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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
这两天,相信来自亲朋好友的“军装照”已经刷爆了各位的朋友圈,这个“军装照”是由人民日报客户端策划出品并主导开发,腾讯天天P图提供图像处理支持的一款H5产品。目前,这款H5产品的热度依然,而创纪录的浏览
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。
人像美妆是近几年来深受广大女孩儿群体喜欢的修图功能之一,目前市面中做的比较好的有美妆相机、玩美彩妆、天天P图等APP,当然还有一些PC专用的秀图软件,本文将给大家做个算法初识;
之前看过日本东京的BBT大学使用的「Newme」机器人代替学生参加毕业典礼,就问能不能来点儿阳间的东西?
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
苹果大中华区董事总经理葛越在乌镇世界互联网大会上发表演讲,再次推介了苹果努力打造的 AR 体验,并以天天 P 图为例介绍了 AR 的好玩之处。“腾讯打造的这款天天P图的 APP 正是结合了这一系列的软硬技术让大家都能体验到川剧变脸的乐趣。”她说。 今年 9 月,iPhone X 惊艳登场,除了震撼的全面屏,同样引人注目还有 FaceID 和 AR 功能,苹果在现场演示了人脸解锁,还有好玩的 Animoji。 3D AR 自拍到底有什么不同? 要说 P 图美颜,早在 iPhone X 之前就有众多 App
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~
多重曝光是一种拍摄技法,不过为了烘托气氛,常常选择这种技法,多重曝光技术一般用来拍摄双影或多影照片。可以拍摄出魔术般无中生有的效果,这也正是它的独具魅力之处,所以才吸引了很多人使用这种技法。
春天来了,万物复苏,又到了………… 学霸码农们丰收的季节! 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂,你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ,相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录,全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk,平均录取率只有25%! 今年,腾
今天小编给大家介绍一个AI黑科技,能够完美融合任意两张人脸,并带有丰富的表情,让你不仅凡尔赛地炫个技,还能巧妙风趣地表个白:我觉得咱俩挺合适,可以一起为人类向更美的方向进化作出杰出贡献。
天天P图的工程师闻讯急忙停下手中正在写的bug,不,写的需求,前来围观!
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率;
作者简介:atilazhang(张子鋆),天天P图 iOS 工程师 使用常规的三角贴合的方式给唇部上色,在大多数情况下都表现良好。但是在唇部形态较之正常形态发生较大变化时,比如在嘟嘴,张嘴与抿嘴的场
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...
人脸检测算法是在图像上,检测出人脸的位置(通常以矩形框形式输出),是人脸配准、人脸属性识别、人脸核身、人脸检索等技术的基础。据腾讯优图介绍,此次提出的 DSFD 人脸检测算法,主要有 3 点创新:
相信之前刷屏的“八一军装照”和“小学生证件照”大家都不陌生。类似这样的运营活动突然涌入的巨大流量对天天P图后台造成的冲击不可小觑。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 春节作为我国最盛大的传统节日,历经长期的传承和发展,已逐步形成了各地方,各民族稳定的文化内涵。设计师需要从用户内心出发,探究用户回家过年的真实意义,将情感基因视觉化。 Step1 “家”文化的情感基因 孟子曰:“天下之本在国,国之本在家。”中国传统文化形成和发展的重要社会根基是以血缘关系为纽带的宗法制度,它在很大程度上决定了中国的社会政治结构和意识形态。虽然时代变迁,科技进步,但是“家庭之上“的观念千百年来已深入国人骨血。 “
人脸识别以前在小编的记忆中,都是电影的情节,[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!! ] 扫脸进库 Duang~
卷积神经网络(五) ——面部验证与神经风格转换 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术,都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
我们知道,对于图像处理中,滤镜效果是一种最普遍也最有效的图像优化方式。通过对图像进行不同的滤镜效果的处理,可以得到各种绚丽的图片。
美颜和美妆是人脸中很常见的技术,在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。常见的如磨皮,美白,塑形等美颜技术我们已经比较熟悉了,而本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。
CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora
还记得在2018月3月份火爆reddit的deepfake吗?将视频中的头换成另一个人的头像,虽然可能有些粗糙和模糊,但是在分辨率不要求很高的情况下可以达到以假乱真的效果。
人像静态/动态贴纸特效几乎已经是所有图像视频处理类/直播类app的必需品了,这个功能看起来复杂,实际上很简单,本文将给大家做个详细的讲解。
最近看一篇CVPR2018文章PairedCycleGAN: Asymmetric Style Transfer for Applying and Removing Makeup有感。总结一下GAN做domian transfer的思路脉络。 Base knowledge Generative Adversarial Nets (GAN) : GAN是一种训练生成模型的方法,包括两个互相对抗的模型:一个生成模型G用于拟合样本数据分布和一个判别模型D用于估计输入样本是来自于真实的训练数据还是生成模型G。生成
近年来,行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注,CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行人重识别技术的日渐成熟,其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
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。
大数据文摘经授权转载 作者:黄海广 自2016年8月份,吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程,到今年2月份,吴老师更新了课程的第五部分(点击查看大数据文摘相关报道),前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记,展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我们将从人脸识别开始,之后讲神经风格迁移,你将有机会在编程作业中实现这部分内容,创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别? 让我们先从人脸识别开始,我这里有一个有意思的演示。我在领导百
如果熬夜有段位,你是那一段? 在澎湃新闻一份统计「凌晨3点不睡觉」的搜索报告中显示:一线城市的人担心没有工作,其他城市的人担心没有生活。熬着最深的夜,烦恼的事情可能不太一样。 在一线城市,凌晨3点还没入睡的青年男女们有自己独特的烦恼——熬夜工作。特别是从事市场营销、传播推广相关行业的,熬夜面临的烦恼来自于:“我明早要汇报的PPT”、“没有太多预算的项目却要格调拉满”和“改了N版,还是第一版idea好的甲方”。 从传统营销到数字营销,想创意和能熬夜似乎已经成了营销人的常态。但当创意开始枯竭,当流量获取越
《复仇者联盟4:终局之战》上映已经有一段时间了,内地累计票房便已突破20亿。电影精彩之处离不开钢铁侠、雷神、美国队长等各位超级英雄的实力支撑。
近日,腾讯优图实验室在CVPR2021举办的Image Matching Workshop比赛中,提出的图像匹配技术 (SS-Fusing)荣获双赛道冠亚军。IMW2021是Google和University of British Columbia(UBC)联合举办的Workshop比赛,吸引了包括旷视,商汤,EPFL,KORNIA,华中科大和OPPO等公司、学校和机构参加。
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言,问为什么换军装的h5这么火,但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说,大概是比较简单吧,主要工作是图像合成。 后来,我亲自体验了下,反应速度比较慢,大概是因为火了吧,访问者太多; 关键的技术是人脸识别; 前端的话,canvas实现图像合成; 整个h5设计不算惊艳,只能算一般; 运营亮点是抓住热点事件,设计了激发用户分享的产品。 再细想一想,决定还是自己动手实现一个,试试整个技术的难度。 于是,通过开发者工具,阅读了 http://www.h5case
AI科技评论按:近日,腾讯优图实验室在国际知名人脸识别数据库MegaFace中,以83.290%的成绩在100万级别人脸识别测试(Challenge1/FaceScrub identification
作者:小潘师兄 来源:AI算法与图像处理 简介 在本文中,我们从不同的角度将妆容迁移问题分解为两步提取-分配过程。为此,我们提出了一种基于风格的可控GAN模型,该模型由三个部分组成,每个部分分别对应于目标风格编码、人脸特征提取和化妆融合。具体地,特定于部件的样式编码器将参考图像的组件式构图样式编码为中间潜在空间W中的样式代码。样式代码丢弃空间信息,因此对空间错位保持不变。另一方面,样式码嵌入了组件信息,使得能够从多个参考中灵活地进行部分补码编辑,该样式码与源标识特征一起集成到一个具有多个AdaIN层的补码融
在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。如有错误,请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片,你希望他能输出一个很小的值,如果你放进两个长相差别很大的人的照片
最近两个月,格灵深瞳首席科学家&算法部负责人张德兵与算法团队参加了全球人脸识别算法测试(FRVT、Face Recognition Vendor Test)。虽然是第一次参加此比赛,格灵深瞳还是取得了不错的成绩,排名世界前五,在国内领先,且具体的成绩接近世界最好水平(见表一)。
2015年Google的研究人员发表了一篇论文:FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering,是关于人脸识别的,他们训练一个网络来得到人脸的128维特征向量,从而通过计算特征向量之间的欧氏距离来得到人脸相似程度。在LFW上面取得了当时最好的成绩,识别率为99.63%。
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》,我将其用于修改面部的特征(具体来说是闭上眼睛和嘴)。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》,我将其用于实现人脸的旋转。
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的: 也有针对政要明星合成的,例如这张,韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行,但是,其实平均脸的历史
大家好,欢迎大家来到本节课。本次课给大家分享人脸识别的算法。从这里开始,我们就先看一下人脸识别算法所面临的挑战吧。
基于Pokemon的故事背景的Pokemon Go在刚上线时,在全世界风靡一时。玩家可以通过智能手机在现实世界里发现宠物小精灵(宝可梦),进行抓捕和战斗。打开手机App, 通过摄像头画面就能看到Pokemon出现在真实世界中。
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