9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。...选脸融合 支持多脸、选脸融合，最多支持指定融合3张人脸，可应用在全家福、与明星合照等多人场景，增加活动的互动趣味性。...2-提供两种算法 Re-Invent版：本次推出的新版本，融合相似度上表现较好，支持侧脸自动矫正。 Re-Define版：线上运行时间较长、较为成熟的版本，性能稳定出色。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包，享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。
笔者简述： 这篇论文主要还是在于深度估计这块，深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的，双目，RGBD，激光雷达，单目，其中最难大概就是单目了。...我们提供了具有挑战性的 Euroc 数据集的结果，并表明我们的方法比直接融合单目 SLAM 的深度提高了 92% 的准确性，与最佳竞争方法相比提高了 90% 1....相反，单目相机便宜、重量轻，代表了最简单的传感器配置来校准。 不幸的是，由于缺乏对场景几何形状的明确测量，单目 3D 重建是一个具有挑战性的问题。...在这项工作中，我们展示了如何从使用密集单目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点，我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...2.2.深度融合 绝大多数 3D 重建算法都基于将深度传感器提供的深度图融合到体积图 [13、15、17] 中。
本篇文章有别于传统的多因子研究，我们并未将重点放在阿尔法因子的挖掘上，而是通过对股票组合的权重优化计算，找到了在市值中性、行业中性、风格因子中性约束下的最优投资...
在本文中，我们提出了单样本说话脸化身（OTAvatar），通过泛化可控的三平面渲染方案来构建人脸化身，如此即可从单张参考肖像构建个性化化身。...动画器结构 我们使用两阶段策略来实现单样本化身重建：1）建立 3D 人脸生成器；2）使生成器可控。...实验 我们在照片级说话脸视频的动画化上评估 OTAvatar 并与支持身份泛化的 SOTA 动画方法进行了比较。...所有方法均使用正视角的第一帧肖像来提取身份特征，并利用连续帧的表情和不同相机视角下的姿态生成说话脸。该主体不包含于任何方法的训练集中。 消融实验 表 3：反演解耦超参数的消融实验。...联合训练无法在单样本化身构建中维持身份信息。
之前杨幂换脸事件登上了热搜，让大家关注到AI换脸这件事，并且有部分网友担心：这要是被用到爱情动作片里去可该咋整？更有甚者，有人用此技术行骗，真假难辨，大家一定要警惕！...今天我们就来看一下：1行Python代码实现AI换脸是多么的简单，赶紧转发给身边的朋友，普及一下常识~图片AI换脸，1行代码就够了先假设一个应用案例：找一张你的照片，把自己的脸换成刘德华的，是个美好的例子吧...\python-office\换脸后的照片.jpg', configPath=r'配置文件，见下文说明')图片
我们使用晚期融合方法，其中每个模态被单独处理，并在处理步骤的最后部分融合。该方法在标准位置识别基准上实现了最先进的性能。在训练多模态描述符时，我们也发现了支配态问题。
单目深度估计的新 SOTA 论文: https://arxiv.org/pdf/2009.09934.pdf 代码: https://github.com/abhinavsagar/msnnff 单目图像的深度估计是计算机视觉中一个有挑战性的问题...在论文中，我们采用了一种新的网络结构，利用多尺度特征融合的方法来解决这个问题。我们的网络使用两个不同的块，第一个使用不同的滤波器大小的卷积并合并所有的单独特征图。...然而使用单目摄像头有低功耗、轻便和便宜的优点。因此似乎是一种更好的选择。历史上，深度估计主要是使用立体摄像头解决。最近流行使用一系列卷积网络结构， 从单张图像或单目摄像头来解决深度估计问题。...重点 我们为单目深度估计提出了一种新颖的端到端可训练网络。 我们介绍了网络结构、训练细节、损失函数和消融研究。...结论 论文中提出了一种基于多尺度特征融合的单目深度估计网络结构。我们介绍了网络结构，训练细节，损失函数和使用的评估度量。
然后先压制住内心的激动，前面都是在控制台利用交互点点鼠标完成了融合操作，现在我们先来看看，API的人脸融合接口要怎么用咧～ 当前人脸融合提供两个接口，分别支持单脸融合与选脸融合，两个接口的出参入参不尽相同...，我们一个一个来看： 人脸融合相关接口 接口名称 接口功能 FaceFusion 人脸融合 FuseFace 选脸融合 FaceFusion 俗称单脸融合： image.png 总结一下入参： 腾讯云接口公共参数...活动ID、素材ID，告诉云我用哪个活动，哪张素材图 其他信息：输入图，这个图拿来跟素材图融合；返回的图片格式，url还是base64；输入图是否需要鉴政 单脸融合只涉及一张输入图、一张素材图，按要求填入参数即可...FuseFace 俗称选脸融合、又名多脸融合： image.png 入参与单脸融合多有相似，下面总结一下两者不同的地方： MergeInfos.N：输入信息数组 image.png 用上面多脸融合的例子来说...，以达到多脸融合的效果。
通过快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征，支持单脸、多脸、选脸融合，满足不同的用户需求。 ?...实现人脸融合 基本流程 1.进入腾讯云控制台，找到人脸融合产品。 2.进入人脸融合产品界面，创建活动。 3.上传需要融合的照片。 4.实时查看测试结果。...点击人脸融合进入操作界面，选择立即使用 ? 2 进入人脸融合产品界面，创建活动 在人脸融合左侧选择栏选择活动管理，并创建新的活动： ? 创建活动免费，每个活动均有500次免费调用。...4 查看实验结果 选择一张图片为融合底版，点击融合底版照片右侧的测试效果： ? 进行人脸融合测试结果： ? 你能猜出这个是谁和谁的人脸融合吗？...从测试结果来看[腾讯云]的人脸融合效果是很棒的，并且这个产品不仅支持两张人像融合，还支持单脸、多脸、选脸等功能融合，最多支持指定融合3张人脸，用户可应用在全家福、与明星合照等多人互动场景。
通过快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征，支持单脸、多脸、选脸融合，满足不同的用户需求。...478bd41d0ee3182ee3cec31cb31ba45.jpg 实现人脸融合 基本流程 1.进入腾讯云控制台，找到人脸融合产品。 2.进入人脸融合产品界面，创建活动。...付费请参考人脸融合官方定价。...你能猜出这个是谁和谁的人脸融合吗？...从测试结果来看[腾讯云]的人脸融合效果是很棒的，并且这个产品不仅支持两张人像融合，还支持单脸、多脸、选脸等功能融合，最多支持指定融合3张人脸，用户可应用在全家福、与明星合照等多人互动场景。
本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的改进型SLAM和语义重建方法，将语义图像与低分辨率的3D激光雷达点云进行融合，生成稠密的语义深度图。...主要贡献 本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和三维语义重建方法，该方法能够方便高效地将单目图像和激光雷达点云融合应用于户外环境。...（2）提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM方法，利用上采样的点云为图像特征点提供深度信息，提高定位精度。...基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和3D语义重建方法如算法1所示，对应于图1。...3D语义重建效果 总结 本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和三维语义重建方法。
服装电商零售线上线下一体化帮助解决企业单渠道运营难题，融合线上线下全渠道销售体系，实现全渠道商品信息、价格、服务等环节一体化。...二、服装电子商务平台业务消费场景 1、全渠道管理 线上线下一体化服装电商管理，帮助服饰电商企业解决单渠道管理难题。 （1）全渠道消费者接触点 PC、移动App、小程序、微商城等全方位的消费者接触点。...（4）全渠道促销管理 服装电商网站单品级促销、订单级促销、店铺级促销、平台级促销等多种促销方式管理。 2、自助购 服装电商网站消费者线上自助购物，多种方式提货。...五、服装网店系统优势 1、线上线下一体化，融合全渠道 先进的服装网店系统架构设计理念、数据化运营能力和较低的成本，助力服装电子商务企业实现全渠道融合。
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。...全新功能 人脸融合·选脸融合 功能介绍： 人脸融合新增多脸、选脸融合功能，最多可选3张人脸进行融合。相比之前的单脸融合变脸，新产品趣味性更强、操作更方便、应用场景也更丰富。...应用场景： 适用于全家福、明星合影等多人脸的场景，支持自定义选脸融合。
该研究使用的单编码器 - 多解码器网络架构如下图 3 所示： 此外，研究者还介绍了实现人脸关键点对齐和稳定的方法，以确保换脸图像的时序一致性，以及保持光照和对比度的图像合成流程。...控制变量研究 研究者执行以下四种实验，来查看该研究提出的单编码器 - 多解码器网络架构和算法对换脸质量的影响： 渐进式训练 VS 一次性训练整个网络； 使用多路 comb 模型 VS 单独的双路模型；...该研究提出的保持对比度的多频段合成方法 VS 泊松融合方法； 该研究中人脸关键点稳定方法的影响。...下图 7 为使用多路 comb 模型与双路模型的成像效果对比： 下图 8 为该方法与泊松融合方法的成像效果对比。...从图中可以看出，该方法可以更好地保留目标人脸的全局光照特征，而泊松融合方法导致人脸出现了某种「漂白」效果。
厂商：清零 渠道商：一脸懵逼，泪流满面 剧情2：催款 渠道商：四年前我们协助S公司打单，外包给我们做，可是项目验收交付两年，钱什么时候能返给我们？...又半个月过去了，陷入了无尽等待 厂商：要不你直接给领导打电话 渠道商：一个月过去了，你拨打的电话忙…… 渠道商：又一个月过去了，你拨打的电话忙……（无限循环中） 剧情3：压货 厂商：W总，我们这个季度大促销...渠道商：上个了你们促销的货还没有出呢，不压了 厂商：年底到了，W总，年底最后一次优惠，再不压，明年就没有这些优惠了 渠道商：我三年前压的货还没有卖完了呢。 厂商：你帮帮忙，我们年底有业绩考核压力。
除了图中所示，现在很多电商公司开始转型社交电商，采用UGC模式或直播电商，在产品架构上会新增资讯系统，实现资讯与商品的高度融合。 不了解业务或者不是非常了解业务，做电商系统设计将会非常困难！ ?...（5）调度中心：将订单信息转化为发货通知单，以及其他出入库单，调度仓库和物流进行发货。 （6）促销中心：主要管理活动相关，优惠券、满减、专场活动、促销专区等。促销工具的开发对电商尤其重要。...促销活动的滥用易造成的用户疲劳，怎样推陈出新，给产品经理造成了很大挑战。 （7）内容管理系统：主要是对用户端进行页面配置（Banner、ICON、Tab），配置首页，自定义活动页面，设置生效时效。...（9）采购中心：管理SKU，当库存预警时，及时生成采购单进行入库。有供应商管理模块，主要进行供应商管理评级，发展新供应商等功能。...（13）风控中心：主要利用大数据进行用户信用建设、反欺诈，避免恶意评价、刷单退款等操作，构建安全的电商购物环境。 可以把你面对的系统往这个简单模型上套，有助于快速理解系统架构。
2、快死：高速扩张，打起脸充胖子 这种死法很普遍，在资本的“拥戴”下，很多汽车后市场O2O服务企业耐不住性子，管不住钱包，开始疯狂跑马圈地，恨不得一天拿下一个城市，10天搞定百万用户，1年盈利，2年上市...这个响铃这货之前探讨过，跑步圈地式的规模化并未解决行业痛点，况且快速扩张并不等于服务能力提升，尤其是如今服务质量早已比圈地更重要百倍的当下，服务缺乏特色，不关注用户体验的企业依靠资本高速扩张，打起脸来充胖子...而且还需要大量补贴来弥补服务者的效率损失，最后做一单，赔一单，用户基数越大，亏的越多，一旦资金链断裂，就只有等死。...并且“上门+到店”的融合既可以摆脱那些因促销过来却毫无忠诚度和消费意愿，还要让渡技师时间价值和门店价值的低价值用户群体，把注意力集中在高客单价的优质客户身上；又能发挥线上平台调度优势，加强与线下门店供应链的整合...，打通专家、技师、门店、供应链等全服务产业链，实现汽车后市场线上生态和线下生态的连接和后汽车市场资源的深度融合和嫁接。
处理事物就要把相关信息反馈回去，比如说给商家，以提升促销；给银行，以降低风险；给汽车导航，以把人安全、快捷地送到目的地。 以上这些步骤的组合便是AI落地的闭环。...在金融领域，我们提供VIP的识别、刷脸支付、刷脸取款、刷脸购物，这些智能服务目前都可以在银行里体验到。 再来就是银行里面对机房或者是ATM机的管控、运维，这些属于认知层面、决策层面的。...上图是我们的一个800万像素的全功能AI相机，它可以做到同时检测200个以上人脸，最大支持30万人脸库。...AI金融产品，这就是人机融合。...刚才我讲的银行融合是一个人机共创的例子，现在还可以做二次陈列。 我们可以通过一些购物小票去做一些引流动作：通过对购物小票的分析去重新摆设商品，计算出单坪空间的更多价值。
年以来爆发了生鲜电商和新零售等多种以线上化或线上线下一体的生鲜渠道模式，但从宏观来看，国内的流通渠道仍处于以批发市场和中间商为主的线下运作模式，线下渠道为生鲜产品带来的品牌影响相对有限，而线上流量能给生鲜品牌化、标准化提供生长空间，通过DMS渠道商管理系统进行多渠道融合来赋能生鲜品牌或将成为未来生鲜企业经营的最优策略...通过搭建DMS渠道商管理系统为生鲜企业提供清晰管理渠道订单、精准掌握渠道库存、实时洞察市场动态、精准推行促销策略等强大功能，生鲜企业可随时随地开展销售，无限应对拓展和增长需求，综合提升渠道运营效率与收益...5、营销管理 渠道商系统提供营销管理功能；生鲜企业可制定全渠道商平台通用的促销规则，审核各渠道商平台发布的促销活动，掌握不同渠道不同促销的实际效果；构建渠道商系统还可帮助实现企业报表智能化分析呈现，年月日随时统计分析...渠道商系统提供订单流转功能；供货商与渠道商双方采、销流程无缝对接，渠道商采购订单可在供货商端直接生成销售订单；支持“一件代发”，供货商发货后物流信息同步到渠道商和渠道商系统销售平台；渠道商系统还支持多平台多渠道商打单发货...，支持拆单合单功能。
这样是有风险的，因为历史消费高不见得意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。...拿历史消费记录排个序，就说：这是我的高价值用户 or 这是我的优质用户，很可能在未来被打脸。 所以历史消费与未来消费之间的关系需要验证一下，如果不直接挂钩，可以试着从用户特征等方面进行区分。...暗分，即内部设定好标准，比如A类用户促销敏感度低，B类用户促销敏感度高，之后在抽奖的时候，不给A类用户中奖，只给B类用户中奖。...意味着这种暗搓搓做法不太适合做消费量，更适合打转化率，让用户小花几笔钱，先下两单。...所以还是需要有一些大规模的宣传/促销做支持，先解决活跃问题再说。 那用户分层和推荐系统又是啥关系？ 看到这里，肯定有同学会联想：那推荐系统和用户分层又有啥区别？不都是推个东西给用户吗？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
