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今天向大家介绍一篇今天新出的论文 High Resolution Face Age Editing,该文提出一种简单的方法实现了高分辨率的人脸年龄编辑,效果惊艳,代码也开源了。
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
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)
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
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。
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。
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。
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%。
---- 新智元报道 来源:外媒 编辑:LRS 【新智元导读】如何把肖像画变成动漫形象一直是一个研究热点,最近NTU的一个华人博士生提出一个新模型AgileGAN,效果碾压老牌模型。把LeCun的肖像画输入进去,竟得到惊天夸赞! AgileGAN模型是一个能对肖像图进行风格化的模型,论文发表在计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2021上。 当把Yann LeCun的照片输入到模型中,会发生什么?(Lecun本人会回复你) LeCun的肖像画输入到AgileGAN中,以三种形式(卡通、漫画、
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。
付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供(Over-The-Top,OTT)的视频点播(Video-on-Demand,VoD)服务的竞争中逐渐处于劣势,尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容,但是后者利用短视频和刷剧(binge-watching)的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题,一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容,但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明,用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来,机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。
对于这个需求,大家的第一反应可能是 PS,但 PS 用来干这件事情我觉得太“重”了,有没有更轻便的办法来实现呢?
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%。
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。
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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。
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
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。
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:
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 深度学习合成图像并不是什么新鲜事。谷歌自己就做过SketchRNN,能识别8条腿的猪有异常,输出4条腿的猪(戳这里看)。 不过这些都依赖于人类输入数据的指导。人类需要告诉模型,哪些输入图片是猪,模型才能从中总结规律。 昨天,谷歌DeepMind发出了一篇博文,介绍了其最新论文Synthesizing Programs for Images using Reinforced Adversarial Learning(大数据文摘公众号后台回复“图像”即可下载)。 谷歌使用一种名叫
场景描述:将「马赛克」像素级别的大头照转换成高清照片,是一种怎样的体验?杜克大学提出的 AI 算法,不仅可以「去掉马赛克」,还能精细到每一道皱纹、每一根头发。你要试试吗?
---- 新智元报道 编辑:Joey 【新智元导读】近日,谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术,可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸,以后找寻失散多年的亲人要成为现实了? AI面部识别领域又开辟新业务了? 这次,是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日,来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N(Numbers to Names)的 AI人脸识别技术,它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片,并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求》标准规范征集意见稿进行学习!
生成式对抗网络(GAN)的概念由Ian Goodfellow提出。Goodfellow使用了艺术评论家和艺术家的比喻来描述这两个模型比喻发生器和鉴别,它们组成了GAN。一个艺术评论家(鉴别器)试图判断图像是不是伪造的。一个想愚弄艺术评论家的艺术家(生成器)试图创造一个看起来尽可能真实的伪造的形象。他们“相互斗争”;鉴别器使用生成器的输出作为训练数据,而生成器则从鉴别器中得到反馈。在这个过程中,每个模型都变得更加强大。通过这种方式,GANs能够根据一些已知的输入数据生成新的复杂数据。 实现GAN并不像听起来那
导读:近日,浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸,已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”,在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”,被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵,他在五个月前办理了年卡,郭兵认为,“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息,该类信息属于个人敏感信息,一旦泄露、非法提供或者滥用,将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
真相可能让你大跌眼镜,第二行的帅哥美女都是AI根据第一行的灵魂画作想象出来的。神奇的是AI能准确地识别出潦草的笔触画出的发型、眉毛、眼神、脸部轮廓,甚至是嘴巴的张合和笑容,还有胡子的分布,没有画出的耳朵就用头发遮住,可以说完美地抓住了草图中的所有关键信息。如果这个AI听得懂语言的话,或许会让罪犯画像师担心自己的饭碗。
大家知道,目前,人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事,登上了头条,遭到万人上书抨击。此外,国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头,来监控学生。
本项目利用深度学习由文本生成人脸图像,除了结合 StackGAN 和 ProGAN,作者还参考了从文本到图像的研究,并修改为从文本合成人脸。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域,但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全,人脸识别技术责无旁贷,而抗攻击,是其研究中必不可少的一环,其中,人脸活体检测就是技术的核心了。
“刷脸”,作为一种个人身份鉴别技术,这些年在图像处理、深度学习等技术的护持下精度大幅提升,在LFW上,各大玩家在无限制条件下人脸验证测试(unrestricte)
近日,网易互娱AI Lab在国际计算机与模式识别会议CVPR 2022图像鉴伪挑战赛(IFDC)中一举斩获冠军,分别以高达99.386%和98.928% 的识别准确率包揽初赛和复赛两阶段的第一名,力压国际、国内共674支参赛队伍,在人脸伪造图像的鉴别方面真正秀了一把实力。 1 背景介绍 近年来,深度伪造技术用于合成内容制作已十分普遍,此类技术在带来便利性的同时也带来了隐私和安全的隐患,其中deepfake等人脸图像篡改技术的恶意应用存在极大危险性。为了应对这一挑战,IFDC挑战赛主要聚焦与人脸图像的伪造检测
如今,人脸识别已经走进了我们生活中的方方面面,拿起手机扫脸付账,扫描人脸完成考勤,刷脸入住酒店纷纷便利了我们的生活。而人脸识别里一项必不可少的技术就是人脸活体检测,即AI不但要确定这是“你”,还需要确定这是“真实存在的、活的你”。
2014年Ian Goodfellow首次提出Generative adversarial networks (生成对抗网络)简称GANs,生成对抗网络就开始在计算机视觉领域得到广泛应用,成为对有用的视觉任务网络之一,也是如今计算机视觉热点研究领域之一,其已经出现的应用领域与方向如下:
作者 | 杜飞,川大计算机小硕,目前从事算法研究工作,对GAN的“魔法”情有独钟。
样式映射器将预设样式应用于它接收到的照片。在最近的一项研究中,来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员将JoJoGAN介绍为一种从单个样式样本中学习样式映射器的简单方法。例如,该技术允许没有经验的用户提供样式样本,然后将该样式应用于他们选择的图像。该团队在人脸照片的背景下讨论了它的方法,因为风格化的人脸对没有经验的用户非常有吸引力;然而,这个概念可以应用于任何图像。
近期,中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办,是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行,分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议,进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞,从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
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