比如钢材市场的找钢网，全球钢价每天都在变动，下游钢材的采购者每次都要去市场上寻找当下最优的价格；比如电子元器件市场的猎芯，电子产品的趋势一直在变（新的产品如安卓平板，或是新的功能如双摄像头、人脸解锁等等...• B2B交易平台的运营导向 长得胖和急牛往往是To C的特征，关注规模和速度，All in做大的时间窗口，快速做大后再提升效率。...image.png ▲ 为经销商为打造便捷、灵活的B2B电商交易平台 • 传统企业客户侧重选购体验与流程，企业提供直观易上手的B2B网上交易，同时兼顾B2B交易平台业务中的特殊应用特征； • B2B网上交易系统强调继承传统订货习惯...，多规格商品可以在一个界面中一起选购下单。...历史选购的商品也可以在经销商中心中进行便捷的再次选购； • 匹配订单审核管理要求、基础数据获取实时高效，同时保证系统应用范围的私密性； ▲ 互联互通的B2B在线交易系统解决方案 • 在整合有效行业资源、
AI 科技评论报道 编辑 | 陈大鑫 在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。...MDFR模型的结构，包括双代理生成器，姿态归一化模型，以及双代理判别器。...（1）双代理生成器 双代理生成器包含一个人脸复原子网络(Face Restoration sub-Net, FRN)和一个人脸转正子网络(Face Frontalization sub-Net, FFN...其中每个子网络均包含一个编码器和解码器，前者用来将输入映射到特征空间，而后者主要将编码后的特征重建为相应的目标人脸图像。两个子网络具有相同的网络结构，但是输入有所不同。...FRN的编码器对输入的人脸图像进行编码，随后解码器对编码器的特征进行解码。FFN的解码器的输入除了人脸的编码特征外，还包含人脸两种姿态的编码残差，如图2所示。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。...本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。...方向8 视觉及多媒体计算 课题8.1：大规模无监督视频表示学习（地点：深圳） 无监督表示学习可以学到更一般的特征，特征的质量十分依赖输入到模型中的数据量。...课题8.6：人像编辑生成与驱动技术研究（地点：上海） 近年来面向人像的生成对抗网络（GAN）编辑生成技术以及3D重建驱动技术快速发展，逐步从理论研究走向行业应用阶段。...工程人才计划旨在以产业真实项目为牵引，在校企双导师指导下，模拟产业研发场景，组建学生研发团队，通过持续深入的挑战进阶式课题目标达成，培养学生系统性思维，拓展前沿技术视野，提升团队协作水平、解决复杂问题等核心创新能力
21.SemanticComponentDecompositionforFaceAttributeManipulation 基于语义成分分解的人脸属性编辑 ?...这不仅允许用户基于他们的偏好来控制不同部分的编辑强度，而且还使得有效去除不想要的编辑效果。 此外，每个语义组件由两个基本元素组成，它们分别确定编辑效果和编辑区域。...24.DSFD:DualShotFaceDetector 双分支人脸检测器 ? 本文由南京理工大学计算机科学与工程学院PCALab与腾讯优图实验室合作完成。...首先，我们提出了一种特征增强单元，以增强特征能力的方式将单分支扩展到双分支结构。 其次，我们采用渐进式的锚点损失函数，通过给双分支不同尺度的锚点集更有效地促进特征学习。...由于上述技术都与双分支的设计相关，我们将本文方法命名为双分支人脸检测器。
12....Semantic Component Decomposition for Face Attribute Manipulation 基于语义成分分解的人脸属性编辑 ?...DSFD: Dual Shot Face Detector 双分支人脸检测器 ? 本文由南京理工大学计算机科学与工程学院 PCALab 与腾讯优图实验室合作完成。...首先，我们提出了一种特征增强单元，以增强特征能力的方式将单分支扩展到双分支结构。其次，我们采用渐进式的锚点损失函数，通过给双分支不同尺度的锚点集更有效地促进特征学习。...由于上述技术都与双分支的设计相关，我们将本文方法命名为双分支人脸检测器。
双赛道并行 共同探索计算机视觉技术革新之道 赛道一：宠物生物特征识别竞赛 随着宠物经济的迅猛增长，AI 技术赋能宠物产业也逐渐成为了业界关注的热点，例如通过技术手段进行宠物身份认证，在宠物管理、交易、...赛道二：图像篡改检测竞赛 图像处理技术的发展，让数字图片可以轻易地被编辑和修改。...网易公司：基于数据增广和模型融合的高泛化性篡改检测 该团队凭借在人脸编辑和生成方面的深厚算法和数据积淀，创新性地提出了一套以魔法打败魔法的解决方案—— DAME: Data Augmentation and...在比赛训练数据的基础上，基于面部重演、换脸、人脸属性编辑、人脸卡通画及艺术化滤波等算法对训练数据进行增广和扩充，生成了近 40 万假图，极大地丰富了训练集的多样性，为模型的泛化性奠定强力基础。...AIM 本质是一种 self-blending 的在线伪造增强方式，基于掩码将原图划分为人脸前景和背景，并仅对人脸区域进行加噪、模糊、颜色抖动等各种数据增强操作，模拟了图像篡改可能存在的色彩差异、分辨率差异
在人体骨架点检测以及目标检测、图像语义分割、人脸 关键点检测等视觉问题上取得了领先的结果，被同行广泛接受和使用。该论文发表在CVPR 2019。...12....，使用较深的网络提取低分辨率输入图像中的全局特征信息，使用较浅的网络提取高分辨输入图像中的细节特征信息，再将二者结合用来估计高分辨率的深度。...在本文中，研究员们提出了一个基于cGAN的框架，可以分别对眼睛、鼻子、嘴、皮肤和头发进行编辑。我们的模型有许多应用，例如人脸编辑，改变发型，放大眼睛，或者使其微笑。...此外，研究员们可以局部修改现有人脸的外观。 27.
具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线...03-合成攻击：基于生成对抗网络、3D建模等方法合成、编辑的人脸攻击，包括整脸生成，人脸替换，表情驱动，属性编辑等类型。...02/人脸活体检测 建模活体检测本质特征 为了建模活体任务当中和活体相关的本质特征，我们将人脸图像特征解耦为两部分：活体相关特征和活体无关特征[1]。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...2）特征增强学习[7]：首先对数据进行细粒度的频率分解，并在网络浅层，设计基于图像滤波的残差式模块，来引导网络关注空间高频部分；在网络深层，设计图像和频域双路交互模块，互相指导单路信息的学习，整体增强网络对伪造痕迹的捕捉
腾讯云AI携人脸核身、文字识别、语音技术、人脸特效等系列特惠AI产品助力轻松上云；本次AI专场设置三大专区，包含数十款子产品，全场低至0.2折起： @首单专区：新用户限时秒杀，仅限产品首单，每个用户仅限...from=18582 更多AI子产品能力与折扣详情信息可点击左下角 阅读原文 进入官网选购。...| 又双叒叕入选！| 强势助力！| 全球 Top2！
机器之心专栏 机器之心编辑部 想复制专业的打光技巧，拿图片来 AI 学习一下就有了。 真实人脸的三维建模、合成与重光照是计算机图形学领域中具有较高应用价值的研究方向。...但是，这些生成模型本身是无条件生成，并不能对人脸的光影进行解耦控制。 已有工作有的通过对三维人脸生成网络隐空间中隐变量编辑的方式实现三维人脸光影控制，但是难以保证超出人脸区域的几何一致性。...给定几何与材质三平面和光影三平面之后，原本的解码器从几何与材质的三平面中采样的特征解码出密度 σ 和反照率 a（对应于原本的颜色，但是赋予了不同的含义），而新构建的光影解码器从光影三平面中采样的特征解码出光影...加粗了第一的指标，用下划线标注了第二的指标，和双下划线标注了第三的指标。...Part 4 结语与致谢 数字内容生成在工业制作和数字媒体领域有着广泛的应用，尤其是虚拟数字人的生成与编辑，在近期受到了广泛的关注，而三维人脸光影的解耦真实编辑就是该领域的一个重要问题。
2 Deepfake的理论与方法 Deepfake技术在总体上可以分成两类[2]：基于图像域特征编码的方法和基于隐变量编辑的方法，其中基于图像域特征编码的方法中又可分为面部替换和属性编辑两大类，面部替换旨在用原始人脸面部替换目标人脸的面部区域...2.1.2 属性编辑 属性编辑是人脸深度伪造技术中另一类重要算法。该类算法以人脸属性为对象进行篡改，不涉及到目标人物身份信息的改变。...通常，属性编辑可以改变视频人物的外观或动作表情特征，这类方法的输入可以是成对人脸视频，来实现目标人脸对原始人脸表情的模仿，也可以是单一的目标人脸加上某一指定的条件，将目标人脸的某种属性改变为指定的条件，...2.2 基于隐变量编辑的方法 在人脸伪造相关技术中，有一类方法通过编辑人脸图像的隐空间变量实现篡改，这类方法大多基于生成对抗网络（GAN）来实现。...与基于图像域特征编码的方法不同，基于GAN隐空间实现人脸语义篡改的方法依赖于已训练好的GAN网络，探索人脸图像在隐空间中对应的隐变量，找到待篡改的语义方向，再利用预训练好的GAN生成器来生成编辑后的人脸
·介质检测 针对纸片面具、硅胶头模、手机屏幕翻拍等以物理介质呈现的攻击进行防御，并提出特征解耦，自适应特征学习等方法，有效提升模型精度和泛化能力。...·内容取证 针对基于生成对抗网络、3D建模等方法合成、编辑的人脸内容进行取证，同时研发图像取证和视频取证算法，全面覆盖整脸生成，人脸替换，表情驱动，属性编辑等类型。...02/人脸安全算法介绍 ·介质检测 1、ANRL 一种自适应选择特征正则化的域泛化活体检测算法，发表于ACM MM-2021。...文章链接： https://arxiv.org/abs/2112.13522 2、STIL 一种关注视频帧间不一致性的视频编辑检测方法, 发表于ACM MM-2021。...，优化了TFRecord数据格式的读取速度和DataLoader的内存占用，在训练数据存储在cephfs分布式系统的情况下，相同训练任务，提速约12%。
https://github.com/BillyXYB/TransEditor 12、Styleformer: Transformer based Generative Adversarial Networks...本文设计一种新的双分支端到端融合网络，它以一对 RGB 和不完整的深度图像作为输入来预测密集且完整的深度图。...为了解决这个问题，提出一种新的双任务姿态Transformer 网络（ Dual-task Pose Transformer Network，DPTN），引入一个辅助任务（即源到源任务）并利用双任务相关性来提升...具体来说，设计了一个双判器模块，包括一个序列判别器和一个图像判别器，以分别评估字符放置轨迹和合成文本的渲染形状。...解开的潜码产生丰富的生成特征，这些特征混合产生合理的交换结果。通过对潜在空间和图像空间实施两个时空约束，进一步扩展到视频人脸交换。
近日来自日本东北大学与Laboro.AI公司的研究人员公开一篇改进的单阶段人脸检测算法论文，其不仅保持了速度的优势而且在主流的人脸数据集上达到与双阶段人脸检测算法相当的精度。 作者信息： ?...按照算法流程划分，在目标检测领域一直存在着两大分支： 1.双阶段（Two-Stage）目标检测。...在基础网络不同的深度提取特征图，每一层特征图都有与其对应的预定义的anchors，在这些特征图上直接进行目标分类和位置回归的卷积操作，得到最终的目标检测的结果。比如SSD算法。...双阶段目标检测算法往往能取得更高的检测精度，但单阶段的算法速度往往比较快，这在实际工程中是很重要的。 在人脸检测领域同样有如上的两条路线。...尤其对小人脸特别明显，本身可区分度不高，上下文信息缺失更加难以检测。 2.感受野太大。大的感受野提供了冗余信息。 3.分类和检测共享相同的特征图。网络难以平衡分类和回归的损失函数。
微信跨界领域越来越广泛了，这次推出了人脸智慧时尚店，想要帮助顾客实现“刷脸”购物。 12月26日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，在全国首次推出人脸智慧时尚店。...目前深圳九方购物中心Jack & Jones和广州白云万达广场VERO MODA两家人脸智慧时尚店均于12月25日开业。...具体来说，当顾客进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付，成为人脸识别会员。...结账时，会员用户可在人脸识别会员收银台上，再次进行刷脸认证身份，并进行微信支付。用户甚至无需拿出手机，仅需面部识别认证即可支付并享受会员权益，享受快速便捷的 “无感”购物体验。...据悉，WeStore全程通过小程序能力实现线下选购、付款和提货。 未来微信还会向哪些领域延伸？值得期待。 欢迎在底部留言讨论，说出你的看法~
作者丨机器之心编辑部 来源丨机器之心 编辑丨AiCharm 点击下方卡片，关注「AiCharm」公众号 想复制专业的打光技巧，拿图片来 AI 学习一下就有了。...但是，这些生成模型本身是无条件生成，并不能对人脸的光影进行解耦控制。 已有工作有的通过对三维人脸生成网络隐空间中隐变量编辑的方式实现三维人脸光影控制，但是难以保证超出人脸区域的几何一致性。...给定几何与材质三平面和光影三平面之后，原本的解码器从几何与材质的三平面中采样的特征解码出密度 σ 和反照率 a（对应于原本的颜色，但是赋予了不同的含义），而新构建的光影解码器从光影三平面中采样的特征解码出光影...加粗了第一的指标，用下划线标注了第二的指标，和双下划线标注了第三的指标。...Part 4 结语与致谢 数字内容生成在工业制作和数字媒体领域有着广泛的应用，尤其是虚拟数字人的生成与编辑，在近期受到了广泛的关注，而三维人脸光影的解耦真实编辑就是该领域的一个重要问题。
FAD (Frequency-Aware Decomposition) 和LFS (Local Frequency Statistics) ，并设计了一个 MixBlock 来融合双路网络的特征，从而在频域内实现对...Deepfake的检测 介绍 随着Deepfake技术不断迭代，检测合成人脸的挑战也越来越多。...因为这两个特征是相辅相成的，我们还设计了一种融合模块MixBlock来融合其在双路网络中的特征。整体流程如下图所示 ?...MixBlock 虽然这两种频率特征不同，但具有一致性，都是从DCT变换，并经过滤波器进行不同频率分离。因此我们设计了一种MixBlock来在双路网络中融合两者的特征。 ?...论文里双路网络都采用的是Xception网络，该网络一共有12个Block，我们将融合模块分别放置在第7个和第12个XceptionBlock里，对中，高层特征进行融合操作 实验 ?
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2...全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、...效能方面， Tesla K80 双 GPU 加速器可透过一卡双 GPU 提供双倍传输量，内置 24GB GDDR5 存储器，每颗 GPU 有 12GB 存储器，比上代 Tesla K40 GPU 提供多两倍存储器处理更大的资料集分析...目前针对用户容易在选购中忽视的几个细节，特意整理如下： 1. 目前销售的Tesla K80为被动散热，适合装在机架式服务器上，不适合安装在工作站上。...如果您是使用工作站，就只能考虑选购Tesla K40C或者Tesla K20C。 2. Tesla K80是双GPU核的，因此您在编程的过程中要当作2颗GPU来使用。
---- 新智元报道 来源：analyticsindiamag 编辑：LRS 【新智元导读】盲人脸图像修复一直是图像修复的一个难题，由于多种混合的退化方法导致照片难以修复。...之前盲人脸恢复的研究通常依赖于面部几何特征或参考之前照片细节进行恢复。但这类方法在现实场景中的适用性十分有限，低质量的输入通常无法提供准确的几何先验，也无法获得高质量的参考。...这两个模块通过直接的隐编码映射和多个信道分割空间特征变换(CS-SFT)层以粗到精的方式连接。 CS-SFT 层对特征进行空间调节。...该技术通过语义感知样式转换恢复低质量的人脸图像，首先建立一个多尺度输入金字塔，然后逐步从粗到精调整不同尺度的特征。 DeblurGAN 使用端到端的 GAN 进行单幅图像运动去模糊。...这种方法可以提高模型的去模糊效率、灵活性和质量，是基于条件 GAN 与双尺度判别器（double-scale discriminator）。
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