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人脸生成黑科技:实现人脸转变特效,让人脸自动戴墨镜

上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量,反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。 ,该新向量就会对应一个人脸,而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点,如果我们增大参数alpha,那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B,如果我们减少alpha的值,生成向量对应的人脸就更像人脸A. 接下来我们看看如何实现人脸的转变特效,首先我们先出数据图片中选出具有特定特征的人脸图片,例如”戴墨镜“,然后使用编码器得出”戴墨镜“人脸图片的特征向量,然后我们再选取不带墨镜的人脸图片,计算其特征向量, 处于最左和最右边的图像时我们输入的两张人脸图片,中间人脸是将一边人脸图片对应的向量滑向另一边时所产生的人脸,我们注意到中间人脸图片是左右两张人脸图片特征的混合。 回到deepfake或zao这样的变脸应用,他们的原理就是先将计算原来视频中人脸变化所对应的不同向量,然后计算用户的人脸向量,然后将用户人脸向量”滑向“视频中人脸当前表情对应向量从而实现用户人脸展现出视频中人脸的同样表情

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揭秘腾讯微视人脸技术「黑科技」,基于GAN的人脸魔法特效

随着小视频越来越流行,兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配,美颜自不必说,现在的人脸特效可谓“千变万化”,人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。 这种老照片修复+人脸迁移的技术,仿佛让我们走进了那个能够看到她喜怒哀乐的年代。 ? 以上种种人脸特效,传统算法是无法完成的,赋予这一切魔法的是——GAN,生成对抗网络。 其中,基于GAN的人脸特效是近年来学术研究和短视频特效领域的热点课题之一。 ? 图[1]. GAN的主要结构包括一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)。 为了满足不同机型的需求,设计了多种计算量的模型,以适配在不同档位的机型,保证上线覆盖率以及用户的体验。 06 除了人脸特效,还有表情迁移 除了image2image的生成效果,微视团队还实现了实时的轻量化人脸动作迁移。

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    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    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

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    这些有趣的AI人脸特效背后,腾讯云都做了什么?

    视频内容 一、腾讯云人脸特效产品及案例 我们知道在人脸特效里面用到了很多的 AI 技术,其实 AI 早已经走入我们的生活,给我们生活带来很多的变化,大家可以想一下在生活中遇到的使用AI的场景。 第三个就是我们今天讲的人脸特效,相信大家应该在很多手机APP里面使用到了,接下来介绍下我们腾讯云人脸特效相关的产品和背后的技术实现。 1. 人脸特效的功能 (1)人脸融合 首先我们来介绍特效人脸融合功能,如下图所示,大家可以看到左边是用户图,中间是模板图,右边是融合的效果图。 好的,以上就介绍了我们整体的功能,相信大家应该有了一定的了解,接着我们来介绍下人脸特效背后的技术原理。 二、人脸特效背后的 AI 技术和原理 1. 19.jpg 在人脸特效里面,我们也遇到了一些问题,接下来我们就具体介绍我们人脸特效里面遇到的问题以及是如何来解决、保证我们的服务质量的。

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    WordPress网站实现下雪特效,云体验下雪的赶脚

    雪花特效积木 nicetheme 根据开源项目 snowstorm 做了免费积木,启动积木后,网站就会有雪花飘落的特效,南方的小伙伴也能云体验到下雪的赶脚。 3、雪花特效默认不在手机上启用(移动端的性能消耗可能比较大),如果想开启,请在设置中启动。

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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。 今年,人脸视频特效在全球又大火特火了一把。年初的「蚂蚁牙黑」(人脸唱歌),还有不久前让老照片动起来的特效,效果都十分惊艳。 风格迁移一直是图像领域的热门方向。 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。 得益于这些方法上的改进,研究者创建了首个即使在移动端,也可以将单个肖像的艺术风格实时迁移至目标视频中人脸的系统框架。 完整生成效果详见以下视频: 视频内容 实时视频人脸风格迁移方法介绍 该研究方法的输入是人脸的风格范例图像?以及目标人脸视频序列 T。

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    探秘|《星球大战》特效工作室如何打造顶级VR体验

    《星球大战:塔图因试验》是一个时长5分钟的虚拟现实体验体验时,玩家可以与Han Solo在R2-D2千年隼号(宇宙飞船)的驾驶舱中沟通,并且进行绝地武士的基础训练。 《塔图因试验》只是一个基础的体验而已,体验时间大约为三到五分钟。虽然慢慢玩的话也可以持续七八分钟,但它仍然是一个相对较短的体验。” Bredow表示:“我们目前正在着手的一个VR体验,将极大凸显维德特色。随着时间的推移,人体工程学技术将越来越好,我们将更加注重用户体验。 他在HTC Vive上体验Tilt Brush(VR绘图应用)时,经常忘记自己到底玩了多长时间。 吸纳专业人才,打造专业级VR体验? ? 他们使用VR技术来设置镜头并探索片场,并且在某些情况下进入原本只能通过计算机特效来模拟的场景中。据悉,VR技术也将被用于制作所有的星球大战电影。

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    揭秘儿童节刷爆朋友圈的童年美照背后的AI技术!

    此款小游戏是由腾讯云神图与腾讯优图联合推出,主要运用了人像变换+人脸融合两项技术相结合。 ? 深受泛娱乐场景喜爱的人脸特效产品,在不断的尝试和拓展中已挖掘出很多火爆的玩法及积累了不少优秀落地案例。 如何平衡用户体验和成本? 本次分享以人脸特效产品(人脸试妆包括唇色和美颜、人像变换包括变年龄和变性别)为例,分享在实际场景中遇到的问题和解决方案。 您将收获: 1.AI潮流:火爆的人脸特效 2.人脸特效的AI技术原理 3.人脸特效服务架构 (1)服务基本框架和流程 (2)服务性能和可用保障 4.人脸特效应用 (1)人脸特效使用简介 (2)人脸特效案例分享

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    基于OpenCV实现简单人脸面具、眼镜、胡须、鼻子特效(详细步骤 + 源码)

    导读 本文给大家分享一个基于OpenCV实现简单人脸面具、眼镜、胡须、鼻子特效的实例,并附实现步骤和源码。 背景介绍 OpenCV传统人脸检测是使用Haar特征的级联分类器实现的。 OpenCV安装目录中提供了多个已经训练好的Haar分类器模型文件,包含:人脸检测、人眼检测、鼻子检测和身体检测等,如下图所示: 比如使用haarcascade_frontalface_alt.xml OpenCV3.x for (x,y,w,h) in faces: #遍历检测结果 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)#框出人脸区域 /pics/5.jpg') face_detect(img) 实现步骤 【1】准备面具图片并处理成透明背景 【2】人脸检测并确定人脸ROI 【3】将面具图片缩放到人脸ROI大小,并对Alpha faceMaskResized.copyTo(faceROI, grayMaskResized) 【5】扩展到眼镜、胡须和鼻子特效: haarcascade_frontalface_alt.xml-

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    燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款,你get了吗?

    ,过去一周,类似的BGM特效变脸视频在朋友圈等社交平台魔性走红。 提前体验过的朋友都知道,最开始是由一款俄罗斯变脸软件引爆传播的,随后国内各大短视频平台也陆续推出类似的趣味玩法,目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。 近几年,AI技术落地越来越广泛,在娱乐领域各种AI特效在短视频平台层出不穷,头部几家短视频平台先后打造出多款爆火特效。 腾讯云AI版“蚂蚁呀嘿”依托腾讯优图视频高清人像驱动技术,基于人脸定位追踪、人脸表情驱动、人像画质增强等多项自研人脸算法实现视频场景高清人脸驱动效果,算法效果自然生动、清晰逼真,支持多人脸同步驱动模式, 更多关于腾讯云AI的产品体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 ? ? 报告!我可能被偷袭了...... 那个心心念念的盛世美颜来了 后疫情时代的智慧旅游景区,从打造入口开始!

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    快手Y-tech:GAN在短视频中的AI特效实践

    在工业界,基于生成式技术的真实感效果也引领了一批爆款特效和应用。快手Y-tech在国内率先将GAN落地于短视频特效制作,并积累了丰富的实践经验,为快手各类人脸爆款特效提供有力技术支持。 人脸特效是辅助短视频内容生产的重要组成部分,生动好玩的特效有利于促进短视频内容的消费。 传统的人脸特效主要依赖于人脸二维和三维的语义理解,并结合图形图像处理、优秀的产品设计达到吸引用户的目的,但该特效制作存在真实感缺失的局限。 特效最终服务于用户,拍摄体验决定算法优化方案的目标和优先级,比如头发生长需要考虑头发蓬松度和长度,变老需要考虑真实感和美观度的统一。 04 技术实践 ? 近年来,GAN在人脸属性变化上的研究众多,似乎GAN对于人脸属性的变换和生成是一个已解决的问题,但在实际应用过程中,要想在有限的项目周期内达到极致的用户体验还有很多技术挑战。

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    光影研究室|影像前沿,创意无限(大量招聘)

    38663-人脸三维重建算法高级研究员 1. 负责移动端单目摄像头人脸三维重建相关技术的算法研究; 2. 负责生成对抗网络(GAN)在风格迁移、人脸表情动作生成、人脸编辑等相关算法的研究与开发; 2. 负责生成对抗网络(GAN)等新技术的应用落地和探索。  3. 38663-特效创作工具产品策划 1. 负责特效创作工具产品,提升创作效率。(包括pc端、移动端及web端); 2. 工作内容包括市场分析、数据总结、功能设计与迭代和产品体验等。 负责使用体验的设计、创新、迭代,帮助创作者高效愉悦地产出和发布相机特效; 3. 协调资源推动产品功能实施,跟进项目的进度,与团队有效沟通,提高项目整体质量。 38663-手Q拍摄客户端策划 1.  关注产品功能与玩法创新、体验优化、用户增长,不断为用户提供富有想象力的愉悦体验。 29923-特效视觉设计师 1.

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    三分钟极速体验:Java版人脸检测

    本篇概览 检测照片中的人脸,用Java可以实现吗? 当然可以,今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能,当您提交一张带有人脸的照片后,会看到下图效果,所有人脸都被识别到并被框选出来了: 本篇以体验为主,不涉及具体的开发,后面还会有文章介绍完整的开发过程 点击提交按钮后,页面会显示检测结果,如下图,人脸被准确的框选出来了: 再试试多人的,如下图,居然一个人脸都没有检测到: 把周围检测数量的值调低些,改成4再试,如下图,这次成功了,八张人脸全部检测到 : 至此,Java版人脸检测的体验已经完成,一分钟概览,一分钟部署,一分钟体验,咱们足够高效(下载超大镜像的时间不能算,不敢算…) 此刻您应该能感受到Java在人脸识别领域的魅力了,聪明的您当然会有很多疑问 这些疑问在下面这两篇文章中完全揭秘,然后您也能轻易做出集成了人脸识别的SpringBoot应用了: Java版人脸检测详解上篇:运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK+OpenCV) Java

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    美颜相机已无法满足老夫的少女心,关键还得靠AR

    Snapchat 众所周知,Snapchat是一款国外非常流行的主打阅后即焚的社交应用,其创新之处远不止于此,在版本更新后,Snapchat还加入了基于人脸识别与AR技术的特效滤镜。 MSQRD和其它通过捕捉面部添加特效的应用一样,用户只需将脸摆在合适的位置就可以被识别并自动追加特效。经由MSQRD特效打造后的人脸,不但逼真有趣,还自带美颜。 再利用AR技术,将这些面具贴合于用户面部,以达到特殊的化妆及特效效果。 Egg在人脸精准定位上做得十分出彩,即使用户将面对转动超过45度,面具贴片也不会有明显的翘起与凸出。 视视AR 视视AR是一款基于AR技术的内容创作与分享软件,将手机镜头里的真实画面与虚拟场景结合,为用户带来惊奇的视觉体验。 用户不仅可以通过视视AR识别各类图片或场景,发现趣味视频、3D动画、动态模型,还能自定义编辑识别图和虚拟展示信息的内容,发布自己的创意模版,实时体验虚拟与现实的交互。 ?

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    腾讯云AI「开了一个脑洞」

    以腾讯云AI视觉特效能力为例: A/人脸融合 2019年,腾讯助力人民网倾力打造庆祝新中国成立70周年,重磅推出《我的年代照》H5活动。 体验更多案例【云毕业照】: 毕业季,这才是毕业照的最佳打开方式 B/人像变换 基于腾讯优图领先的AI算法,可以对照片的人脸进行变老变年轻、男女性别转换,人像动漫化等变换,为用户提供横向跨越性别、纵向跨越年龄 、秒变二次元的超级体验。 人像分割+背景特效:通过识别图像中的人体轮廓,可以为人像添加各种设定的背景特效,也可对背景进行虚化处理,实现大光圈浅景深的专业相机效果。 人像分割+人脸特效:使用人像分割进行抠像处理,对人脸进行美颜,然后利用人脸融合、人脸性别转换、人脸年龄变换、人脸贴纸等做进一步的特效处理,打造最具趣味性的娱乐玩法。

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    短视频软件开发结合美颜SDK打造短视频源码经典

    短视频软件开发制作功能优势介绍: 1、基础功能 小视频拍摄录制,编辑上传,分享视频,评论打赏,海量背景音乐等基本功能;2、动态萌颜 高效的人脸识别和动态渲染技术,百余款动态贴纸,支持个性化定制; 3、抖音特效 抖音特效美颜SDK接入,有趣稳定的抖音特效,带来全新短视频应用体验; 4、3D面具 基于3D图形渲染技术,提供完美贴合人脸的动态3D面具特效; 5、酷炫染发 实时影响头发识别,发色渲染技术,打造渲染的短视频染发特效 我们推出的全新短视频软件开发服务,在原有短视频源码基础上,支持接入全新的短视频特效美颜SDK。实时美颜、特效滤镜、动态萌颜、3D面具、抖音特效、各类短视频特效功能火爆来袭!

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    Java版人脸跟踪三部曲之一:极速体验

    欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于《Java版人脸跟踪三部曲》系列 -《Java版人脸跟踪三部曲 》系列是欣宸的又一原创,目标是通过理论加实战,与大家一同了解CamShift(连续自适应均值漂移)算法在Java领域的实际应用,整个系列由以下三篇文章组成: 极速体验:这是欣宸原创的一大特色,先动手,用最短时间和最小代价了解 、第十七篇 本篇概览 本文的目标是快速体验Java版人脸跟踪的功能,不涉及理论知识,不涉及编码,全是动手操作,由以下步骤组成: 准备本地环境 下载三个文件:java应用,动态链接库,人脸检测模型文件 运行 让群众演员在镜头前移动,可以看到红框会紧随面部移动(截图看不出效果,实际上视频是动态跟随的): 让群众演员在摄像头面前消失,红框也随之消失 让群众演员再次回到摄像头面前,红框再次出现并跟随: 至此,体验结束 ,《Java版人脸跟踪三部曲》的第一部就完成了,简简单单三个文件一行命令就完成人脸跟踪的效果,此刻的您一定充满各种疑惑: 为什么叫跟踪,这是什么原理?

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