以往想要达到足不出户就与各地美景合影留念的目的，只能用传统的软件P图，耗时耗力不说，效果也是因个人技术而定，很难掌握。人像分割技术能够帮你轻松解决以上问题。
剪辑设计吃苦受累，一日三餐时间不对 天天提案让人崩溃，潮流信息必须到位 抠图抠到索然无味，没日没夜也改到位 ...... 有那么一瞬间 你是否为抠图这等事心力憔悴过？ 网上抠图大法成册，可谓出神入化 面对高能教程辛苦了一天 学会了用PS把人群中的领导抠出来 在人像抠图这件事上 不管是抠图片还是抠视频 某方的要求始终是精细到发丝，精确到每帧 新手在寻找黑科技实现一键抠图 老司机面对批量化、无绿幕也苦不堪言 何解？ 先看一段视频 ↓↓↓ （腾讯云AI视频人像分割演示） 人像背景干净分离，合成
养蜂十年无人问，却凭一招“背景”享誉全网。 最近新疆一位97年“大叔”，因为直播过程中背景“太假”，火遍全网。面对网友的质疑，“大叔”为了证明自己的背景没有造假，气势汹汹地把水桶扔进了身后的河里。 “悲惨”的画面，搞笑的氛围，引发网友创作热潮。 整个画风是这样的： 虽然这位“大叔”的背景真实可靠，但是在腾讯会议的虚拟背景或许真的可以“以假乱真”。 虚拟背景，考验的不仅是画面和人物的分割，人物和背景的融合，对于细节层面的打磨，也至关重要。 实现这一效果，是腾讯会议与腾讯优图实验室团队共同努力的结果，
随着科技的快速发展，AI技术为各行各业注入新的生命力，成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域，AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法，就连横空出世的“虚拟偶像”，也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验，能让用户产生更浓厚的兴趣，也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后，就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下，企业该如何用AI打造一款爆款活动呢？ 5月26日，腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
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手机上的人像模式，也被人们称作“背景虚化”或 ”双摄虚化“ 模式，也称为 Bokeh 模式，能够在保持画面中指定的人或物体清晰的同时，将其他的背景模糊掉。突出画面的主体部分，主观上美感更强烈。
但在GAN学习的潜在空间里，人的姿势、形状和纹理样式等不同属性通常都是结合在一起的。
曾经有人跟小巴说过这么一句话，剪辑设计吃苦受累，抠图抠到索然无味，提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说，相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过，网上抠图教程一大堆，辛苦学了一个月却什么都没学出来，只能对着屏幕长唉短叹。
现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样，称为广泛使用的基础算法。今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
欢迎大家来到《知识星球》专栏，今天给大家介绍一下人像分割相关的几个数据集，并提供下载。
自动驾驶中的重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行，目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶的技术底座，汽车如何分清楚哪里是路，哪里是人，其中的核心技术就是图像分割。
谈到人像抠图想必大家都不陌生。在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影，它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来，实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等，进一步提升视觉应用体验。
如果熬夜有段位，你是那一段？ 在澎湃新闻一份统计「凌晨3点不睡觉」的搜索报告中显示：一线城市的人担心没有工作，其他城市的人担心没有生活。熬着最深的夜，烦恼的事情可能不太一样。 在一线城市，凌晨3点还没入睡的青年男女们有自己独特的烦恼——熬夜工作。特别是从事市场营销、传播推广相关行业的，熬夜面临的烦恼来自于：“我明早要汇报的PPT”、“没有太多预算的项目却要格调拉满”和“改了N版，还是第一版idea好的甲方”。 从传统营销到数字营销，想创意和能熬夜似乎已经成了营销人的常态。但当创意开始枯竭，当流量获取越
要想做好这样的人像抠图，语义分割是远远不够用的。语义分割是对像素进行分类任务，只能获得硬的分割结果，在人像的边缘处无法取得精细结果，更无法处理好人像毛发等细节，因此需要更精细的技术，这就是Image Matting。
来源：DataFunTalk 本文约1400字，建议阅读5分钟 本文为大家介绍 CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法。 以Tesla为首的全球各大新势力造车企业最近简直火的不能再火，过山车似的股价也足以证明各界对自动驾驶行业炽烈的期待！ 而Tesla经过多方面权衡最终采用纯视觉识别的方案，这种方案相比激光雷达方案有更低成本以及更强的统一性。而图像分割技术，作为视觉识别技术中举足轻重的模块，是智能车得以精准区分哪里是路，哪里是人的关键！ 而今天我们要给大家介绍的这个项目，它不仅涵盖业界最主流的DeepL
我们经常看到各种大牛演讲或者活动的各种海报和宣传页，职业照造型姿势那叫一个专业。那么，学好姿势排好照片后，如何给自己做一个宣传海报呢？
图像分割技术，现如今已经有非常广泛的应用，比如视频监控场景的车辆人体分析、无人驾驶场景的车道线分割等；还有一些专业领域的应用，比如医疗影像分析场景的肿瘤分割、遥感影像分析场景的地块分割、工业商业质检场景中的受损部位分析应用。
1911.09099：SINet: Extreme Lightweight Portrait Segmentation Networks with Spatial Squeeze Modules and Information Blocking Decoder
前面文章人像抠图 + OpenGL ES 还能这样玩？没想到吧，我们介绍了利用人像抠图算法生成的 mask 图，然后结合 OpenGL 可以产生一些有趣的效果。
李根 假装发自 Amoy 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 📷 你是不是也想要一张插画风格的头像？又要像你，又要插画风格、彩绘色系？ OK，美图AI绘画机器人Andy上线了。 之前美图专门给Angelababy打造的“插画风格”AI绘画师，现在已升级迭代到最新版本美图秀秀App中。 只要上传一张自拍照，“Andy”就能画出不同风格的插画像，风格达10多种。 📷 其实更早之前，美图还推出过“手绘自拍”的功能，不过相比“Andy”还是弱爆了。 二者区别在于，手绘自拍
比如说，https://thispersondoesnotexist.com/，在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
据了解，人像光效模式就是通过一系列软硬件配合的技术，让大家能够在拍摄人像或者后期编辑时利用算法，为照片添加上逼真的光影效果，比如自然光、摄影室灯光、轮廓光等。
人像分割的相关应用非常广，例如基于人像分割可以实现背景的替换做出各种非常酷炫的效果。我们将训练数据扩充到人体分割，那么我们就是对人体做美颜特效处理，同时对背景做其他的特效处理，这样整张画面就会变得更加有趣，更加提高颜值了，这里我们对人体前景做美颜调色处理，对背景做了以下特效：
前段时间，写了篇博客关于Python自制一款炫酷音乐播放器。有粉丝问我，音乐播放器为什么要用PyQt5，效果是不是比Tkinter赞？PyQt5真的可以实现这些炫酷的UI画面吗？之前没接触过PyQt5，能不能多分享一些这方面的开发案例？
深度学习大法固然好，但算法训练需要标注大量数据，不论是时间还是金钱成本都让很多从业的小伙伴们头疼不已。矩形框标注还相对简单，遇到像素级别的分割标注，工作量又是几倍的往上翻，小编不禁想：要是能有自动标注的工具该有多好！
想要提高拍照效果，想必对于多数手机厂商而言，给手机塞进更多的摄像头似乎成了当前主流做法，例如“普通摄像头+景深摄像头”、“黑白+彩色摄像头”、“广角+长焦摄像头”……不过，偏偏有这么一家企业反其道而行，从发布 Pixel 系列以来，就一直坚持单摄像头，并强调在相机成像算法上的提升。
图像分割是计算机视觉三大任务之一，基于深度学习的图像分割技术也发挥日益重要的作用，广泛应用于智慧医疗、工业质检、自动驾驶、遥感、智能办公等行业。
生活中经常需要使用各种版本的电子版证件照，如：红底、蓝底、白底、一寸、两寸等等。在 Python 中替换图片背景色可以用 Image 模块，利用 Image 模块可以改变图片大小、背景色等操作。
从瘦脸、美颜到长腿、瘦身，人体人像美化技术已经遍布各类拍摄软件。这些应用不仅可以实现瘦脸瘦身效果，还能为人像提供精致的妆容。在视频直播、AR 试妆等实时应用场景也能轻松变换人像呈现效果。 这些强大的功能背后依托哪些 AI 技术？国内各大厂商在不同场景应用的技术特点有哪些？有什么样的差异？ 在 3 月 3 日 19:00-20:30 的技术分享中，机器之心机动组将以「揭秘人体美化技术」为主题，邀请多家代表企业，为大家解密这些特效背后的相关技术。 分享主题：AI 技术在快手人像美化中的应用 分享嘉宾：黄慧娟，
此款小游戏是由腾讯云神图与腾讯优图联合推出，主要运用了人像变换+人脸融合两项技术相结合。
昨晚做了一个梦，梦里的我变成漫画里的人物，正在为参与选秀苦练舞蹈，期待着万众瞩目登上舞台的一天。
作为（伪）AI 行业从业者，之心编辑部里的小伙伴们自认都能够以不错的置信度人工识别「人工智能与人工智障」。但是，当我把下面这张爱奇艺 app 的截图放在大家面前时，编辑部的「识别器」们纷纷表示，这次置信度不高。
飞桨的新产品 PaddleSeg 全新上线，重点针对图像分割领域，面向开发者提供了完备且易用的工业级分割模型库。
通过小程序配合百度的人体分割接口进行简单的照片渲染，本期做一个小工具，对学生党、工作人员、打印店铺以及涉及到求职简历办公等需求的人员都很有用，这个项目由于一些原因不再做维护了，于是打算出个教程将证件照小程序分享给大家，这里采用百度AI接口是因为现在网上开源的py脚本对边缘计算不是很优秀，会有很多模糊点没办法处理，识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。输入正常人像图片，返回分割后的二值结果图、灰度图、透明背景的人像图（png格式）；并输出画面中的人数、人体坐标信息，可基于此对图片进行过滤、筛选。百度在这方便做得很好，细致化到发丝，并且免费！！
目前，越来越多的AI场景将AI能力直接部署在移动端，其优势主要在于实时、省流、以及安全性等方面。这些AI能力给移动端产品带来巨大的想象空间，促进了移动互联网下半场的繁荣。
你一定觉得，AI这种前沿科技，主要活在硅谷西二旗的科技公司、大学和研究院的论文、还有资本的热捧里。
（白加黑减：在一些过黑or过白的场景中，相机智能系统可能会误认为过曝或欠曝，自动调整曝光度，导致白不是白，黑不是黑，呈现一种掺杂灰色的状态，这时候就需要摄影师手动调整曝光。）
机器之心专栏 作者：美图影像研究院 美图影像研究院（MT Lab）正式推出美图画质修复算法 V2（升级版），全新迭代版本取得重大技术突破，目前已在美图秀秀证件照、工具箱及视频剪辑（照片）中上线该算法。 摄影技术的广泛普及与飞速发展深刻地改变了大众的生活，不知不觉中人们已对随时随地拿出手机拍摄记录习以为常。但对很多人而言，老照片却承载着心中绵长的岁月和难忘的回忆，凝滞着时光与那些不经意间被遗忘的美好瞬间，翻阅老照片就像是在与遥远过去进行的一场隔空对话。昔日旧照的分享也频登热门话题榜，带人们坐上时光穿梭机，掀起
B站上的漂亮的小姐姐真的好多好多，利用 you-get 大法下载了一个 B 站上跳舞的小姐姐视频，利用视频中的弹幕来制作一个漂亮小姐姐词云跳舞视频，一起来看看吧。
它之所以能辅助绘画新手和普通用户画出像样的肖像画，是因为可以根据你的初始线条给出人像全局框架和局部细节的素描线条。
作为一枚CVer，怎样才能出成绩？毫无疑问，前期当然是啃Paper、复现Paper呀！ 尤其是个各大顶会论文，作为Al发展的风向标。每一次论文出来，都有一堆人等着收集整理、研读复现，从中get idea。 But！在复现Paper的过程中，却总有拦路虎跳出来咆哮： 导师丢过来课题让自己独立研究，不知如何下手； 论文读了和没读一样，抓不住重点； 论文内容偏理论，代码部分不知该如何复现！ 尤其是对许多初学者来说，读论文是件痛苦的事儿。学术论文都有自己的一套规范，没有经过一定的训练，很可能在琢磨怎么读懂一篇论
支持使用SDXL模型和一定的选项直接生成高清大图，不再需要上传模板，需要16GB显存
腾讯云神图·人体分析（Body Analysis）基于腾讯优图领先的人体分析算法，提供人像分割、人体检测、行人重识别（ReID）等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓，并将其与背景进行分离；支持通过人体检测，识别行人的穿着、体态等属性信息，实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
本文分享几篇近期值得关注的 CVPR 2021 的开源论文，包括图像到图像翻译、全景分割、语义分割、域适应、图像检索、无监督学习，以及一篇关于首次对从人们相互注视的图像/视频中学习弱监督的三维视线范式（LAEO）的研究。
今天，Google官方推出了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0，对该工具进行了一次重大升级，加入多人支持，并提高了准确率。
GTA 新出的游戏预告片看了吗？据说，这个预告片已经破了三项吉尼斯世界纪录，观看次数已经破亿。
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