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SFFAI分享 | 古纾旸:Generative model is more than just GANs【附PPT与视频资料】

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: With GAN: 在肖像编辑的问题中,我们怎么利用GAN同时解决多样性,高质量和可控性的问题 Without GAN: 在图像风格迁移的任务中,我们怎么解决局部信息和全局信息难以同时保留的问题。 介绍了一个用GAN解决人脸肖像编辑任务的例子。 ),我们希望能有一种通用的,高质量的,可控的人脸肖像编辑的方法。 我们进行了对比实验来分别验证了三个子网络的有效性,通过进行人脸图像编辑人脸交换,渲染人脸的实验来证明了我们的方法具有通用,高质量,可控的特点。

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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

特征通常可以分为颜色特征、纹理特征、形状特征,下面我们看看在人脸方向有哪些很经典的东西。 ? 第一个是肤色高斯模型,它是颜色特征。 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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    雷军把小米发布会开到华为门口,发布了安卓版iPhone X

    之所以如此选择,是因为有太多元器件需要隐藏,比如红外照明元件和红外相机,用于红外人脸解锁,可以实现在全黑环境下可以解锁,并且防止人脸的照片模型视频解锁——但这本质上是一个2D人脸解锁。 ? 雷军介绍说,完成这个功能需要3D建模勾勒面部特征,找到面部中轴线和每个特征点,在不同区域精雕细琢,最终把照片“整形”出“芭比小翘鼻”、“苹果肌”等效果。 怎么样,拍照更进一步了吧? AI视频剪辑 在各类短视频火热的时候,如果能用AI把用户从剪视频、编辑这种繁重的工作中解脱出来,想必是个十分有价值的功能。 今晚开始预订,(下周二)6月5日正式开。 (雷军透露:备货十万台。) 透明探索版:这很IT男 值得一提的是,这次也有探索版小米8,叫做透明探索版,后盖完全“透明”。 ? 这款机器的价格更为亲民,4+64G售价1799元,6+64G售价1999元,将在6月8日开。 以上三款新品,也将配备小米手机最新系统MIUI 10。 同样是全面AI。

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    手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别

    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。 opencv api 要想使用 opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做。于是 API 的重要性便体现出来了。 import cv2 cv2.imshow("Image Title",image) 获取人脸识别训练数据 看似复杂,其实就是对于人脸特征的一些描述,这样 opencv 在读取完数据后很据训练中的样品数据 ,就可以感知读取到的图片上的特征,进而对图片进行人脸识别。 处理人脸探测的结果 结束了刚才的人脸探测,我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多么的复杂,无非添加点特征值罢了。 import cv2 print "发现 {0} 个人脸!".

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    注意力机制YYDS,AI编辑人脸终于告别P一处而毁全图

    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: 具体来说就是利用StyleGAN2的潜空间进行人脸编辑。 其映射器(Mapper)建立在之前的方法之上,通过学习潜空间的偏置(offset)来修改图像。 为了指导编辑,模型还引入了CLIP,它可以用文本学习偏移量并生成注意图。 FEAT的具体流程如下: 首先,给定一张具有n个特征的图像。如上图所示,浅蓝色代表特征,黄色部分标记通道数量。 再接着,用注意力模块生成的attention map将原始图像和映射图像的第i层特征进行融合,生成我们要的编辑效果。 通讯作者为沈琳琳, 深圳大学模式识别与智能系统专业硕士生导师, 目前研究方向为人脸/指纹/掌纹等生物特征识别、医学图象处理、模式识别系统。 他本硕毕业于上海交大应用电子专业,博士也毕业于诺丁汉大学。

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    美颜SDK:抖音、微信都在用,10秒大型场景仅100KB!

    随着短视频开发、直播系统行业的发展,用户对视频拍照不仅仅只满足美白、磨皮、瘦脸等功能了,而是在此基础上增加了一些特效,让视频具有了萌,搞笑,穿越,变脸等效果。 我们的美颜SDK,可以用于: 我们的短视频SDK提供短视频拍摄、录制、编辑导入等功能,支持多种屏幕分辨率,、实时美颜、实时滤镜、动态贴纸、摄像头切换、闪光灯切换、对接人脸识别SDK实现人脸贴图等多样的录制功能 、支持视频画面和时长裁剪、多视频拼接、添加滤镜、动图、音乐、MV、字幕、涂鸦等短视频高级编辑。 提供产品级的UI开源界面,方便用户根据自己的业务定制界面,提供易用、稳定、统一的视频录制、导入裁剪和编辑高级接口,实现真正的二次开发、做到真正个性化。 美颜SDK功能说明: 1、人脸识别和动态贴纸:提供海量动态贴纸,可自动识别人脸贴图。

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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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    让对方把头侧扭90°,这一动作可辨别Deepfake伪造人脸

    选自metaphysic.ai 作者:Martin Anderson 机器之心编辑部 看似「天衣无缝」的伪造技术,也是有漏洞的。 一直以来,研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞:当伪造人脸头部转到 90 度时(侧脸 90 度),对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。 这是怎么回事呢? 事实上,大多数基于 2D 的人脸对齐算法在从正面人脸映射到侧面人脸中,仅仅对齐了 50-60% 特征点。 我们以论文《Joint Multi-view Face Alignment in the Wild》来说,其展示了多视点人脸对齐,正面对齐包含 68 个特征点,而侧脸对齐只有 39 个。 典型的 2D 人脸对齐算法使侧轮廓视图隐藏了 50% 的特征点,这会妨碍模型的识别、训练以及后续人脸合成。 意识到这个缺陷后,许多病毒式 Deepfake 都会有针对性地进行规避。

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    孙祥学:音视频AI技术落地实践

    幻灯片5.PNG 第二个视频+AI的尝试是云剪,一款基于网页的在线视频编辑工具,你在这边编辑视频、贴片、做字幕等处理,右边直接可以预览到,处理完之后可以导出到各个平台。 人脸检索,腾讯优图人脸识别有一个入库的过程,你要把所关注的人脸图片通过特征提取入库,检索的时候实质上是向量的相似度比较。 我们对人脸检索处理衍生出来三种场景,第一种是建库检索,即先建库后检索;历史扫描是前面的视频全部处理完了,突然未入库的某个人违反了法律、吸毒了,前期处理的视频我需要把该目标出现的视频过滤出来怎么办? 那么怎么样把视频过滤出来呢? 还有一点是无缝升级处理,人脸检索引擎也会迭代,之前的库提取出来人脸向量可能就用不上了,因为在新的库里面向量维度都变了无法检索,没有参考意义,怎么样让用户无感知做到无缝升级呢?

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    StyleFlow,牛逼!

    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。 光照角度、人脸角度、年龄、头发、眼镜、胡须、表情等多维角度都可以单独调节: StyleFlow,牛逼! 同时人脸属性编辑的效果,与曾经写过的 ALAE 算法,又有了较大的提高。 除了人脸属性编辑,「StyleFlow」也在汽车上验证了效果,汽车角度、汽车颜色都可以一键调节! 教学开始! URL:https://thispersondoesnotexist.com/ StyleFlow 就是基于 StyleGAN 的人脸属性编辑算法。 ? 思想就是,在隐空间(latent space)控制隐藏特征(latent code)来控制图片的属性。 简单点解释就是,一副人脸图片,是由多维特征组成的,比如年龄、性别、光照、肤色、发质等。 StyleFlow 就做了这么一个事,解耦特征,控制特征。 算法在人脸和汽车数据集上,都取得了非常不错的效果。

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    人脸年龄编辑:无可奈何花落去,似曾相似春又来!

    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。 什么是人脸年龄编辑? 相信不少同学听说过人脸老化,把一幅人脸图像转化成人物老年的样子,人脸年龄编辑则不仅可以做人脸老化,还能“返老还童”。即给定一幅人脸图片,可以生成人物不同年龄的图像。 输入图像经过一个编码器、调制网络(图中黄色模块)、解码器进行图像重建,编码器是为了得到人脸的年龄无关表示,调制网络把年龄编码成128维向量,调制每一个编码后的特征通道,加入年龄特征。 经过调制的特征,进入解码器,对于该图像对应的年龄调制的特征进行人脸重建,而想要的年龄调制的特征生成一张新的人脸,并对这张新的人脸使用鉴别器判断真假和预测年龄。 人脸重建和人脸真假判断保证了人脸编辑结果视觉效果好,人脸图像去年龄编码、年龄调制网络、年龄分类用来保证生成的结果符合预期。 实验结果 与其他算法在人脸老化任务上的数值结果比较: ?

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    SemanticAdv:基于语义属性的对抗样本生成方法

    该方法基于带有属性条件的图像编辑模型,通过在源图像和目标图像的特征图中进行插值,来生成带有语义含义的对抗样本。 ? 图 1. SemanticAdv 的过程图示。 ? 图 2. 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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    中科院百人计划专家深度解析:银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?

    在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 但是人脸相对于其他生物特征识别在应用上有显著的优点: 首先,人脸识别使用方便,可非配合,不需接触,没有侵犯性,容易接受。 4、通过“远程人脸识别 + 身份证件核实”的方式进行身份验证似乎有望成为银行的标配,那么身份证照片和本人差别很大怎么办? 另外,系统还会通过活体识别技术判断“刷脸”取款的是否为真实人脸,对于拿图片和视频进行冒充他人的情况予以杜绝。 6、目前的人脸识别技术可以区分双胞胎吗?技术上怎么保证不会误判? 在特征空间中,相同身份人脸图像的类内差异变小,而不同身份人脸图像的类间差异变大,从而增强了特征的判别性。

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    腾讯优图TFace发布新版本,新增人脸安全模块

    ·介质检测 针对纸片面具、硅胶头模、手机屏幕翻拍等以物理介质呈现的攻击进行防御,并提出特征解耦,自适应特征学习等方法,有效提升模型精度和泛化能力。 ·内容取证 针对基于生成对抗网络、3D建模等方法合成、编辑人脸内容进行取证,同时研发图像取证和视频取证算法,全面覆盖整脸生成,人脸替换,表情驱动,属性编辑等类型。 02/人脸安全算法介绍  ·介质检测 1、ANRL 一种自适应选择特征正则化的域泛化活体检测算法,发表于ACM MM-2021。 ,并在不同粒度上进行对比学习得到更泛化的特征表示。 文章链接: https://arxiv.org/abs/2112.13522 2、STIL 一种关注视频帧间不一致性的视频编辑检测方法, 发表于ACM MM-2021。

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    春节小剧场 | 大哥你搞AI,你搞它有啥用?

    现在从网络上看到的人工智能都不接地气,你们做这行怎么养活自己呀?” 话说“杠精”这次倒是没有抬杠,当前人工智能的发展程度,确实还没有大规模应用到实际生产中,但在某些行业已经实现了商用,比如游戏、安防、新零售: 另外,近几年开始逐渐推广的人脸支付、人脸签到,都是用的人脸识别技术 : 你看,你手里的IphoneX,就是用的人脸识别技术实现的“刷脸解锁”: 在座的有位做安防行业的同学也表示赞同,现在的监控设备,已经不像我们印象中只是单纯的录像,除了能捕捉人的动作,还能结合人脸识别技术抓 “贼”,最著名的例子就是“逃犯克星张学友“,实际上是演唱会安检环节的人脸识别技术发挥了关键作用。

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    汪星人出门也靠脸?狗脸识别技术可识别化妆后的汪星人,准确率99%

    新智元报道 来源:cntechpost 编辑:雅新 【新智元导读】从人脸识别到狗脸识别,图像识别技术正如火如荼地开展。 近日,支付宝开放了「宠物鼻识别」技术,同时旷视的一项名为「一种狗纹特征点的检测方法、装置、系统及储存介质」专利也获得授权。看来AI也要分宠物经济的这杯羹了。 心爱的宠物丢失怎么办? 人脸识别技术正如火如荼地开展,狗脸识别技术也不甘落后。 就在这周,支付宝开放了「宠物鼻纹识别」技术,将根据鼻纹信息创建宠物电子档案,主要应用于为猫、狗等宠物投保「宠物险」。 这项专利所述狗鼻纹特征点的检测方法包括两种: 1.基于狗鼻图像与已经训练好的狗鼻纹模型,得到所述狗鼻图像中狗鼻纹特征点与对应的各个狗鼻纹基准特征点的坐标偏差; 2.根据各个狗鼻纹基准特征点的坐标及所述坐标偏差得到所述狗鼻图像中各个狗鼻纹特征点的坐标 计算机发展这么久,最近几年才火起了人脸识别技术,说明这项技术有一定的难度。

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    CVPR 2019 | STGAN: 人脸高精度属性编辑模型

    AttGAN和StarGAN在人脸属性编辑上取得了很大的成功,但当人脸属性之间相互交集或者目标人脸属性比较复杂时,这两种方式对于控制属性的标签上的精细化就显示了些许的不足。 STGAN是一个建立在AttGAN基础上的人脸属性编辑模型,通过差分属性标签下选择性传输单元的跳跃连接实现了人脸高精度属性的编辑。 前言--ATTGAN ? 判别器D: 属性分类限制 ? AttdiffAttdiff可以为指导图像属性编辑提供更有价值的信息,包括是否需要编辑属性,以及属性应该改变的方向。 然后可以利用该信息来设计合适的模型,以将编码器特征与解码器特征进行变换和连接,并且在不牺牲属性操纵精度的情况下提高图像重建质量。 选择性传输单元(STU)来选择性地转换编码器特征,使其与解码器特征兼容并互补,而不是通过skip connection直接将编码器与解码器特征连接起来。

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    实时风格迁移,移动端运行,人脸特效又有了新玩法

    机器之心报道 编辑:维度 人脸风格迁移出现新玩法!捷克理工大学联合 Snap 公司创建了一个用于视频中人脸风格实时迁移的框架,既不需要大型数据集和冗长训练周期,更能够在移动端运行。 那么在视频上做实时人脸画风迁移效果怎么样呢? 是这样的: ? ? ? 当然,视频画风迁移并不是什么新鲜技术了。 FaceBlit,该框架通过语义上有意义的方式保留了风格的纹理细节,也就是说,用于描绘特定风格特征的笔画出现在目标图像的适当位置。 _seg,通过将面部细分为一组区域(头发、眉毛、鼻子、嘴唇、口腔、眼睛和皮肤)来描绘重要的面部特征;位置指引(positional guide)? image.png 为了保持目标对象的身份特征,Fišer 等人采用了一种外观指引(appearance guide)?

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