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。给小伙伴们展示效果如下图所示： ?...程序实现思路： 1、第一步实现人脸检测；要进行人脸的融合，且融合后两个人脸的位置应该大体一致，这要如何才能做到呢？首先便是人脸的检测，只有检测到了人脸，才能进行接下来的工作。...人脸的检测，采用的是Dlib函数库，帮助我们进行人脸的检测。...2、第二步人脸关键点检测；得到人脸的位置后，接下来就是对于人脸的关键点的定位，什么是关键点的定位呢，说的通俗一点，就是确定图片中人脸的关键特征的位置，比如眼睛，嘴巴，鼻子的位置，而这些关键点又被称为Landmark
来源：雅X共赏 http://refined-x.com/2017/09/06/纯前端实现人脸识别-提取-合成/ 最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成...，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取...-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。...然后就要说一下我们这个图像处理和人家天天P图的差距了，虽然我们得到了理想的色调，但要想把随便一张人脸与特定模板做合成，有两件事必不可少。...首先是面部角度矫正，如果模板是正的而你的照片是歪的，直接暴力拼接肯定很违和，所以需要先识别出面部角度，并纠正到指定角度；然后是面部中心定位，因为人脸识别的结果提取出来后不一定是以面部中心为中心的，所以在合成之前要识别出面部中心线
关注文章公众号 回复"SFFAI29论文"获取本主题精选论文 论文推荐 最近，人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。...人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。...1 推荐理由：本文提出了PGGAN模型，并首次成功合成了视觉效果极为逼真的超高分辨率人脸图像。PGGAN的核心思想在于逐级生成图像，在训练过程中合成图像分辨率不断提高。...在这之前的人脸年龄转换还只能实现局部人脸的转换，这篇文章首次实现了全脸的年龄转换，包括发际线的转换，极大推动了年龄生成的研究。...该方法在传统的基于图像的人脸老化基础上，加入了a) 时序信息（由于是视频生成），b）使用了强化学习搜索最近邻，来辅助人脸老化。 Figure 3. 视频人脸年龄转换效果图。第四行是该方法生成的结果。
02 核心原理介绍 1).首先是人脸识别的原理介绍 要进行人脸的融合，且融合后两个人脸的位置应该大体一致，这要如何才能做到呢？首先便是人脸的检测，只有检测到了人脸，才能进行接下来的工作。...由上面我们可以得到图片1中关键点的和图片2中关键点的集合，以及合成图片的关键点的集合。 我们也由delaunay算法得到了确定的三角形。...接下来我们选取图片1中的三角形和合成图中的三角形进行仿射变换，也就是将图片1中的三角形对应的映射到合成图片当中去，关于仿射变换，我们可以使用opencv中的getAffineTransform函数进行。...一共有4个按钮，分布是打开图片1，打开图片2，人脸融合和退出软件。 ? 中间有3张图片，前2张都是原始图片，最后一个合成图片，尤其是合成图片那里是关键中关键： ?...后台的算法会把两种图片利用cv2和dlib进行处理合成，然后生成一个新的合成图片 最后我们用PIL库把图片读出来，然后显示在界面上即可。
现在训练数据也用合成的了。 而且人脸分析任务上，准确性还不输真实数据的那种。 这是微软团队的一项最新研究，论文标题就已经说明了一切。 Fake it till you make it....文章介绍了一种程序生成的3D人脸模型与一个合成数据库结合起来训练图像，结果人脸解析等任务上，效果与真实数据相当。 研究人员表示，为一些不可能实现人工标注的地方，开辟了新方法。...因此，研究团队就考虑用合成数据来增加或替代真实数据。然鹅，此前因为人脸模型本身复杂实现难度较为困难。 那么这次是如何实现的呢？...此外，团队还训练了人脸解析网络（仅使用合成数据）和标签适应网络，以解决合成标签和人工注释标签之间的系统差异。 最终，人脸分析、地标定位等任务上的效果与其他采用真实数据的模型相当。...比如人脸模型只有头部和颈部、无法模拟真实的皱纹、随机匹配人脸时会得到一些不合常理的面孔，比如有胡须的女性。 在接下来的工作中，他们计划将解决这些局限性。 好了，感兴趣的旁友可戳下方论文链接～
这种复杂性不仅源于建模人脸（存在大量建模方法），还来自建模复杂的嘴巴、头发和服装。第二个复杂因素是人类视觉系统对人类头部外观建模中的微小错误的敏锐性。...为了克服这些挑战，现有的工作通过扭曲单个或多个静态帧来合成关节式头部序列。经典的扭曲算法[2，3]和使用机器学习（包括深度学习）[4，5，6]合成的扭曲场都可以实现目标。...近期的工作[7，8，9]使用经过对等训练的深度卷积网络（ConvNets）直接（无扭曲）合成视频帧。...鉴别器：负责整合和处理原视频帧、合成视频帧、对应的面部特征图和训练序列。它通过序列数，判断合成帧与参考帧是否吻合，以及与面部特征图是否匹配。根据匹配程度，网络计算真实性得分，显示出两者之间的差别。...当然，除了要提供新目标的一些图像样本，还需要提供新目标的面部特征图，合成过程是以这些目标面部特征图为条件的。
运行 三、在线语音合成 - SDK方式 1. 创建页面 2. 编辑代码 3. 配置 4. 运行 四、在线语音合成 - API方式 1. 鉴权返回实体 2. 添加框架依赖 3....那么到此为止，这个离线合成就弄完了，具体的细节你要多看这个SDK的代码，我个人觉得代码太多了，有些乱。 三、在线语音合成 - SDK方式 1....protected String appKey; protected String secretKey; protected String sn; // 纯离线合成SDK授权码；离在线合成...可以看到在线SDK合成，没有网络时是合成不了的，有网络才行，这里的声音是女声。...四、在线语音合成 - API方式 使用API方式就稍稍有一些麻烦，因为这个设计到网络的请求，而且不是一次请求，首先进行鉴权，拿到token，然后通过Token去请求合成，下载MP3文件，首先要构建网络模块
语音合成：也被称为文本转换技术（TTS），它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的口语输出的技术。 技术选型：语音合成初步选择有两个，一是讯飞、二是百度。...2.讯飞sdk比较小，对接百度的sdk比较大，因为百度语音的离线在线sdk在一个里面，大概有10几兆所以，为了避免安装包过大，所有只能使用百度的REST方式了。 ...综合上面的原因，所以选择了百度的REST作为对接语音合成的技术实现。...返回结果： 如果合成成功，下行数据为二进制语音文件，具体header信息 Content-Type：audio/mp3；如果合成出现错误，则会返回json结果，具体header信息为：Content-Type...} } catch { //todo:异常处理逻辑（警告） } Xamarin系列其他推荐 ---- 《Xamarin开发笔记—WebView双项事件调用》 《Xamarin开发笔记—百度在线语音合成
随着地摊经济的火热，炒热，各种地摊相关的东西也开始出现，也愈发流行，比如地摊秘笈，地摊叫卖语音，而各种在线ai语音转换也开始出现，不太清楚是调用的哪个接口，比如下面这个网站，文本内容在线语音合成，高大上的
虽然目前的人脸图像检索方法取得了令人印象深刻的效果，但事实上，它们仍然缺乏有效的程序来细化图像搜索中的人脸属性。该模型中采用纠错码，通过深度跨模式散列法减少了汉明距离，从而提高了检索效率。...该算法基于深度神经网络，不改变原有的人脸也不会合成新的人脸，而是采用预先训练的人脸属性转移模型，将人脸属性映射到多个志愿的人脸供体上，实现了自然的人脸外观，同时保证了合成数据中的身份变化。...潜在应用与效果 通过这种新的方法，人工智能研究人员可以放心地在不损失原始数据质量的情况下实现人脸识别，并且仍然可以避免可能的人脸识别诉讼。...潜在应用与效果 这种新的建模方法消除了音频合成中质量下降和失真的问题，真正展示了GANs中休眠的潜力，可以探索和利用这些潜力生成一次性的完整信号，从而实现更有效的音频合成。...而且，如果对抗性时频特性的产生可以应用于音频合成，那么这也意味着人工智能研究界开始了一段新的旅程——试图利用GANs更深入、更有效地与人工智能进行音频合成。
研究者对这两个架构的解耦能力进行了验证，发现 StyleALAE 不仅能够生成与 StyleGAN 生成质量相当的 1024x1024 人脸图像，在同样分辨率条件下，它还可以基于真实图像生成人脸重建和操纵结果...StyleALAE 编码器中的实例归一化（IN）层用来提取多尺度风格信息，并通过可学习的多重线性映射（multilinear map）将它们组合成为一个潜在代码 w。
局部鉴别器被用来判别图像缺失区域中合成的图像补丁是否真实。整体鉴别器则用来判别整张图像的真实性。这两个鉴别器的架构相似于论文《用深度卷积生成对抗网络来进行非监督表征学习》中的所述架构。...因为当遮盖是这个尺寸的时候，它很可能遮住一张人脸的五官之一 (如鼻子、眼睛......)，而这种情况对这个模型来说是很难合成的。 ? 图 9：不同尺寸的正方形遮盖下模型的性能评价。...上排：在没对齐的图像中，我们的模型未能成功地合成人眼。下排：仍难生成正确属性的语义部分 (例如，红色唇彩)。 5....结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络，能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6....改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些未对齐的人脸，可以增加一个面部变形的网络来将输入的人脸规范化。
本文转载自：机器之心，由熊猫、杜伟编译 图像合成是近来非常热门的研究领域，世界各地的研究者为这一任务提出了许多不同的框架和算法，只为能合成出更具真实感的图像。...阿卜杜拉国王科技大学和卡迪夫大学的研究者近日提出了一种新改进方案 SEAN，能够分区域对合成图像的内容进行控制和编辑（比如只更换眼睛或嘴），同时还能得到更灵活更具真实感的合成结果。...引言 本论文要解决的问题是使用条件生成对抗网络（cGAN）生成合成图像。...实验中使用了这些数据集：1）CelebAMask-HQ，其中包含 CelebAHQ 人脸图像数据集的 30000 个分割掩码，分为 19 种不同的区域类别；2）ADE20K，包含 22210 张标记了...图 1：通过风格图像和分割掩码控制的人脸图像编辑。（a）源图像；（b）源图像的重建结果，其中右下小图是分割掩码。
图像合成是近来非常热门的研究领域，世界各地的研究者为这一任务提出了许多不同的框架和算法，只为能合成出更具真实感的图像。...阿卜杜拉国王科技大学和卡迪夫大学的研究者近日提出了一种新改进方案 SEAN，能够分区域对合成图像的内容进行控制和编辑（比如只更换眼睛或嘴），同时还能得到更灵活更具真实感的合成结果。...引言 本论文要解决的问题是使用条件生成对抗网络（cGAN）生成合成图像。...实验中使用了这些数据集：1）CelebAMask-HQ，其中包含 CelebAHQ 人脸图像数据集的 30000 个分割掩码，分为 19 种不同的区域类别；2）ADE20K，包含 22210 张标记了...图 1：通过风格图像和分割掩码控制的人脸图像编辑。（a）源图像；（b）源图像的重建结果，其中右下小图是分割掩码。
此次灵云智能语音云服务的上线，成功将国内领先的语音识别、语音合成技术与互联网技术、云计算技术相结合，实现了在线长语音转写以及多语种语音合成功能，不仅可以方便企业客户在线体验灵云语音产品的效果，更能帮助大众便捷工作生活...灵云语音云 智享你我工作生活 灵云语音云服务主要包括两大功能：在线语音转写、在线语音合成，即灵云乐识别、灵云乐说，为广大用户在线体验、使用灵云语音产品带来了极大便利。...政府、企业办公人员对会议录音的整理要花费大量的精力，有了灵云语音云，可直接将会议录音在线转写成文字，还能在线编辑修改，直接导出会议纪要，大大提高了工作效率。...灵云乐说 语音合成便捷高效 运用灵云先进语音合成技术，灵云乐说可为用户提供便捷高效的语音合成服务：将想要合成的文字直接粘贴或导入到网站上，即可实时合成出优美动听、媲美人声的声音。...同时，可在合成的声音中加入背景音乐，并能通过在线调节音量、语速、语调，让试听效果达到最优。
其实除了录制音频, 咱们可以利用百度开放的api接口使用python语言在线合成语音。 制作属于自己的有声小说, 一睹为快吧!! ?
定制合成人脸 你可能已经听说过生成对抗网络(GAN)被用于生成人脸，或改变人脸的特征，例如使其看起来更年老。 在这篇文章中，作者更进了一步。...除了生成人脸之外，他的系统还可以学习连续修改任何一种面部特征。 这很厉害。大多数现有模型只学习执行一次转换（利用从年轻变成年老，从女人变成男人)：转换的类型和范围都是固定的。
一、前言 关于人脸识别这块，前些年不要太火，哪怕是到了今天依然火的一塌糊涂，什么玩意都要跟人脸识别搭个边，这东西应该只是人工智能的一个很小的部分，人脸识别光从字面上理解就是识别出人脸区域，其实背后真正的处理是拿到人脸区域图片...，估计很多厂家都是在开源的基础上加上了自家的算法，一直跑呀跑的整出了符合自家算法的人脸模型文件，比如百度的人脸识别模型文件，经过好几年的发展，越来越大越来越细越来越准。...百度人脸识别在线版和离线版SDK的封装： 离线版要求支持C++11的编译器，而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。 在线版中的密钥等信息，务必记得换成自己申请的。...二、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。...支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返回结果包含了原图+最大相似度图+相似度等。
02 核心原理介绍 1).首先是人脸识别的原理介绍 要进行人脸的融合，且融合后两个人脸的位置应该大体一致，这要如何才能做到呢？首先便是人脸的检测，只有检测到了人脸，才能进行接下来的工作。...由上面我们可以得到图片1中关键点的和图片2中关键点的集合，以及合成图片的关键点的集合。 我们也由delaunay算法得到了确定的三角形。...接下来我们选取图片1中的三角形和合成图中的三角形进行仿射变换，也就是将图片1中的三角形对应的映射到合成图片当中去，关于仿射变换，我们可以使用opencv中的getAffineTransform函数进行。...一共有4个按钮，分布是打开图片1，打开图片2，人脸融合和退出软件。 ? 中间有3张图片，前2张都是原始图片，最后一个合成图片，尤其是合成图片那里是关键中关键： ?...后台的算法会把两种图片利用cv2和dlib进行处理合成，然后生成一个新的合成图片。 最后我们用PIL库把图片读出来，然后显示在界面上即可。
近日，测试人类分辨「AI 合成人脸」能力的一个网页吸引了大家的关注。在未看攻略前，也许你也难以分辨真假。 自 2018 年 12 月英伟达推出 StyleGAN 以来，合成人脸已经让人难以轻易分辨。...StyleGAN 合成的逼真人脸图像，图源 Kerras et al. (2018)。...其中真实人脸选自 FFHQ 数据集，合成人脸由 StyleGAN 系统生成。...这些合成人脸图像同样展示在网站 thispersondoesnotexist.com 中，该网站每 2 秒展示一张由 StyleGAN 生成的伪造人脸。（参见：从此再无真「相」！...尽管 StyleGAN 非常出色，且只看合成人脸很难相信它们都是伪造的，但是 StyleGAN 同样也会留下一些伪造的痕迹，很多痕迹甚至是生成图像的共性。
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