人脸融合正在流行，毕竟这个社会一直都是看脸的时代！ 今天周六，抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。...说到这个技术，很多人可能很陌生，但是当提到 AI 人脸识别，AI 换脸，AI 算命，人脸美化等技术，相信都不陌生了。 况且这个技术目前 BAT 等巨头都有涉猎，国内的人工智能巨头新秀也不例外。...如上图所示，在图片上的人脸中，找出这些特征点(一般，找 68、72 个就可以了)。 ? 如果脸型相同或相近，那么就可以换脸，进行融合了。 ? ? 说起来简单，但是实现起来就涉及到很多算法了。 ?...我的实现也很简单，借助开源类库，加上巨头提供的 API，基于 Java 实现人脸融合。 首先，利用 opencv 获得关键特征点。...做的牛逼一点的，可以从视频中提取图片，再进行融合。
颜如玉 颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果 项目描述 最近随着各种技术的发展，图像方面的人脸处理技术越来越广泛。...天天P图与Face++也都推出人脸处理的 API，不过价格方面就有点不亲民了。于是本人将之前研究完成的人脸融合算法开源出来。 本文会一步步带你了解人脸融合的实现过程。...out_img —— 结果图片输出路径 face_area —— 指定模板图中进行人脸融合的人脸框位置。...blur_size—— 模糊核大小，用于模糊人脸融合边缘，减少融合后的违和感 mat_multiple —— 缩放获取到的人脸心型区域 一、 检测及关键的定位 人脸的检测以及关键点定位有多种实现方案 使用开源...) dst_matrix, dst_points, err = core.face_points(dst_img) 二、对齐人脸角度 在待融合图人像不是侧脸的情况下，我们可以同过调整平面位置及角度让其与模特图的人脸重合
imwrite(save_path + str(num) + '.jpg', frame) num +=1 video.release() return fps, size,frame_num 脸部融合...因为视频可能会有镜头切换，对焦目标可能是观众或者其他人，所以在脸部融合前，需要判断要转换的图片中是否有杨紫，如果有大于0.85的概率确定是杨紫，我们进行脸部融合，如果小于等于0.85概率我们就不进行脸部融合...，下面进行脸部融合。 ...# 读取原图像 img = cv2.imread(path) # 写入视频 video.write(img) video.release() 总结 到此这篇关于基于Python实现视频的人脸融合功能的文章就介绍到这了...,更多相关Python实现视频的人脸融合内容请搜索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！
下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。...这个活动的背后，实际上就是一个人脸融合的常见应用，把自己的照片与模板进行融合。...image.png 这里面当然不仅仅是人脸融合，它的调用量这么大，还有高并发的上传、下载、智能分析等等这些技术在里面。什么是人脸融合？...优图实验室前面大家也有所了解，它在国内外人脸评比中都是名列前茅的，我们在人脸融合里用了优图的人脸检测、关键点定位，它能定位人脸上90个关键点，包括眉毛、眼睛、嘴巴甚至瞳孔、轮廓90个点，之后提取特征，做后续的融合...这里给大家一个建议的架构，比如这里采用静态文件加速和负载均衡，还有云上CVM和对象存储，为什么这里推荐大家采用云上架构呢？
人脸融合是否有接口自己上传素材图片？有没有大佬告诉我下下，我没找到啊！！！
腾讯AI开放平台（AI.QQ.COM）上线人脸融合技术接口后广受开发者们热捧，从人民日报的刷屏H5「快看呐！...新年伊始，人脸融合技术又能将新年祝福玩出什么新高度呢？...腾讯大成网「2018新年祝福流行这样玩」案例 用户进入活动主页选择贺卡场景后，上传自己的照片，即可通过人脸融合技术实现人卡融合，轻松生成专属于自己的新年贺卡。...那么，作为同样是能干会玩的大家，怎么样像腾讯大成网一样，用起腾讯AI开放平台（AI.QQ.COM）上的人脸融合AI能力呢？...话不多说，快上车，让小编带你走 访问 腾讯AI开放平台（AI.QQ.COM）即可体验级调用该功能 不仅是人脸融合，在图片特效相关AI能力方面，我们还开放了人脸美妆、人脸变妆、大头贴、滤镜、颜龄检测等能力
58同城 架构师 编辑整理：陈佳琪、李元 内容来源：DataFunTalk 导读：58同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战...推荐感知：虽然用户的目标单一，但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。 58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于： 如何满足用户对于不同品类的兴趣？...( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配？( 流量分配 ) 是推荐单一品类效果好，还是推荐不同品类的混排？( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性？...兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战：强兴趣下的多业务融合。 常见的推荐系统，如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系，然后通过适当的算法进行匹配。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐，致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级，支持流量分发，优化连接效率，提升用户体验。 今天的分享就到这里，谢谢大家。
FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错...
（读论文）推荐系统之ctr预估-LR与GBDT+LR模型解析 特征交叉而提出的FM和FFM虽然能够较好地解决数据稀疏性的问题，但他们仍停留在二阶交叉的情况。...1.3 树模型对稀疏离散特征，处理较差 参考： 腾讯大数据：CTR预估中GBDT与LR融合方案 推荐系统遇上深度学习(十)–GBDT+LR融合方案实战 GBDT只是对历史的一个记忆罢了，没有推广性，...2 LightGBM + LR融合案例 一段核心代码，整体流程为： 源数据 -> 标准化 -> 训练LGM模型 -> 预测训练集+验证集的每个样本落在每棵树的哪个节点上 -> LGB的节点特征合并成为新的训练集
在学习过程中感谢@贝尔塔的模型融合方法，以及这篇文章（作者是章凌豪）。对于两位提供的信息，感激不尽。同时还有Kaggle上一些关于ensemble的文章和代码，比如这篇。
NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 上次我们看了『推荐系统 + GNN』 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 今天来看看『推荐系统...，避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性（explainability）」：连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。...这样可以让KG和RC在某种程度上融合的更加深入。...：https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0066-zhangA.pdf 也可以直接在公众号后台回复『0019』直接获取 发自16年KDD，将KG与CF融合做联合训练...然后从知识库中提取的特征融合到collabrative filtering 中去，即与左边的用户反馈结合起来一起做CF进行训练就可以了，训练损失函数会用pair-wise的偏序优化。
但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...2） 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。...通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。 5）预测融合法 推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节，在实战中，灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处，满足多样的用户需求，大大提升推荐结果的质量，达观数据在此方面将不懈努力，探索出更多更好的应用。
告警预案可以根据告警类型、告警级别、告警方式、告警事件类型等信息，来具体分类获取告警信息，如下图展示效果：后端设计逻辑：1）创建告警预案表数据：2）新增告警预案接口：EasyCVR视频融合平台部署轻快、...近期我们针对视频监控场景中的智能检测与识别需求，推出了结合EasyCVR视频融合平台与AI智能分析网关的“基于AI视频智能分析与识别技术的视频监管行业解决方案”，可实现的智能检测识别功能包括：人脸识别、...平台通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析，可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务，支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析、结果汇聚、智能预警、辅助决策等
但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...2） 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。 这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户 ?...通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。 5）预测融合法 推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节，在实战中，灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处，满足多样的用户需求，大大提升推荐结果的质量，达观数据在此方面将不懈努力，探索出更多更好的应用。
用户对产品评价数据的稀疏性是影响推荐系统质量的主要因素之一。针对稀疏性问题，提出了几种建议技术，并考虑了辅助信息，提高了评级预测精度。...本文提出了一种新的上下文感知推荐模型——卷积矩阵因式分解（convmf），将卷积神经网络（cnn）与概率矩阵因式分解（pmf）相结合。...我们对三个现实数据集的广泛评估表明，即使在评级数据非常稀疏的情况下，convmf仍显著优于最先进的推荐模型。我们还证明convmf成功地捕获了文档中单词的细微上下文差异。...完整复现源码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 推荐系统 即可获取。 ?
对于搜索和广告来说，排序的目标都是相对比较明确的，但推荐不同，推荐的目标就没那么明确了。可能会有同学说，推荐目标不是用户喜欢么，当然是按照用户兴趣排序啦。...所以在推荐领域，工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标，所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题，点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗？...所以如果我们同时预测了多个目标，也没办法在排序的时候按照多个目标排序，除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题，多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...融合方案 融合方案本身非常简单，大家都和拍脑袋差不太多，并没有高下之分，只有效果好不好的差别。...细想会发现一个问题，我们排序的时候用的是pctr * pcvr，这是两个目标融合的结果。
除此之外，EasyCVR平台也支持通过接口配置通道转码，具体可以查看这篇文章：《视频融合平台EasyCVR如何通过接口配置通道转码？》。...EasyCVR视频融合平台基于云边端协同架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，借助大数据分析的决策判断，为摄像头、网络存储设备、智能终端、视频监控平台等提供一体化的视频接入、分发、存储、处理等能力...近期我们正在积极研发基于AI视频智能分析的云边端融合智能协同平台。
本文提出采用大模型LLM从用户的异构行为信息中提取和融合异构知识，然后将异构知识和推荐任务相结合，在LLM上执行指令微调进行个性化推荐。...2.方法 看图说话，主要流程： 基于数据中的不同用户的各种异构行为数据，以用户为中心，筛选出该用户的异构行为 将这些行为通过prompt工程构建成文本输入到chatgpt用来将异构行为融合，得到完整的自然语言表达...-6b 2.1 异构知识融合 在异构知识融合阶段，利用LLM丰富的语义知识和强大的推理能力来促进异构知识的融合。...接下来，在知识融合模块中，使用ChatGPT对行为文本进行异构知识融合，获得异构知识文本。基于用户行为生成的异构知识将用于LLM的微调和推荐阶段。...预测结果可以输出为自然语言形式的直接推荐，也可以用作语义特征，通过与传统推荐模型中的现有特征连接来增强推荐效果。
前提提要 在上篇文章中，我们已经设计好了这次要开发的融合小程序的系统架构，给大家复习下： [bnt4vhw5v8.png] 下面让我们跟着这个思路，搭建属于自己的融合小程序～ 小程序前端开发 由于本文主要介绍小程序端调用人脸融合云接口...，所以前端这里简单设计，整个前端页面分为三个区域： [l97fb2hrtc.png] 模版区 展示模版图列表，标柱各模版图人脸，每次融合只能选择一张融合图，每次选择只能选中一张人脸 输入区 展示用户上传的输入图列表...，标柱各输入图人脸，每次选择只能选中一张人脸 融合结果区 展示融合结果图 使用说明 [mmv5ckw7qb.png] 上传输入图，展示输入人脸->选择模版人脸->选择输入人脸，组合成MergeInfos...元素->点击融合->获取融合结果并展示 可以上传多张输入图 可以重复【选择模版人脸->选择输入人脸】操作，最多三组，实现多脸融合 调用人脸接口 main云函数 main云函数实际是一个统一请求云sdk的接口...因此这里推荐大家本地安装好依赖（拉取最新版本latest）后，一并上传部署。
这种技术叫做「人脸融合」。 人脸融合的核心算法是快速精准的定位五官，提取五官的特征，让用户上传的照片和特定形象进行面部层面融合，这样生成的图片既具有用户的五官特点，又呈现了原图像的外貌特征。...人脸融合其实不算特别新奇的技术，很多开源的代码能够让开发者体验到简单的人脸融合。...除此之外还有利用百度智能云里的人脸识别和Python相结合的人脸融合，就是利用智能云来做五官标记定位，然后在Python上实现融合的算法。...定位到学士服模板中人脸的位置，然后根据人脸掩模做一个泊松融合，就能得到换脸之后的学士服照片了。...旷视Face++人脸融合技术功能演示是基于 Merge API 搭建的。它可以进行人脸检测、83个关键点检测与跟踪、人脸分析、1:1 人脸比对或 1:N 人脸搜索。
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