是不是足够可以以假乱真了!这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到,在软件中输入一个说话的人脸录像,通过算法生成对应的人脸模型,套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是,这个逼真的效果看起来毫无违和感。
在人工智能盛行的当下,各类大模型如雨后春笋般争先恐后地破土而出,AI绘画作为其中极其重要的一员也不停地向我们展示出它的强大能力。本文是笔者在做证件照时发现的一款stable-diffusion webui的插件,极其好用,向大家推荐一下。从本篇开始,笔者会陆续推出stable-diffusion和Midjourney相关的内容梳理了,后续会推出一系列的stable-diffusion webui的插件教程和讲解,敬请期待。
提到人工智能和人脸识别开源技术,相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生,其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+,自从 2018 年开源以来,在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。
支持使用SDXL模型和一定的选项直接生成高清大图,不再需要上传模板,需要16GB显存
人脸识别流程包括人脸检测、人脸对齐、人脸识别等子任务,这里优先总结功能相对齐全的开源项目,再总结完成单个子任务的开源项目。本文主要关注方法较流行且提供源码的开源项目,忽略了仅提供SDK的。
AI 科技大本营按:本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题:
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题: 如何过滤或忽略我不感兴趣的类? 如何在目标检测模型中添加新的类?这是否可行? Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题,于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录,AI 科技大本营编译: 具体来
本文带你快速 get 每个精选Github项目的亮点和痛点,时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 InsightFace #基于MXNet的人脸识别开源库 InsightFace 是 DeepInsig
MegaFace数据集 网络结构 首先,我们尝试在人脸识别的任务上找到一个优秀的网络结构。 3.1 网络输入设定 在我们所有的实验当中,都根据人脸的 5 个关键点进行对齐,并且切割设置大小到 112x112。因为这个图片大小是 ImageNet 输入的 1/4,我们考虑取消常见网络结构起始的降分辨率操作,即替换(conv77-stride22)为(conv33-stride11)。我们这个输入放大版的网络结构标记为 L。 3.2 网络输出设定 此处输出指代特征向量这一层。我们实验了多种从最后一个卷
OpenCV在OpenCV增加了DNN模块,DNN模块可以加载预先训练好的Caffe/tensorflow等模型数据,基本支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载。
编写|PaddlePaddle 排版|wangp 这篇推文介绍 PaddlePaddle C-API 整体使用流程 1 使用流程 使用 C-API 的工作流程如图1所示,分为(1)准备预测模型和(
经过几个月富有挑战性但是受益良多的学习,我最近从Udacity的Python Nanodegree program AI编程专业毕业。最后一个项目是用PyTorch创建一个102种不同类型的花的图像分类器。
深度学习是全球视频分析应用增长的动力,开发者们越来越多的在基于计算机视觉应用中使用深度学习了。在Github或者其他地方已经开始浮现公开的代码库和(网络)模型库(Model Zoos)。开发者当在应用中使用深度学习的时候,经常面临两个选择:他们可以使用第三方已经训练好的模型,或者他们可以自己从头训练一个新模型。 现在选用模型库中的预先训练好的模型,变得流行起来,但经常这些模型存在一些问题:
年龄性别识别,基于insightface功能模块开发的,支持多张人脸同时检测和识别。
本教程的人脸识别是使用的是insightface库进行开发的,该库使用的框架为mxnet。
自动化实现过程,UI框架的自动化往往不能满足所有场景的需求,比如:动态效果图片内容一致性检查;在全民AI的浪潮中,基于Caffe框架的AI图像识别结合QT4A自动化测试尝试,在企鹅电竞弹幕识别,以及表情业务自动化中动态图像识别有了落地,填补了自动化对动态图片内容精准检测的不足。 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,也是一个被广泛使用的开源深度学习框架,在Tensorflow出现之前一直是深度学习领域Github star最多的项目。 Caffe的主要优势为:容易上手,网络结构都是以配置文件形式定义,
我们大多数人已经尝试过,通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识,如循环神经网络,卷积神经网络,GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。
大数据文摘授权转载自数据派THU作者:陈之炎 一直以来,Twitter是新闻的重要来源,在COVID-19大流行期间,公众可以在推特上表达自己的焦虑情绪。然而,要对Twitter上海量的COVID-19信息手动进行分类、过滤和总结,几乎是不可能做到的。这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上,作为自然语言处理(NLP)领域机器学习工具的不二选择,利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结,提高对Twitter上相关COVID-19内容的理解,以及针对这
在这篇文章中,我们使用一个预先训练好的BERT模型和Elasticsearch来构建一个搜索引擎。Elasticsearch最近发布了带有矢量字段的文本相似性搜索。另一方面,你可以使用BERT将文本转换为固定长度的向量。一旦我们通过BERT将文档转换成向量并存储到Elasticsearch中,我们就可以使用Elasticsearch和BERT搜索类似的文档。
用已知数据集训练出一个较为精准的模型是一件乐事,但当关机或退出程序后再次接到 “ 用新的格式相同的数据来进行预测或分类 ” 这样的任务时;又或者我们想把这个模型发给同事并让TA用于新数据的预测......
人脸识别在我们的生活中随处可见,例如在大楼门禁系统中,它取代了传统的门禁卡或密码,提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面,人脸识别被广泛应用于监控系统,有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员,提升了安全防范的能力。另外,手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一,它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式,替代了传统的密码或指纹识别。
本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程,按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。
模型基于BERT-LARGE (英文,不区分大小写,全字屏蔽)模型。BERT-LARGE主要用于训练英文维基百科(3.5B字)和免费书籍语料库(0.8B字)等大型的原始文本数据集,虽然这些数据集中包含了海量的数据,但是它却没有包含特殊子领域的相关信息,在一些特定的专业领域,已经有了利用transformer模型训练特殊专业领域的预料库的相关案例,如BIOBERT和SCIBERT,这些模型均采用完全相同的无监督训练技术MLM / NSP / SOP,需要消耗巨大的硬件资源。更为常见和通用的方法是首先利用通用的模型训练出权重,在完成专业领域的预训练之后,再将专业领域的预训练结果代替通用领域的预训练结果,输入到下游任务中进行训练。
AI科技评论按:今年5月,FacebookAI研究院(FAIR)发表了他们的研究成果fairseq,在fairseq中,他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译,比循环神经网络的速度快了9倍,而且准确性也是现有模型中最高的。此外,他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统,其他的研究者可以在此基础上建立自己的关于翻译、文本总结和其他任务的模型。 详情可参见:快9倍!Facebook开源机器学习翻译项目fairseq 一文。 日前,FacebookAI研究团队又在GitHub上开
当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用。然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用。
现在很多人都喜欢拍照(自拍)。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻,所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能,比如 prisma、versa 等,可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 很快啊—— 目标检测经典模型YOLO的第八个版本就已经发布了。 这次升级不少,包括命令行界面、Python API、backbone结构等,精度相比YOLOv5高了一大截(速度官方还没公布)。 下面是网友实测,几个不同规模的变体在目标检测、实例分割和图像分类三项任务上的涨点最高达到了33.21%。 不知道YOLOv8这一出,v5版本还会“苟”多久? oh我们还发现已经有人用它在自定义数据集上完成了一波训练,效果是这样滴: 这精准度和稳定性,让网友狠
当一个应用的用户越来越多,业务越来越复杂,性能问题就会突显,特别是在低端机上的用户感受尤为明显,甚至会影响到应用的用户活跃度、停留时长等重要指标,提升应用在中低端机上的性能迫在眉睫。如何来对研发同学的优化做出合理的评测我们需要思考下面两点:
源 | AI科技大本营 本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本,实现人像屏蔽,并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。所以
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库,有进行物体识别、图像分割、
本文将通过拆解SmallVGGNet的架构及代码实例来讲解如何运用Keras进行多标签分类。
当使用libtorch进行C++深度学习开发时,有时可能会遇到错误error C1021: 无效的预处理器命令“warning”。这个错误意味着在源代码中使用了无效的预处理器命令warning,通常是因为在编译时开启了特定的警告选项。本篇文章将详细介绍这个错误的原因以及如何解决它。
所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络,这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习,它是如何工作的,为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法,并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。
上一篇文章总结了Keras的基本使用方法,相信用过的同学都会觉得不可思议,太简洁了。十多天前,我在github上发现这个框架的时候,关注Keras的人还比较少,这两天无论是github还是微薄,都看到越来越多的人关注和使用Keras。所以这篇文章就简单地再介绍一下Keras的使用,方便各位入门。
整理 | 费棋 天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星; 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率; 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病,从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求; …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结,他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨,第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕, TensorFlow 团队发布了多款新产品,
在深度学习中,二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)通常指的是存储模型权重或预训练模型的文件。这些文件可以非常大,通常以二进制格式存储,并在深度学习框架中用于加载和保存模型。
公有云中的 Serverless TensorFlow 函数 对于软件开发者和学生来说,人工智能是有偿的。2021年,最流行的 AI 框架 Tensorflow 开发者的平均年薪为148508 美元,换算成人民币将近百万。现在,即使是入门级编程工作,开发者也必须具备人工智能技能。实际上,遵循在线教程并为图像识别和自然语言处理等任务训练自己的 Tensorflow 模型非常容易。只需要一些基本的 Python 知识即可进行培训,然后运行该模型进行演示。 仅仅知道如何使用简单的 Python 来训练模型并不
天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星; 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率; 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病,从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求; …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结,他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨,第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕, TensorFlow 团队发布了多款新产品,旨在使开发者更易使用,以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。
简单来讲,人脸识别这个问题,就是给定两个人脸,然后判定他们是不是同一个人,这是它最原始的定义。它有很多应用场景,比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证,会查身份证跟你是不是同一个人。
NVIDIA推出的NVIDIA Transfer Learning工具包(TLT)主打“无需AI框架方面的专业知识,即可为智能视频分析和计算机视觉创建准确而高效的AI模型。像零编码的专业人士一样发展。”
【导读】:看过英剧《黑镜》吗?圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景:其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能,可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人,然后留下的是一片灰白影像,就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。
爱酒人士应该都知道,选红酒是个需要大量知识储备的技术活——产地、年份、包装、饮用场合,每个元素的变化都会对口感产生一定的影响。
如何精简 Windows 并快速配置开发环境呢?本周特推的 winutil 是一个程序员的 Windows 工具箱,它提供了开发工具的一键安装以及减少系统垃圾的功能,一切为了简洁、高效。同样高效的还有 C++ 日志库 spdlog,快速构建 React 应用的 refine,以及人脸分析库 insightface。
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络,但是您必须遵循严格的模型生命周期。
翻译 | 林椿眄 编辑 | 费棋 【AI科技大本营导读】:看过英剧《黑镜》吗?圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景:其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能,可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人,然后留下的是一片灰白影像,就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。 与此不同的是,本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本,实现人像屏蔽,并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。所以,如果你发现相册里有以前开
导读:看过英剧《黑镜》吗?圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景:其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能,可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人,然后留下的是一片灰白影像,就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。
生成式对抗网络(GANs)是深度学习中最热门的话题之一。 生成式对抗网络是一类用于无监督学习算法的人工算法,由两个神经网络组成的系统实现:
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