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重磅:腾讯云发布多融合新功能,免费体验

9月4日,腾讯云正式发布多融合新产品,该产品在之前融合的基础上,新增多融合和选融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。...选融合 支持多、选融合,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、换类小程序、APP 为文娱、美妆、换等小程序、APP提供、多融合功能,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/多融合产品,扫码即可体验。

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【玩转腾讯云】三分钟教你人脸融合,看你未来孩子长什么样

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、多、选融合,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。...付费请参考人脸融合官方定价。 每个用户可根据自己实验情况,配置活动参数,即可创建活动: ? 3 上传需要融合的照片 在创建的活动处点击右方素材管理: ? 在素材管理处添加素材图片: ?...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、多、选等功能融合,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。

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密集目 SLAM 的概率体积融合

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,目,其中最难大概就是目了。...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,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,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。

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【玩转腾讯云】三分钟教你人脸融合,看你未来孩子长什么样

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、多、选融合,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、多、选等功能融合,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。

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CVPR 2023 | OTAvartar:具有可控三平面渲染交互的样本说话化身

在本文中,我们提出了样本说话化身(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。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。...联合训练无法在样本化身构建中维持身份信息。

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基于多尺度神经网络和特征融合的SOTA目深度估计

目深度估计的新 SOTA 论文: https://arxiv.org/pdf/2009.09934.pdf 代码: https://github.com/abhinavsagar/msnnff 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, 从单张图像或目摄像头来解决深度估计问题。...重点 我们为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。

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手把手教学从0到1搭建人脸融合小程序(上)

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,分别支持融合与选融合,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 选融合 FaceFusion 俗称融合: 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 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 俗称选融合、又名多融合: image.png 入参与融合多有相似,下面总结一下两者不同的地方: MergeInfos.N:输入信息数组 image.png 用上面多融合的例子来说...,以达到多融合的效果。

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基于激光雷达和目视觉融合的SLAM和三维语义重建

本文提出了一种基于激光雷达和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目视觉融合的SLAM和三维语义重建方法。

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【技术综述】人脸颜值研究综述

【1】“平均” 的思想是通过算法检测特征点,然后将人脸图像划分成不同区域再做分段放射变换与加权平均,综合考虑人脸的形状特征和纹理特征,合成的图如下: ?...五官匀称,轮廓对称,肤色美观的更容易受到大众的喜欢,这一点在颜值中可算达到共识,也就是“丑人多作怪,美人一个胚”。正因如此,颜值算法才有了可行性,国内各大公司开发了颜值打分应用,我们看看。...3.3 特征融合与分类 3.3.1人特征融合 前面提取的几何特征显示了人脸关键特征点信息、人脸各器官间的距离比例信息以及面积特征等,表观特征表征了人脸的全局纹理特性。...由于都已经进行了归一化处理,因此可以直接采用串联的方式进行特征融合。 3.3.2 分类 融合了特征之后就可以进入分类器了,常用的是SVM。...在各大软件当中目前用于娱乐,但颜值算法同样在美容等行业有一定价值,还有待应用。

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迪士尼开发百万像素换新技术,或将用于大荧幕

该研究使用的编码器 - 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编码器 - 多解码器网络架构和算法对换质量的影响: 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。

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Docker云定价惹恼Tutum用户

Docker云现在将这个服务定价为每节点每月15美金,不过节点和储存库的部署依旧是免费的。绝大多数的Tutum用户都是在节点配置中运行,Docker的官方人员表示。...但对于Cook和其他开发人员来说,新的定价反映了Docker为追求高端市场而牺牲规模较小客户的意图,他们更愿意看到的是,每个节点有较低的价格,当然更好的是有一个以每Docker库为单位来定价的模型。...Docker定价僵局 虽然定价变动影响最大的都是较小的企业,但非常大的企业也可能会对新的价格模式感到犹豫,如果他们都在大规模的部署容器的话,Welch认为。...“而这个基于节点的系统可以提供的是,一个能够更紧密地融合企业采用新技术的方式的解决方案,正是将它带进企业的关键。” 这家公司如果想继续发展下去,这种改变就必须发生,Riley说道。...接受还是拒绝Docker定价? 并不是每一个小型企业或普通开发者都强烈反对Docker云。

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iCDO一周数据要闻:阿里发布首份城市夜活力报告;上海推清华北大毕业生落户政策;唯品会推出“唯品仓”App

(图片来自网络) 在支付行业人士看来,作为新兴事物,“刷”验证和“刷”支付在给人们的生活带来便利的同时,也提升了安全性,“举一个简单的例子,密码是可以修改的,但是、包括指纹是不能修改的,所以相对来说也更为安全...同时,人人车在品牌知名度、服务满意度、定价结果信任度等优势明显,均实力领跑二手车电商,远超瓜子二手车和优信二手车。 ?...从人人车的发展来看,其能成为用户满意度最高的平台选择,有以下几方面原因: 1、通过AI及大数据算法的介入,在精准推荐、高效调度等方面取得巨大突破,其推出的人人车智能定价系统,获得了买家与买家的双重认可;...有做刷生意的人士向第一财经记者表示:“小红书不做订单数的业务,做收藏、点赞等业务。”但各家的打包服务还是稍有区别。 ?...于是,网红博主等刷业务的需求促使大量刷者出现,通过刷赚取佣金。但如此下去,虽然用户的消费体验汇聚成了一个巨大的用户口碑,但其数据和产品的实际效果却很难让消费者真实判断。

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融合视频目标检测与目标、多目标跟踪,港中文开源一体化视频感知平台 MMTracking

该框架基于 PyTorch 写成,支持目标跟踪、多目标跟踪与视频目标检测,目前已开源。 GitHub 地址:https://github.com/open-mmlab/mmtracking ?...这个问题在学界常被细分为不同的子问题,比如视频目标检测、多目标跟踪与目标跟踪。具体来说, 视频目标检测只需对视频内的每一帧进行检测,不要求对不同帧中的同一目标进行关联。...目标跟踪更加侧重人机交互,算法需要在给定一个任意类别、任意形状目标的情况下,对其进行持续跟踪。...OpenMMLab 将这些任务融合到了同一框架下,希望能够作为开源的一体化视频目标感知平台,推动不同子领域间的融合、互促与发展。 2....对目标跟踪算法 SiameseRPN++ 的实现结果(第一行)相比于官方实现(第二行),在 LaSOT 数据集上的 Norm precision 超出 1.0 个点。 ?

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业界 | 猪识别正式开赛!杨强、车品觉实力助阵,关于刘强东举办的这场大赛,你需要知道更多

机器之心报道 作者:王艺 2017 京东金融全球数据探索者大赛进入决赛,曾引发热议的「猪识别」正是本次比赛的赛题之一。本文为机器之心从大赛现场为你带来的一手报道。...然而小微店铺的销售状况往往存在很大的波动,定价、广告投放等因素都会直接影响店铺收益。...通过人工智能、区块链、安全联盟等技术解决方案的融合,让大数据风控引擎对用户登录后进行的每一笔交易进行评判,自动对疑似有风险的交易进行拦截操作,是人工智能时代为风控带来的新思路。...没错,这里我们所说的第一个场景,也是本次大赛的赛题之一,正是那个刷爆朋友圈的「猪识别」。...商业组选手在决赛现场 除「猪识别」外,本次大赛还包括「店铺销量预测」、「登陆行为识别」、「信贷需求预测」三个赛题。

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大数据24小时 | 华中发布交易平台2.0版,Twitter CEO账户被盗,安全问题惨遭“打

腾讯与钱升钱宣布战略合作,利用大数据系统防范金融风险;Twitter惨被“打”,杰克·多西账户遭遇黑客袭击;华中大数据发布交易平台2.0版,以“活数据”提升环境安全等级……以下为您奉上更多大数据热点事件...被盗的竟是其本人的Twitter官方账户,连CEO都惨遭攻击,Twitter此番可谓被打的厉害。...Black Swan成立于2011年,主要利用大数据和数据预测分析技术,将企业用户的内部数据与公关数据相融合,提供专业的营销方案,为其销售决策提供合理性、数据化建议。 ?...酒店业全数据平台众荟信息日前公开发布了其酒店大数据产品——“RevenuePlus”,该产品将利用大数据分析技术,对未来一个月内的城市热度,旅游淡季、旺季,以及酒店需求进行预测判断,帮助酒店更好地了解近期市场需求,从而进行精准的收益分析,以及精准定价...此次合作,温迪数字将正式引进认知数据先进的大数据技术,并融合其海量娱乐资源,与东南卫视共同打造电视台影视IP系列节目,布局“影视IP+大数据”新模式。 ?

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大数据和人工智能如何赋能保险行业?

另外可以训练风险定价模型,对于高风险客户通过提高保费增加欺诈或逆选择客户的成本。...但是在这些业务中,存在一部分逆选择甚至欺诈或者道德风险,比如有些投保人,在申请上填写了高收入,但实际上却相去甚远,而且投保了高额的健康险,这就存在很大的欺诈嫌疑。...在车险定价方面,在从车的因子的基础上还可以增加从人、从驾驶行为、从位置轨迹的定价因子,做更加精准的定价。...在车险市场回归理性的过程中,真正差别化、精准的定价必将成为一个趋势,大数据分析可以发挥的作用会越来越大。...综上,从整个保险行业来看有两个融合,一是行业的融合,也就是保险公司跟大数据、人工智能创业公司的融合;二是数据的融合,保险公司内部对外部的数据,以及创业公司数据的融合

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