大家好，我是小 G。 今天，双十一如约而至，大家同时发出灵魂拷问：不会吧不会吧，你还是孤身一人呀 ？ 请理直气壮的大声说出：当然不是！...将 Latent Code 根据特定方向进行编辑，即可编辑对应的人脸属性，如年龄、性别、头发、眼睛等 3.StyleGAN V2 根据第二步中编辑好的 Latent Code 向量生成目标人脸 * Latent...2.output_path：原图的隐藏特征的存放路径，后续需要放在属性编辑和生成的模块中使用 将 input_image 部分放上想要变换性别的人脸照片的路径即可，请注意最好是自拍和大头照，无眼镜效果更佳噢...，使用 StyleGAN V2 生成新人脸 只需要更改二个参数： 1.latent：STEP 1 中提取的原图的 Latent Code 路径 2.output_path：新人脸（性别变换后）的保存路径...小 G上项目首页转了一圈发现，人脸属性编辑、人脸表情迁移竟然只是数十种能力的一种。
新智元报道 来源：tencent cloud 编辑：梦佳、舒婷、雅新 【新智元导读】2020，特殊的毕业季，需要特殊的纪念。...近日，大厂纷纷推出AI云毕业照，基于人脸识别和人脸融合，提取用户的五官特征，生成多个场景的「靓丽」毕业照。一时间，刷爆毕业生朋友圈。 2020，特殊的毕业季，需要特殊的纪念。...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。...opencv和dlib相结合可以实现人脸融合，具体的步骤如下： 1）检测面部标记； 2）旋转、缩放和转换第二张图像，使之与第一张图像相适应； 3）调整第二张图像的色彩平衡，使之与第一个相匹配； 4）把第二张图像的特性混合在第一张图像中...华为旷世抖音：换脸哪家强？ 再来看看抖音faceapp、旷视Face++和华为ModelArts如何实现换脸。 旷视Face++人脸融合技术功能演示是基于 Merge API 搭建的。
小程序体验师：石璐 双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。 虽说年底就发奖金了，但稍不留神，还是可以掉进消费的漩涡，穷到明年。你，需要科学防身！...除此之外，当大家都不知道吃什么，喝什么好，或争执不下没有定论时，亮出 「抛个硬币」，顺应天意，很快也就有了结果。 爽快地接受今天的麻婆豆腐+雪碧吧！...无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强，哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品，基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中，你最关心的无非就是哪家利息少，或者每月可以少还款。...「消费分期计算器」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4092/ 有了这 3 件神器防身，双十一剁手还怕什么，蓄势待发吧！
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。...作者&编辑 | 言有三 我们往期的文章中介绍了各种各样的模型压缩技巧，那么是否也可以使用AutoML技术来用于模型压缩，比如剪枝呢。...在一般的剪枝算法中，我们通常遵循一些基本策略：比如在提取低级特征的参数较少的第一层中剪掉更少的参数，对冗余性更高的FC层剪掉更多的参数。...如果感兴趣的话这周加入最合适，双十一优惠还在。 【杂谈】为什么要在双十一这一周邀请大家加入有三AI知识星球 ? ? ?...有三AI秋季划已经正式启动报名，模型优化，人脸算法，图像质量共24个项目，助力提升深度学习计算机视觉算法和工程项目能力。
一、前言 大家好，我是 Jack 。 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！ 效果非常好，特别是光照角度的改变，很逼真。...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！...二、StyleFlow 高清「人脸生成」算法，你知道多少？ 曾经风靡一时的 StyleGAN，给人们带来很多震撼，逼真的肖像，你根本分不清，哪张图片是算法生成的。...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。
今晚0点，相约剁手 大家好，我是朱小五 明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。 我！要！换！手！机！ 去哪买呢？...作为一个机（pin）智（qiong）boy，肯定要比价啊，哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据，获取了其中五大平台（天猫，京东，拼多多，苏宁易购，国美）的手机价格数据。...由上图可以看出，华为（包含荣耀）牢牢占据了第一名，苹果则是第二名，小米、OPPO、VIVO等手机品牌也占有一席之地。...华为今年发布的P30和P30pro都取得了不错的销量，而且销量好的似乎都是高配版（低配版被阉割），Apple的三款也是性价比较高（最便宜）的。 看来对于大家挑选手机来说，物美价廉最重要的。...希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。 作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
而后续的3D人脸识别技术，则更为复杂。一是芯片相关方案本身，二是方案的数据安全问题。 由于采用神经网络算法，传统芯片无法承担3D人脸识别所需的计算工作。...；后者包括了目前最为成熟的指纹、人脸和虹膜等生物特征识别技术。...会中，国家标准化管理委员会刘大山处长对工作组提出了三点明确的建议：一是强化生物特征识别相关技术研发标准、知识产权和产业化领域的有效协同；二是推进国际化标准工作，推动研究成果融入国际标准；三是强化标准检测验证服务能力...长春鸿达、蚂蚁金服和中科虹霸等工作组成员单位，此后分别结合自身业务，就指纹、人脸和虹膜等生物特征识别标准研制工作，介绍了相关进展。...创始人祁萌，为资深科技自媒体人，曾任《商业伙伴》副总编、《电脑商报》主编、都市媒体记者编辑，从业超过14年。 【IT创事记】同名专栏入驻各主流媒体平台。 ----
人脸识别正在渗透商业的各行各业，未来智能科技将更深入的指引商业前行。 ? 预计未来一段时间，人脸识别市场规模将保持15％的平均增速，到2020年，全球人脸识别市场规模将达44.4亿美元。...那人脸识别的技术原理是什么？ ? 在技术流程上，主要分为四个部分，分别为：人脸图像采集及检测、预处理、特征提取以及匹配与识别。...人脸图像采集即通过摄像镜头采集人像，包括静态、动态、不同角度和表情等；人脸识别特征提取的方法归纳起来有两种，一种是基于几何特征的方法和模板匹配法；另一种是根据人脸器官的形状描述以及它们之间的距离特性来判断...刷脸取快递这个反响还是不错，毕竟双十一又要到了，有时候好几个快递，手里还一堆东西，掏手机找验证码或者提货码，还是有点麻烦的，此刻的刷脸非常实用。...文章首发：灯塔大数据 文章编辑：秦革
项目主页：http://geometrylearning.com/NeRFFaceEditing/ NeRFFaceEditing 将二维的语义掩码作为三维几何编辑的桥梁，用户在一个视角下进行的语义编辑可以传播到整个三维人脸的几何...已有工作，如 DeepFaceDrawing [5]、DeepFaceEditing [6] 可以实现基于线稿的几何和材质的解耦控制及二维人脸图像的生成与编辑。...为了解决上述的问题，NeRFFaceEditing 在三平面表示的三维生成对抗网络的预训练模型参数的基础上，利用任意视角的二维语义掩码作为媒介，实现对三维人脸进行几何编辑和对材质的解耦控制。...整体网络结构如下图所示： 图 4 NeRFFaceEditing 的网络架构 除此之外，为了约束拥有同一材质特征，但几何不同的样本渲染结果在材质上相似，NeRFFaceEditing 利用生成好的语义掩码...如下图所示： 图 5 材质相似约束训练策略 Part 3 效果展示与实验对比 使用 NeRFFaceEditing，可以借助二维的语义掩码对三维人脸空间进行几何编辑： 图 6 三维人脸几何编辑 除此之外
（以及，你知道哪家妹纸最多吗？） 表急，量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何，也帮你挑选更爱哪家公司。 下面，答题开始。...2017年COCO比赛中哪家公司力压劲敌，拿了最多冠军？...2011年带头发起的“视觉与学习青年学者研讨会”，VALSE，是CV圈内公认的规格高、口碑好的学术活动。 点击空白处查看答案 赵京雷，阅面科技CEO。...作为高质量分割遮罩通用框架，一次搞定（多图）检测，分割和特征点定位。 属于Faster R-CNN的扩展形式，能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码。...04 只给10块钱，你有办法骗过人脸识别吗？ 点击空白处查看答案 答案：买个粗框眼镜，AI就认不出你来了。与人类对人脸的理解相比，机器对人脸的识别发生在抽象层面。
上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI...半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7折、人脸试妆 7折、人体分析 7折...人脸识别 7折、人脸核身 7折、文字识别 6折 语音识别 6折、语音合成 6折 活动时间 即日起至2021年11月30日 除了实实在在的产品折扣 双十一活动订单享10%满返 双十一AI专场 https...用户购买企业专区的AI产品即可参与 企业用户下单抽奖100%中奖 高配高性价比 企业专区活动时间 2021年10月18日 - 2021年11月30日 23:59:59 此外 邀请新用户购买主会场AI商品还有额外好礼相送...from=15239 双十一特惠OCR：限时1元购 推出通用印刷体、手写体、身份证、营业执照 车牌识别等8大爆款子能力（限新用户） 特惠1元购买，持续整个11月 OCR 1元购地址 https://
机器之心专栏 机器之心编辑部 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法，仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑...随着社交网络、直播以及短视频的流行，为了给别人留下更好的印象，人脸编辑「美颜」的应用范围越来越广泛，不断发展的科学技术使人脸编辑产生了非常多的研究分支。...StyleGAN 是一种可生成高质量人脸图像的生成对抗网络，其隐空间具有非常好的线性特性。利用 StyleGAN 的这一特征可以实现高质量、应用场景广泛的人脸编辑。...在这过程中，其它面部特征，如人脸形状和姿势，在被粗糙的分离边界编辑后不能很好地保存。...与当前最优的面部编辑方法（SOTA）相比，该研究产生了更稳定和合理的结果，保持了面部特征的不变性，并且符合人脸结构。 图 4：方法对比。
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： ?.../InterDigitalInc/HRFAE 试用起来非常简单，配置好项目后仅需一行命令！
嗯，很多年前IT业内曾经批评我十六年前的老公司没有大数据，有的只是数据量巨大，具体是哪家公司我就不多说了。...那，结果呢，人工智能积累的数据需要几个方面，我们用其中目前接触相对较多的识别技术来讲述一下会比较合适，了解青润的人都知道，青润再2005年第二次进入中科院做的就是人脸识别和行为分析方面的研究和产品。...2005年以前的人脸识别研究人员都知道，用眼球的反光点作为活体检测是最有效的，而且是最不容易被破解的，或者说是无法破解的，而目前这些转头之类的动作只需要一张硅胶皮就可以被轻松破解掉。...随着数据获取的越来越多，原本的机器学习算法演进成了深度学习算法的过程，于是上面的流程也得到了改变，改变后的结果基本上都是这样的： 1、样本数据的采集； 2、样本数据的标定，第二次循环到这里时将采用自动标定...据青润得到的信息，某个某年刚刚拿到十多亿美元的某人工智能公司，某一段时间内的人工标定费用是以千万投入来计算的，具体是哪家公司就不方便明说了。
机器之心报道 机器之心编辑部 麒麟 970 真的是当前最强手机 AI 芯片吗？...然而，这存在一个问题，即开发者难以判断哪家的芯片对特定平台的算法优化较好。...实现方式如下：对于每个人脸图像，神经网络会对人脸编码并生成一个 128 维的特征向量，该特征向量不随缩放、移动或旋转而改变。...这个问题可以解决：经过恰当训练的神经网络可以让旧手机（即使是 iPhone 3GS）上的照片看起来非常好、非常时髦。...当然，这一奇迹有一些明显的缺陷（如：每次换新手机模型都要重新训练网络），但得到的图像看起来非常好，尤其是旧设备上的照片。
同时，用户很难从头绘制复杂的语义图，无法凭空生成三维人脸模型。 线稿作为一种更加友好的交互方式，一直被用于二维人脸图像的生成 [9] 和编辑 [10]。...然而，将线稿用于三维人脸的生成存在下述的问题：首先，线稿风格多样且过于稀疏，生成二维图像已经不易，生成三维模型则更加困难；其次，针对三维人脸，用户往往会在任意视角添加编辑，如何生成有效的编辑结果，同时保持三维一致性...进一步，由于二维输入缺乏 3D 信息，算法在体渲染的立体空间中构建 3D 特征体素，空间中的三维点被投影到 2D 特征图，检索得到对应的特征。...为了保证编辑前后的空间一致性，进一步约束非编辑区域的光线采样点特征相同。基于上述约束，反向优化隐码，实现人脸的精细化编辑。...如图 7 所示，针对一个人脸 NeRF，用户可以在不同视角对人脸添加连续的编辑操作，使用该方法都能得到较好的编辑结果，同时，非编辑的立体区域的特征也被完美保持。
商汤提出的脸部特征106个标注点 通常来说，数据中的特征点越多，识别率越准确。106点到底算不算多？ 在著名的人脸识别人机大战中，险胜“最强大脑”王峰的百度小度，到底用了多少个标注点？...根据此前虎嗅的报道，林元庆表示百度将人脸分成 7 个部位，在人脸打 72 个点，让机器自己去学习哪些是重要的特征。...人脸识别哪家做的好？你的我的都是BAT的 目前商汤的商业模式总结起来：是一家轻量型toB的算法公司，为toC的公司提供API和SDK。...他说：“之前，我记得一年多前有一篇很有意思的报导，说的不管人脸识别哪家做的好的，最后你的我的都是BAT的。...第二和第三阶段区别在于专家的知识不像普通人的知识那么好获得（通过标注就可以获得）。所以对于算法设计都有很大的挑战。一个例外是AlphaGo, 专家知识（人类的50万把对弈）已经储存在那里了。
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。...在第二组对表情的改变中，又把性别给改了（第二行最右）。 StyleCLIP整体效果比TediGAN好很多，但代价是变得凌乱的背景 （上两张图中的第三列，每张效果的背景都受到了影响）。...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。
肤色高斯模型在早期可以常用人脸检测，现在也常用于辅助一些模型进行人脸区域的快速定位。 ? 第二个是haar特征，它是纹理特征。...另外，如何逼真地重建出人脸的细节信息，如何在二维的人脸被遮挡后还能进行重建，都是当前人脸重建领域要解决的难题，研究起来有足够的技术深度，一旦攻克也有大量商用场景。 ?...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。...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 ?
赫然：大规模人脸图像编辑理论、方法及应用 ? 赫然研究员在下午做了人脸图像编辑的报告。 人脸图像编辑即是通过机器对图像进行处理得到一些新的图像。...人脸编辑涉及光谱变换、属性迁移、年龄变换、图像生成等方面的内容。理论基础涉及全光人脸分析、视觉拓扑优先、生成对抗结构、身份保持结构等。...人脸采集会应用到全光函数，赫然研究员介绍道人脸编辑的目标是符合人的视觉认知，人类视觉认知涉及拓扑感知机制。 至于图片生成算法的最基本的理念则是对话生成网络，其中最基本的概念就是 GAN。...他表示，指纹的唯一性和稳定性非常好。随着年龄的增长只会有些许变化，很适合用作识别。 首先指纹识别里面有三个模块——图像采集、特征提取和匹配。...指纹特征的提取分为两级，先提取第一级特征，在第一级特征的指引下提取第二级特征。在匹配阶段进行一个带方向的细节点匹配。
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
