策略 Part 3 效果展示与实验对比 使用 NeRFFaceEditing,可以借助二维的语义掩码对三维人脸空间进行几何编辑: 图 6 三维人脸几何编辑 除此之外

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    旧金山,全球首个禁用人脸识别的城市

    机器之心报道 机器之心编辑部 虽然美国加州可以看做是人工智能时代科技进步的驱动引擎,但一项刚刚通过的条例却让其中一座大城市成为了全球首个禁用特定AI技术的地区。 据路透社、CNN等多家媒体报道,在本周二的一次投票中,旧金山城市监督委员会(Board of Supervisors) 的官员们以8票对1票的结果通过一项法令,禁止政府机构购买和使用人脸识别技术。 通过将某些人的特征与一系列面孔进行比较(如面部照片),人脸识别系统能够在实时视频、录制的视频片段或静态照片中识别出他们。 早期人脸识别规则 近年来,得益于深度学习的普及,人脸识别技术取得了显著提升。典型的人脸识别系统对面部特征进行分析,之后与数据集中的标记面孔(labeled face)进行比较。 奥克兰最近也在考虑是否禁止使用人脸识别技术。 为什么旧金山的管控更加严格 根据旧金山新颁布的法律,任何想要使用监控技术或服务的城市部门(如警局想购买新的车牌读取器)都必须先征得城市监督委员会的许可。

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    定制人脸图像没那么难!使用TL-GAN模型轻松变脸

    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。 灵活的交互式编辑 为了查看 TL-GAN 模型控制图像生成过程的灵活程度,我构建了一个交互式 GUI 来探索沿着不同特征轴调整特征值的效果。 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。

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