当你需要做个网站，又在找建站公司的时候，你会发现，我的天那，为什么价格会相差这么大呢，几百的，几千的，几万的，这还仅仅是个企业网站的报价，很多客户会很诧异，今天华专网络就这个疑问给大家详细聊聊。...便宜的网站为什么便宜？ 贵的网站又到底贵在哪里呢？一、设计的区别几百的网站不要谈设计，也可以说是用已经设计好的网站，不存在重新设计的说法，顶多也就是模仿个别的网站，那还是要模仿个简单的。...这就很好理解，已经设计好的网站，直接拿来用就好，省去了大量的精力，复制粘贴，效率高，自然便宜。相反，贵的网站设计稿都在3，4000元了。...二、功能的区别几百块的网站基本都是企业展示网站，大概的功能就是首页，公司简介，产品展示，新闻动态，联系我们等常见的简单的基础功能三、建站类型这个我要详细说说，也希望你们重视，建议找定制类的便宜的网站，这里说的定制是指代码是独立的...好啦，今天的话题就讲到这里，相信你已经对便宜的网站为什么便宜有了更多的了解。
很多人购买任何物品都喜欢讨价还价，喜欢追求便宜，但其实任何商品都有其内在的价值，过分的便宜可能并不是一件值得高兴的事情，像很多网友询问域名哪里有便宜的卖，那么下面就来了解一下哪里注册域名便宜？...便宜的域名使用会有问题吗？ 哪里注册域名便宜 想要购买域名通常需要向域名供应商来进行购买，一般品牌域名供应商的价格都比较一致，想要在那里购买便宜的域名基本上没有可能。...目前网络上价格便宜的域名，一般都是一些代理域名商在销售，那里的域名一年的使用费用只有正常价格的数分之一，能够为用户带来非常便宜的域名使用。 便宜域名能使用吗 哪里注册域名便宜？...因此对于企业用户而言，还是应当选择有实力的域名供应商以正常价格购买域名，但对于一些没有商业追求的用户来说，也可以购买代理域名商的便宜域名使用。 很多想要建设网站的用户都经常会提问哪里注册域名便宜？...其实便宜的域名是有的，但便宜往往就意味着服务不佳稳定性不好，因此对于想买便宜的域名的用户而言，还是应当三思而后行。
但是，域名的价格也是各有不同的，有些网站域名价格比较高，也有一些网站域名价格比较便宜，但是很多人不知道哪里买域名便宜，那么，哪里买域名便宜呢？ 哪里买域名便宜呢？...我们在购买域名的时候，可以去域名口碑排行第一的网站进行购买，因为口碑比较好的域名出售网站，不仅价格比较便宜，出售的域名也是比较好的。...其实，域名的价格相差并不是很大，一般来说，不同的网站，域名的相差价格只有几十元到几百元，所以，我们在选择域名网站的时候，可以选择知名度高的网站，这样更可靠一些。 域名的用途有哪些？...域名的作用是非常多的，域名可以用来建网站，因为域名是网站的基础，如果没有域名的话，网站是无法建立的。...域名也可以用来做品牌保护，在域名注册之后，可以防止因为别人注册相同的域名，而导致自己出现品牌受损的情况。 哪里买域名便宜呢？
域名是用户在互联网上建设网站时必须要具备的一个网络地址，一般情况下无论是企业还是个人，想要使用域名都是要花费一笔费用的，并且该费用是每年都需要支付的。那么域名哪里便宜得卖？...什么样的域名可以不花钱拥有呢？ 域名哪里便宜得卖？ 其实域名的价格在网络上并没有太大的波动，很多域名供应商的域名销售价格都基本上一致的，因此想要找便宜的域名基本上不存在的可能。...域名收费主要是因为域名供应商需要为用户的域名提供解析服务，而解析服务是需要服务器成本的，因此如果想要找便宜的域名，除非是遇到一些域名供应商的活动，否则都很难遇到这样的机会。 什么样域名不花钱？...其实对于个人用户而言，域名的作用只是提供了一个网络IP地址，并不像商业用户那样需要挖掘域名的价值。那么域名哪里便宜呢？...域名哪里便宜这样的问题还是很多的，但其实目前域名的使用成本并不是很高，一个顶级域名一年也不过几百元人民币的费用，如果这点钱都不愿意花的话，那么选择二级域名也是不错的选择。
今天跟大家继续说说人脸检测的一些事，我们是否考虑过人脸检测，到底哪些特征是比较关键性的？？？ ? 面部传达着非常丰富的信息，这对于完整的社会互动至关重要。...为了有效地提取这些信息，需要从复杂的视觉场景中很容易地检测到人脸。在这里，我们询问了哪些特征是人脸检测的关键？...为了回答这个问题，本次分享的文章提出了非人脸对象，这些对象产生了对人脸的强烈感知（即Pareidolia）。一组参与者对这组无生命的图像进行评估。第二组评估了12种局部和全局特征的存在。...这些发现表明，人脸检测取决于特定的面部特征、眼睛和嘴巴。这种最小的信息导致过度泛化，产生虚假的人脸感知，但确保真实的面孔不会错过。 ?...为了进一步检查眼睛和嘴巴是否确实对于面部检测是关键的，在第二实验中，我们去除眼睛或嘴巴，或者两个不与面部、耳朵或牙齿相关的特征，以及用于编辑的图像的测量的真实性得分。
机器之心专栏 机器之心编辑部 想要个性化设计高真实感的三维立体人脸，却发现自己并不熟悉专业的设计软件？...三维人脸编辑方法 NeRFFaceEditing 提供了新的解决方案，即使不会三维建模，也能自由编辑高真实感的立体人脸，建模元宇宙中的个性化数字肖像！...DeepFaceVideoEditing [7] 则将线稿编辑应用到人脸视频，能在时序上生成丰富的编辑效果。 但是，图像的解耦与编辑方法，很难直接应用至三维空间。...而几何特征与材质特征 (a) 通过可控制的材质模块（CAM）模块组合后，再从中采样特征输入材质解码器预测颜色。最后通过体渲染，得到某一视角下的人脸图像与对应的语义掩码。...而在给定一个不同的材质特征 (b) 的情况下，几何特征与材质特征 (b) 通过 CAM 模块和体渲染可以得到另一张几何不变而材质改变的人脸图像。
在大多数的CNNs中，Softmax损失函数被作为监督信号去训练深度模型。 ? 为了增强深度学习特征的判别力，提出一种新的监督信号，称为中心损失，用于人脸识别任务。...Softmax损失和中心损失的联合监督，可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征，尽可能的使类间分散和类内紧凑，在人脸识别中是非常必要的。...以这种方式，标签预测（最后全连接层）像一个线性分类器，并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务，深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。...判别特征可以通过近邻（NN）或K最近邻（K-NN）算法很好的分类，其不需依赖标签预测。然而，Softmax损失只支持特征的分离，由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 ?...通过结合中心损失和Softmax损失去联合监督CNNs的学习，深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行，并证明了所提方法的有效性。
这个工作聚焦于点云的点特征表示学习，但是，与一般的点特征学习方法并不一样。...我们知道配准的目的是求解输入的点云对之间的相对变换以使它们最好的对齐，在这个过程中，聚焦于用学到的点特征表示构造可靠的匹配对。为此，对于点特征的鲁棒性需求也很重要。...前者用于跨两个点云的点对之间的信息交互，从而使一个点云中的点特征与另一个点云中的相似点特征能够相互感知。后者用于根据两个点云的全局交互信息调整每个点特征，因此一个点云具有对另一个点云的全局感知。...同时，作为我们特征交互模型的第一级，CFE 实现了点云内的特征交互。...这是与在固定输入图上工作的CFE的重要区别。最后，我们在聚合输出特征上应用非线性层来得到调整后的特征 ，即局部交互特征。这个过程可以描述为： 通过LIU，每个点的特征具有局部邻域的特点。
尽管基于图像的人脸编辑方法已经比较成熟，但直接将基于图像的编辑方法应用于人脸视频通常会产生不稳定、不连续的结果。...浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室在人脸胖瘦参数化研究领域有着较为丰富的经验，他们曾建立了一个关于人脸软组织厚度的回归方程，自然合理地对三维人脸进行胖瘦编辑，然后将编辑后的结果重映射回二维图像...该方法能在图像领域取得不错的结果，但难以直接应用于视频。首先，在重建步骤的最开始，人脸特征点检测不够精确导致帧与帧之间特征点会发生抖动或者偏移，引起三维人脸不连续变化。...该研究确保了整段视频只存在唯一一组人脸形状参数，同时建立起稳定连续的三维人脸序列。在三维人脸编辑时，该研究先将三维人脸模型中的表情参数分离，胖瘦编辑之后再将表情参数恢复到编辑后的三维人脸上。...该密集映射的建立首先借助变形前后三维模型存在映射关系这一特征，将形变前的二维人脸边界点逆投影至三维人脸模型上，与变形后三维人脸模型对应顶点的投影建立初始映射。
作者：cunjian 编译：CV君 发布：我爱计算机视觉公众号 向大家推荐一款基于PyTorch实现的快速高精度人脸特征点检测库，其在CPU上的运行速度可达100 fps。...项目地址： https://github.com/cunjian/pytorch_face_landmark 该库支持68点正面/半正面和39点侧脸的特征点检测，支持不同的主干网络，支持使用ONNX的推断...该库人脸检测使用MTCNN算法，特征点检测是基于坐标回归的方法。 请看一段该库在 300 VW上检测视频： 在300W数据集上的正面人脸检测结果示例： ?...在Menpo数据集上的半正面人脸检测结果示例： ? 在Menpo数据集上的侧脸检测结果示例： ? 使用不同的主干网在300W数据集上的精度结果： ?...测试推断： 对同一文件夹下图像进行批量测试兵保存结果： python3 -W ignore test_batch_mtcnn.py 使用ONNX优化、MTCNN用于人脸检测并通过摄像头采集图像测试：
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。...为了解决上述的问题，NeRFFaceLighting 分解了三平面表示为几何材质三平面和光影三平面来保证光影编辑时的几何材质一致性，并且通过条件判别器监督光影效果的真实性。...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...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。
这篇文章将会科普一种使用深度学习进行人脸表情检测的方法，并简要介绍下传统的检测方法。 ?...在过去，检测面部及其特征，包括眼睛、鼻子、嘴巴，甚至从它们的形状中提取表情是非常困难的，而现在，这项任务可以通过深度学习“神奇”地得到解决，任何一个聪明的年轻人都可以在几个小时内完成。...这种方法是将检测的任务进行分解，分成检测形状向量特征（ASM）、布丁图像模板（AAM）和使用预先训练的线性SVM进行检测优化这几个步骤逐一处理。 ?...在这里，我们将会使用一种非常简单的卷积神经网络（CNN，convolutional neural network）并在一些含有人脸的图像上进行人脸重要部位的检测。...； 在自拍实时视频中用一些新发型、珠宝和化妆进行产品测试； 检测你的员工是因为喝酒无法胜任一些任务； 从人们的反馈表情中提取当下流行的表情； 使用对抗网络（GANs）来进行实时的人脸-卡通变换，并使用网络实现实时人脸和卡通动画表情的同步
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。...为了解决上述的问题，NeRFFaceLighting 分解了三平面表示为几何材质三平面和光影三平面来保证光影编辑时的几何材质一致性，并且通过条件判别器监督光影效果的真实性。...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...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。
图像的所有颜色（眼睛、头发、光线）和细节脸部特征。...对高分辨率 (64^2 – 1024^2) 的层的风格进行叠加的效果见「Fine styles」：主要保留了 source 图像的颜色和微小特征。 ?...（c）100 个不同实现中像素的标准偏差，高亮处为图像受噪声影响的区域。主要区域是头发、轮廓和部分背景，但眼睛的反射也有有趣的随机变化。身份和姿势等全局特征不受随机变化的影响。 ?...在本文基于风格的生成器中，风格会影响整个图像，因为整个特征图会以同样的值进行缩放和偏移。因此，姿势、光线或背景风格等全局效应可以得到连贯的控制。...此外，英伟达还提出两种可应用于任意生成器架构的新型自动化方法，并创建了一个包含千差万别、高质量人脸图像的新型数据集 FlickrFaces-HQ（FFHQ）。
作为身份认证的重要手段之一，人脸识别已经成为智慧城市建设中的重要组成部分。...这之后，随着亚马逊、微软等相继被曝出与政府之间也存在着“人脸识别”技术相关的项目合作，包括将人脸识别用于视频监控和警察佩戴的相机镜头等等，“人脸识别”技术一时间被推上了舆论的风口浪尖。...还是提供人脸识别技术的公司？ 又比如人们上传至网络的各类照片，基于这些照片的人脸数据被谁拿走了？多数情况下会保存在各个平台的服务器中以作他用。...这类服务是将人脸识别应用放在了明处，而人们更为担心那些不知不觉中发生的人脸识别应用。 ? · 我的人脸数据被用在了哪里？...以微软为例，当美国关于“人脸识别”的舆论愈继续发酵的时候，这家公司悄然删除了它们于2016年发布的人脸识别数据库MS-Celeb-1M，这是全球最大的“公开”人脸识别数据库，其中涉及百万名人的千万张照片
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。...这个过程可以分为以下几个步骤： 第一步是要找到脸在哪里 第二步是找到五官的位置 第三步是把关键人脸区域提取出来 第四步是用特征提取器F把图像变成特征向量（y=F（x）） 第五步对比向量y1、y2的相似度是否足够高...，据此来进行判断 在这里面最核心的其实有三个步骤，第一个是找到脸在哪里，第二个是找到五官在哪里，第三个是f（x）函数的设置，这也是人脸识别系统中最本质的三个内容。...不管是人脸检测还是物体检测，都需要进行考虑的是这两个问题： 有没有？ 在哪里？ 2014年以来的变迁 ?...“有没有”部分 从人脸特征——分类器学习“两步法”转变为特征和分类器End—to—End学习 从二类分类转变为多类分类 “在哪里&有多大？”
底层图像特征 或许很多经典的底层图像特征已经PK不过现在的深度学习模型学习到的特征，但是思想是永恒的，在人脸这个领域，有一些特征理解起来非常直观。...第三个是形状特征，基于人脸特征关键点就可以计算出一系列的形状特征，因为人脸关键点是眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部等有语义的特征点，每个人脸都通用却有独特性，对于光照姿态等有很强的不变性。...那么在人脸图像中，又用在了哪里呢？大家或许不知道技术，但是不可能没有接触过，那就是人像美颜，熟的不能在熟的磨皮美白大法。 ? 其中常见的方法包括均值滤波，双边滤波，引导滤波，以及针对这些方法的改进。...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。
人脸对齐与特征点跟踪的过程中，遮挡和大的姿态变化是无可避免的，在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变，影响用户体验。 ?...作者认为，出现人脸特征点距离真实位置偏移过大，是因为算法初始化时的特征点不够鲁棒，于是提出一种使用深度卷积网络粗略估计特征点位置，结合3D人脸姿态估计与重投影确定特征点初始位置，然后使用经典的回归树集成...2.计算3D人脸模型，通过POSIT计算人脸3D姿态，并将3D特征点使用计算得到的姿态矩阵重投影到人脸图像中，作为下一步的特征点提精的初始位置； ?...在各个常用数据集都达到了最好的性能。 算法得到的一些结果图示例： ? 通过比较52CV君之前发的文章重磅！清华&商汤开源CVPR2018超高精度人脸对齐算法LAB，LAB比该文的精度要高。...比较有意思的是，该文结合深度学习方法与传统方法，将深度学习方法得到的结果用于传统方法的特征点初始化，作者认为深度学习方法得到的特征点位置更加鲁棒（不会出现错的太离谱的幺蛾子），但传统ERT方法得到的特征点位置比较精确
一个完整的人脸识别系统，可以在含有人脸的图片或视频流中自动检测和跟踪人脸，进而达到识别目的，通常也叫做人像识别、面部识别。总的来说，人脸识别系统可以大致分为以下四个部分： 首先，检测人脸在哪里。...首先要从照片中识别出人脸在哪里，它的大小、位置等。目前常用的是级联分类器，可以利用人工设计的特征模型或深度学习模式进行一级一级的筛选。...若要加快速度，可在前期使用人工设计的特征模型，快速筛去不是人脸的部位，后期利用深度学习去精细化地判断每一个留下的部位是否是人脸。 其次，定位人脸和各个部位。...以深度学习为例，训练的时候告诉回归器到底眼睛在哪里、鼻尖在哪里，预测值和真实值的距离越小越好，并据此不断调整回归器的参数，用成千上万的人脸照片反复训练，直到回归器能够准确输出人脸各个器官的准确位置信息。...第三，人脸特征的匹配与识别。这个过程是将待识别的人脸特征与已经得到的人脸特征模板进行比较，根据详细程度对人脸的身份信息进行判断。
2）人脸对齐（或称人脸配准）Face Alignment 检测人脸特征点，并据此进行仿射变换，对人脸进行尺度和角度的归一化。最新的技术甚至在这一步将人脸正面化。...理想的特征是能够从同一个体的人脸不同图像中提取相似的特征向量。 4）人脸匹配Face Matching 将两幅图像的特征向量进行比较，得到相似分数，用于表示这两幅人脸图像属于同一个人的似然性。...下图是人脸检测和对齐的示意图： ? 人脸特征提取是所有流程中最重要的步骤，该论文的焦点也以介绍该部分技术文献梳理为主线。 人脸特征提取文献梳理 作者按照技术出现的时间顺序和技术特点，分成5个大类。...1）基于几何的方法Geometry-based Methods 早期的人脸识别方法使用特定的边缘和轮廓检测找到人脸特征点，并据此计算特征点之间相互位置和距离，用来衡量两幅人脸图像的相似程度。...较早的基于特征的方法比如模块特征脸（modular eigenfaces），还有类似在图像块中提取HOG、LBP、SIFT、SURF特征（这些特征更具鉴别性），将各模块局部特征的向量串联，作为人脸表示。
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