如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
哈哈，今天说得当然不是游戏王里的魔法了，但是我们使用的是Python魔法，今天我们将使用Python编程语言，以及自带的图像处理工具包进行图像融合操作，来实现图像融合的酷炫效果！
和平精英项目与“火箭少女”开启了主题活动。3月18日上线“火箭少女”101与游戏特种兵人脸融合的小程序活动。人脸融合技术由腾讯云AI团队提供支持，采用优图新融合算法在GPU上实现人脸融合功能，新融合的特点就是保证与这类动漫人物或虚拟人物的融合度达到自然、贴合完成换脸的视觉感受。
少样本图像生成（few-shot image generation）任务是指用已知类别（seen category）的大量图片训练出一个生成模型，然后给定某个未知类别（unseen category）的少量图片，即可为该未知类别生成大量真实且多样的图片。少样本图像生成属于图像数据增广的范畴，可用来辅助很多下游任务，如少样本图像分类等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 多模态技术基础 1，多模态融合架构（神经网络模型的基本结构形式） 1.1联合架构 1.2协同架构 1.3编解码架构（自监督） 2，多模态融合方法 2.1早期融合 2.2 晚期融合 2.3混合融合 3，模态对齐方法 3.1显式对齐方法 3.2隐式对齐方法 4，开放数据与资源 多模态深度学习综述：网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1：多模态摘要（综合多模态信息生成内容摘要） 多模态摘要种类 多模态表
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果
1. CNN+RNN 相同点 都是传统神经网络的扩展； 前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新； 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。 不同点 CNN进行空间扩展，神经元
腾讯云—腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越科技能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。
每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。
基因融合（gene fusion）是指由于某种机制（如基因组变异）使得两个不同基因的部分序列或全部序列融合到一起，形成了一个新的基因。如下图所示：
调用人脸融合接口，一直报图片解码识别，图片是jpg格式，并且小于1M，很清晰，谁能解答下为什么。
RNA-seq，即通过高通量测序技术进行的转录组测序分析技术。最初作为研究mRNA，small RNA，non-coding RNA 等表达水平、表达差异基因的应用，在过去的十几年内迅速发展。而今， RNA-seq 在转录本变异、基因融合、可变剪切检测等场景均有大规模的应用。靶向 RNA-seq 则是对特定的转录本进行重点分析，与标准RNA-seq 类似，靶向富集方法可用于评估基因表达、 RNA 种类分析，以及基因融合和突变检测，但相比标准RNA-seq，具有高灵敏度、宽动态范围、低成本与高通量等优势。
摘要总结：本文介绍了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，简称 EKF）在多传感器融合中的应用，通过将雷达和激光雷达（Lidar）数据进行融合，以提高感知和定位的准确性。首先介绍了 EKF 的基本原理和多传感器融合的基本思路，然后详细阐述了基于 EKF 的多传感器融合实现方法，并通过一个具体的实例进行说明。
在我们准备搭建人脸融合小程序之前，首先需要完成一些准备工作。大家可以将其理解为，我们现在要来做菜了，做菜之前要买一下做菜的原材料啦，洗一下锅洗一下菜啥的，耐心准备下～
OpenAI 最近官宣的多模态大模型 GPT-4o 再一次引发了热议，近年来对多模态的处理能力被认为是通往 AGI 的必经之路。虽然关于 GPT-4o 的训练方法尚未公布，但从 CLIP 双模态模型的训练上我们可以窥见端倪，将不同模态但相互关联的数据提取特征，转为固定维度的向量输入给模型，然后通过对比学习的方式调整模型参数进行模态间融合。
在图像处理应用中，将两张或者多张图片混合显示是非常常见的一种操作，应用场景包括但不限于：加水印、标签，插入画中画，遮盖等等...
近两年，经常在朋友圈、短视频平台刷到很多品牌的推广活动都融入了 AI 能力，形成裂变式传播，为品牌带来巨大的曝光量。特别是之前爆火的毕业照云写真活动，为很多因为疫情无法举行线下毕业活动的毕业生提供了毕业照换装的体验，不仅有趣，也挺有人文关怀。
彩色顶点网格的顶点分辨率和色彩分辨率一样，当网格顶点比较少的时候，色彩信息会损失很多，如下图2所示。彩色贴图网格的色彩分辨率取决于纹理贴图的分辨率，与网格顶点分辨率无关，如图3所示，同样的网格，纹理贴图方式可以存储高于网格分辨率的色彩信息。
利用开源的微信接口itchat，扫码登录个人微信，读取好友信息中的头像存到本地，对头像图片进行裁剪、拼接和融合，最后将生成的图片再发送至微信的文件传输助手。
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔，每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例，上期我们讲了激光雷达相关原理和非深度学习的目标检测算法，这一期我们来讲讲基于深度学习相关算法
近两年，经常在朋友圈、短视频平台刷到很多品牌的推广活动都融入了AI能力，形成裂变式传播，为品牌带来巨大的曝光量。 特别是之前爆火的云毕业照活动，为很多因为疫情无法举行线下毕业活动的毕业生提供了毕业照换装的体验，不仅有趣，也挺有人文关怀。 今天，就为大家解析一下如何用腾讯云AI快速搭建一个这样的活动小程序。 感兴趣的可以直接访问腾讯云AI体验中心小程序体验。 活动流程如下： 首先用户需要完成授权，这里涉及使用者人脸图片等隐私数据，需要谨慎对待。 然后上传或拍摄人脸图片，活动平台通过人脸融合服务，将用户上传图
由于本文主要介绍小程序端调用人脸融合云接口，所以前端这里简单设计，整个前端页面分为三个区域：
💡💡💡本文独家改进：提出了全新的信息聚集-分发（Gather-and-Distribute Mechanism）GD机制，Gold-YOLO，替换yolov8 head部分 实现暴力涨点
作者 | 周翔 近日，小米科技董事长兼 CEO 雷军在微博上放出多张军装照， 还真是有浓浓的红军年代感...。 实际上，这是人民日报为了建军 90 周年策划的一个活动——“穿上军装 H5”，相当于一键P图，雷军不过是赶了个时髦而已。 打开这个 H5 界面，从“2007-2017、1999-2007、1987-1999、1985-1987、1965-1985、1955-1965、1950-1955、解放战争、抗日战争、红军时期、南昌起义”中选择你感兴趣的年代，然后上传个人照片，选择性别，点击“穿上军装
短视频是当前互联网最热门的业务之一，聚集了巨大的互联网用户流量，也是各大公司争相发展的业务领域。作为主要营收业务方向，短视频方向的推荐算法也日新月异并驱动业务增长，本期我们看到的是爱奇艺的短视频频道下，推荐多任务算法应用实践路径与落地方案。
其实这篇文章严格意义上来说真 不能说是原创，只能说是二次加工 ，但是我还是贴了原创的标志。狗头保命一下。 主要思想来源于这篇老哥的文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/168667043 有兴趣的小伙伴可以去看看。 其实之前我在b站上就曾经看到过这样一个软件： 顺便贴出软件的下载地址：https://xttx.lanzous.com/id6euad 使用教程：https://www.bilibili.com/video/BV14g4y1i7Ey
9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。
CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。
IC-Light，全称为“Imposing Consistent Light”，是一款由ControlNet作者张吕敏开发的AI图像照明操纵工具。它致力于通过先进的机器学习技术，对图像的照明条件进行操纵，从而实现一致的光照效果。IC-Light的核心在于它能够在不依赖复杂提示的情况下，通过简单的文本描述或背景条件，对图像的光照进行调整，创造出各种光影效果。
CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora
来源：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/115298737
「排序学习（Learning to Rank，LTR）」，也称「机器排序学习（Machine-learned Ranking，MLR)」 ，就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后，如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研究话题，因此产生了各类基于机器学习的排序算法，也带来了搜索引擎技术的成熟和发展，如今，Learning to Rank已经成为搜索、推荐和广告领域非常重要的技术手段。
为什么要做这个小程序？ 疫情原因，2020年的毕业季也不同了。很多毕业生没有举办正式的毕业典礼，也没有照毕业照，个人觉得这是人生的一大遗憾。为了弥补这一遗憾，我尝试用云开发快速实现一个AI云毕业照小程序，纪念我们的青春年华。 功能实现的思路是：用户上传人脸照片即可生成学士服云毕业照，小程序支持学士服、硕士服、博士服等个性服装,而且可以通过云开发CMS管理系统随时随地管理小程序云开发内容数据。 为什么选择了云开发？ 云开发 CloudBase 是腾讯云首创的云原生一体化开发环境和工具平台，为开发者提供高
为了方便技术展示，我们选取素材为演员杨紫的一段演讲视频，用例仅为技术交流演示使用，不针对任何指定人。
如今，随着数字技术的发展与革新，深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用，并出现在日常工作生活的各个场景之中，如人脸识别、物体的分类与检测等。这些应用都是基于视觉领域单一模态进行的，但其实现实世界并不局限于视觉这单一模态，听觉、语言文字也是现实世界的重要组成部分，仅凭单一模态可能无法对事物类型进行完美的判断。
近年来，图像生成技术取得了很多关键性突破。特别是自从 DALLE2、Stable Diffusion 等大模型发布以来，文本生成图像技术逐渐成熟，高质量的图像生成有了广阔的实用场景。然而，对于已有图片的细化编辑依旧是一个难题。
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，人们对于公共场所以及危化场景下的安全更加重视，特别是在各类高危行业以及人群密集的场所是最易发生火灾的地方，一旦发生火灾往往伴随着人员伤亡甚至群死群伤的严重的后果。
原文：Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey
论文：ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images
作为一种重要的信息来源，图表（Chart）能够直观地展示数据关系，被广泛地应用于信息传播、商业预测和学术研究中 [1]。随着互联网数据的激增，自动化图表理解受到广泛关注，近期诸如GPT-4V、QwenVL-Max和Gemini-Ultra等通用闭源多模态大模型都展现出一定的图表理解能力，开源模型Chartllama [2]、ChartAst [3]等也在图表问题回答、图表总结和图表转换等任务上取得强大的性能。然而，目前开源的图表理解模型有以下三个局限：（1）模型参数规模庞大，难以部署到应用中。例如Chartllama包含13B参数，无法直接部署到单张小于26 GB显存的消费级显卡上 [4]。（2）模型容易出现数值错误，尤其是回答涉及数值计算的问题时 [3]。（3）模型无法高效处理高清图片，而许多关键信息（比如OCR文本）往往需要在较高分辨率下才清晰可见。并且，考虑到标准视觉Transformer会产生较长的视觉特征序列，直接提高输入分辨率又会带来计算效率问题。
纵览：视频理解算法经过了手工特征-> CNN -> Two stream ->3D卷积 ->Transformer的一步步演进，不断使模型具有更强的表征能力
💡💡💡本文改进：渐近特征金字塔网络（AFPN），解决多尺度削弱了非相邻 Level 的融合效果。
SkeyeVSS视频融合系统是基于监控内部局域网、互联网、VPN网络等TCP/IP环境下为用户提供的低成本、高扩展、强兼容、高性能的远程实时视频服务平台。
论文：https://arxiv.org/abs/2103.04286 代码：https://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nest
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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