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    传统算法和深度学习的结合和实践,解读与优化 deepfake

    前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈,早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务,其实换脸是计算机视觉常见的领域,比如Cycle GAN ,3dmm,以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情),而不需要使用PS等软件手工换脸(表情僵硬,不符合视频上下文),只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法,所以一开始我并没有太过关注这方面,以为是Cycle GAN干的,后来隐约觉得不对劲,因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩,但GAN的训练是出了名的不稳定,而且收敛时间长,某些特定的数据集时不时需要有些trick,才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑,深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap),发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面:   1.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。(目前大多文章只是介绍了其中的神经网络,然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出,所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍)。   2.引入肤色检测算法,提升换脸的视觉效果。

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    抖音超900万人在用的「卡通脸」特效技术揭秘

    机器之心发布 机器之心编辑部 火遍抖音的「卡通脸」特效,是怎么做到又逼真又灵动的? 说到特效玩法,抖音的 “整活儿” 能力一直有目共睹。最近,风头正劲的是一款「卡通脸」特效。无论男女老少,用上这款特效后,都仿佛从迪士尼动画里走出来的人物一样灵动可爱。「卡通脸」一经上线,在抖音上迅速发酵,深受用户喜爱,“一键变身高甜卡通脸 ”“全抖音的在逃公主都来了”“用卡通脸花式晒娃 ”“王子公主撒糖手势舞”“捕捉童话魔法失灵瞬间” 等相关热点不断衍生,其中,“全抖音的在逃公主都来了”“捕捉童话魔法失灵瞬间” 更是登上了抖

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