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机器之心原创 作者：Liao 参与：Joni、Nurhachu、黄小天 近日，加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复（Generative
还记得前些天风靡网络的FaceApp吗，它是利用AI算法的自拍应用，把人们上传的照片中的人脸变年轻或者老化。
基于生物特征识别术的个人身份识别，生物特征识别技术符合GB/T 27912-2011的规定。此外,还包括下列方面：
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片，但是网络构造能力有所不足，因此导致有些图片模糊，甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来，本节我们改进WGAN网络，让它具有更强大的图像生成能力。
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑，原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
AI 科技评论按：如何让GAN生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而， 在生成对抗网络的使用上，目前还有未能解决的问题：由于发生器（Generator）
AI 科技评论按：该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议，2019共收到投稿5160篇，录取1300篇，其中oral paper288篇，仅占全部投稿的5.6%。
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界。 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 聪明的你可能已经发现，这个
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。
本文介绍了一种从语义图像生成逼真图像的方法，该方法基于Pix2Pix，并进行了改进。首先，使用条件生成对抗网络（cGAN）生成逼真的图像，然后使用多尺度鉴别器来提高生成图像的质量。最后，引入了实例级条件，在生成图像时为每个像素赋予一组实例条件，以使生成的图像更加真实。
机器之心分析师网络 作者：Jiying 编辑：Joni 这篇文章围绕机器学习（ML）和功能性磁共振成像（fMRI）的应用问题，以三篇最新的研究型论文为基础，探讨基于统计学中 ML 的 fMRI 分析方法。 本文主要讨论的是机器学习（ML）和功能性磁共振成像（fMRI）的应用问题。fMRI 主要用来检测人在进行各种脑神经活动时（包括运动、语言、记忆、认知、情感、听觉、视觉和触觉等）脑部皮层的磁力共振讯号变化，配合在人脑皮层中枢功能区定位，就可研究人脑思维进行的轨迹，揭示人脑奥秘。其基本原理是利用 MRI 来
2018 Geekpwn CAAD（对抗样本挑战赛）继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式，但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月，吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF，这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。
港中文、哈工大和腾讯优图的一篇最新研究，可以将人脸照片转化成如同手绘版的卡通图，甚至还能反向转换，将二次元的卡通图像，转换成现实中可能的样子。
在人脸识别技术正在被广泛运用的今天，人脸攻击技术不断进化，攻击类型也在逐步增加，给人脸安全技术带来了诸多挑战，我们应该如何应对？
肖像画作为人物画的一种，其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成，不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见，全身生成任务通常不会控制人物的面部表情，并且很难提高生成质量。
该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议，2019共收到投稿5160篇，录取1300篇，其中oral paper288篇，仅占全部投稿的5.6%。
原文：Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
肖像画是一种独特的艺术形式，通常使用一组稀疏的连续图形元素如线条来捕捉一个人的外表特征。
最近，多项研究采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低，像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质，在很短的时间内就实现了质的飞跃：这一领域进步多大，请看下图。
拿到神笔的马良，可以画物品、画动物、画食物，而且，这些画作都可以一秒钟从画面上出来，变成真实世界中存在的东西。
【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。首先，提出了一种增强原始特征映射的特征增强模块(FEM)，将单个镜头探测器扩展到双镜头探测器。其次，采用由两组不同的锚计算的渐进锚损失(PAL)来有效地促进特征。第三，通过将新的锚分配策略集成到数据增强中，使用了改进的锚匹配(IAM)，以提供对REGRESOR的更好的初始化。由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。
作者：微软亚洲研究院首席研究员 孙剑 摘自：CNET科技资讯网 网站：http://www.cnetnews.com.cn/ 从茹毛饮血的蛮荒，到钢筋水泥的城市，人类逐步将自身能力投射到计算机上。无论是计算能力，还是记忆能力，计算机的如今表现都堪称卓越。但仅拥有这些还远远不够，我们期待计算机可以做得更多。一部风靡全球《星际穿越》激起了无数人对探索浩瀚宇宙奥秘的渴望，也让许多人记住了Tars这个聪明可爱、幽默风趣的智能机器人。人工智能主题的好莱坞电影一直广受影迷们的喜爱，人类用无尽的想象力和炫目的特技构筑了
作者完成的这个项目使用了 StyleGAN2 & face aligner来生成美国历任的总统图片。StyleGAN2将生成一个细致的看起来真实的方形人脸图像，并使用优化算法探索潜在的空间，以便找到一个给定类型的现实生活中的例子的准确表示。
肖像画是一种独特的艺术形式，通常使用一组稀疏的连续图形元素，如线条来捕捉一个人的外表特征。肖像画通常是在人物面前或基于人物照片进行创作的，其创作依赖于细致的观察、分析和丰富的经验。一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。然而，即使是受过专业训练的艺术家，完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。
最近，韩国人工智能公司Pulse 9推出了一个完全由AI打造的韩国流行音乐女团，Eternity。Pulse 9通过该公司研发的“Deep Real”技术打造了11位AI女团成员，并发布了单曲MV“I’m Real”。该单曲在YouTube上的播放量达到67万。
1、A Novel Method to Compensate Variety of Illumination In Face Detection
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。
昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”，用来实现金融级别现金支付的技术，“像iPhone X那样去人脸支付吧！安卓终于再一次追平了苹果”，并总结出“攻克了几乎是行业性的四大难题”：
地址：https://www.zhihu.com/people/li-xin-yang-85-51
2017年12月，一位名为“Deepfakes”的用户在全球流量排名第四的国际互联网社区“Reddit”上发布了一段好莱坞女星盖尔·加朵的伪造人脸视频，掀起了一阵轰动，这一事件作为开端，标志着人脸深度伪造技术的兴起，而该用户的用户名也被引用成为了这一类技术的代名词“Deepfake[1]”。 因此，Deepfake指代人脸的深度伪造，即将目标视频人物的脸替换成指定的原始视频人脸，或让目标人脸重演、模仿原始人脸的动作、表情等，从而制作出目标人脸的伪造视频。
循环生成对抗网络（简称CycleGans）[1]是功能强大的计算机算法，具有改善数字生态系统的潜力。它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。例如，当给定图像时，他们可以对其进行模糊处理，着色（如果其最初是黑白的），提高其清晰度或填补缺失的空白。
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
用机器学习合成人像照片，使照片中的人看起来更年轻或年老的方法已经屡见不鲜。不过据雷锋网消息，近日，来自法国Orange实验室的Enter Grigory Antipov和他的朋友们研发出一种更省时、合成结果更准确的方法 。 据雷锋网小编了解，该方法的工作原理是： 让两个深度学习机器同时工作。两个机器一个用来生成人脸，一个用来鉴别人脸。 而且两个机器会通过分析人脸图像，提前习得各年龄段人脸大概是什么样子的。 年龄段分类标准为：0-18, 19- 29, 30-39, 40-49, 50-59, 以及60岁
AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团数亿消费者和数百万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。
理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有相同的理解和知识水平。同时，理性指的是，考虑到其他行为人的行为，行为人总是倾向于更高的报酬/回报。
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
CycleGAN tensorflow PyTorch by LynnHo，一个简单的 TensorFlow 实现
2019年，据美联社报道，一名间谍利用AI生成的个人资料和图片，在全球知名的职场社交平台LinkedIn上欺骗联系人，包括政治专家和政府内部人员[1][2]。 这位30多岁的女性名叫凯蒂•琼斯，拥有一份顶级智库的工作，虽然她的关系网规模不大，只有52个联系人，但却都有着举足轻重的影响力，比如：一位副助理国务卿、一位参议员的高级助理、以及正在考虑谋求美联储一席之地的经济学家保罗•温弗里。 然而，经过许多相关人员和专家的调查采访，美联社证实了凯蒂•琼斯其实并不存在，她的人脸照片似乎是由一种典型的GAN技
外国小哥Nathan Shipley使用卡通图像微调StyleGAN2和FFHQ 脸部模型(英伟达的模型可以制作出不存在的逼真人物) ，将这些真人视频转换成卡通版本。
你有没有想过通过深度神经网络做学会如何烹饪？麻省理工学院的最新研究便使用深度神经实现如何烹饪美味的披萨！他们最近发布的名为“How to make a pizza: Learning a compositional layer-based GAN model “的文章（后台回复”制作披萨“获取原文下载链接），探索了如何训练GAN模型用来识别制作比萨饼所涉及的步骤。他们的PizzaGAN分为两部分：
众所周知，人类可以从几个有限的图像样本中有效地学习和识别物体。然而，对于现有的主流深度神经网络来说，仅从少数图像中学习仍然是一个巨大的挑战。受人类思维中类比推理的启发，一种可行的策略是“翻译”丰富的源域的丰富图像，以用不足的图像数据丰富相关但不同的目标域。为了实现这一目标，我们提出了一种新的、有效的基于部分全局学习的多对抗性框架（MA），该框架实现了一次跨域图像到图像的翻译。具体而言，我们首先设计了一个部分全局对抗性训练方案，为特征提取提供了一种有效的方法，并防止鉴别器被过度拟合。然后，采用多对抗机制来增强图像到图像的翻译能力，以挖掘高级语义表示。此外，还提出了一种平衡对抗性损失函数，旨在平衡训练数据，稳定训练过程。大量实验表明，所提出的方法可以在两个极不平衡的图像域之间的各种数据集上获得令人印象深刻的结果，并且在一次图像到图像的转换上优于最先进的方法。
移动 APP 安全行业现状与导读 “ 移动应用开发者所面临的安全问题主要涉及面有终端漏洞威胁，应用重打包威胁，应用仿冒威胁。 本移动 APP 安全行业报告将对金融、电商、游戏三大重灾区行业进行举例分
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