评估者的可靠性 在我们比较不同的人脸检测 API 之前，让我们先自己扫描图像吧！一个普通的人能检测到多少张脸？ 如果你已经看过我的数据集，你可能已经看到了一些包含棘手面孔的图像。棘手是什么意思？...好吧，指的是只看到一张脸的一小部分或这张脸处于一个不寻常的角度时。 是时候做一个小实验了 我浏览了所有的图片，记下了我认为已经检测到的面孔数量。...我会用这个数字来计算每个供应商对图片的成功率，看看它是否能检测到像我一样多的面孔。 然而，设置仅由我单独检测到的预期面部数量对我来说似乎有点太偏颇了。我需要更多的意见。...这时，我恳请我的三位同事浏览我的照片，并告诉我他们会发现多少张脸。我给他们的唯一任务是告诉我你能探测到多少张脸，而不是头。我没有定义任何规则，我想给他们任何可以想象的自由来完成这项任务。...首先，我的数据集中确实有很多棘手的图像。其次，我们不应该忘记，作为人类，我们有着两百万年的进化背景来帮助理解什么是什么。 虽然许多人认为我们已经掌握了科技领域的人脸检测，但仍有改进的余地！
很多人都有脸盲的体验，对我而言，脸盲是一大难题。不仅看外国电影会脸盲，连内地明星我也会。比如，假如你在不同的电视剧里分别看到李沁和孙怡两个人，深感困惑到底谁是谁的时候，你会怎么做？...我们下意识地，在对比着她俩在不同情景下的图片，通过不断的对比，提升自己【提取特征】的能力。这里样本量可能不够大，这两位明星各三张图片，我仍然难以辨认她们。...对于分辨能力比较弱，没见过多少妆容精致的女明星的我，正样本对和负样本对看起来可能差不多，我可能无法判断正样本对和负样本对，也就是说，从上面六张图里，你挑两张给我，我都不知道是不是同一个人。...而对于不脸盲的人来说，你挑两张图，他可能就知道是不是同一个人。 而我们改善自己脸盲问题的方式，就是不断的去学习，哪对图片是同一个人，哪对是不同人，从而提高分辨能力。...现在我们来看，对于牛逼的神经网络，分子的相似度应该很高，值会很大。 而分母的每一项，除了m=j的时候，其他项都应该非常小，甚至接近于0。
关于Deep fakes Deep fakes 是一种使用AI深度学习，能够将一张图片中人的脸换到其他人的图片上的技术。通过这种技术，我们可以创建一个非常逼真的“假”视频或图片，“换脸”因此得名。...基本思路非常简单：对于每张脸，我们都训练一套编码器和相应的解码神经网络。编码时，使用的是第一个人的图片。而解码时，却是使用第二个人解码器。...对于训练部分，试试这菜需要搜集每个人几百张不同姿势的图片，用吴秀波这种明星来做训练很容易，毕竟有大量的网络公开图片视频。 图片不足时，我们还可以从现有视频中提取。...尽管受限于在Mac上无法使用DeepFaceLab的GPU模式，部分操作被剪掉，但大部分核心功能被成功转移。接下来的实验的目的就是复现这位大神在Mac上实现换脸的过程。 1....使用hist来排序（对图片换脸无意义） 这个过程中你可以删除一些明显不是人脸的图片，但记住都使用hist方法来排序。 4.
为简单起见，我展示给你的人脸识别系统是使用灰度图像的特征脸方法。...所以你应该收集每个人的一组预处理后的脸部图片用于识别。...所以现在可以用30个特征脸，平均人脸图片，和一个含有30个比率的表，来代表全部的200张训练图片。...在另一幅图片中识别一个人，可以应用相同的PCA计算，使用相同的200个特征脸来寻找200个代表输入图片的比率。并且仍然可以只保留前30个比率而忽略其余的比率，因为它们是次要的。...使用OpenCV的函数“cvEigenDecomposite()”，每张输入的图片都被投影到PCA子空间，来观察哪些特征脸的比率最适合于代表这张图片。 4.
对于每一张脸来说，无论光线明暗或面朝别处，它依旧能够识别出是同一个人的脸。 能够在每一张脸上找出可用于他人区分的独特之处，比如眼睛多大，脸有多长等等。...最后将这张脸的特点与已知所有人脸进行比较，以确定这个人是谁。 第一步：找出所有的面孔 很显然在我们在人脸识别的流程中得首先找到图片中的人脸。...分析每个像素对我们来说有点不划算，因为它太过细节化了，我们可能会迷失在像素的海洋里，我们应该从更高的角度观察明暗的流动。 为此我们将图像分割成16x16像素的小方块。...在每个小方块中，计算出每个主方向有多少个剃度（有多少指向上，指向右上，指向右等）。然后用指向性最强的那个方向箭头来代替原来那个小方块。 ?...每次训练要观察三个不同的脸部图像： 加载一张已知的人的面部训练图像 加载同一个人的另一张照片 加载另外一个人的照片 然后，算法查看它自己为这三个图片生成的测量值。
刚开始使用To-Do时我也是一脸嫌弃；而现在To-Do已成为我每天必用的应用了。 是的，和微软声称的一样， Microsoft To-Do确实 是一个轻量和智能的待办清单。...这四个策略可以简单地用几张图片阐述完毕（图片我用手机拍的，将就一下；书很不错，建议购买）。 ? 这个遥控器有4、50个按钮。这是面向专家型用户的，有专家型用户所需的所有功能，但绝对不简单易用。...转移 ? 转移也是一种常见的策略，但使用难度较高。 我正在使用的小米盒子遥控器和图上的遥控器一样只剩下几个按钮。...To-Do旨在利用现有的行为模式来创造更多的生产力习惯。“我的一天”是我们新产品的核心。当你每天打开“我的一天”的时候，你会有一个清空的空间，以添加你想要当天完成的待办事项。...研究表明，一个人最高峰的认知警觉时间是醒来后大约2-4个小时 - 这是一个完美的时候来识别和写下你最重要的待办事项。 如果你在一天中花费这些时间来确定当天的目标优先级，你将有一个明确的计划。
我们的究极目标就是把一个人的脸换成另一个人的脸。这是我们的目标，实现这个目标分两步，第一步，找脸，第二步，换脸。（竟如此简单！垃圾楼主，拖出去斩了！）...找脸和换脸这两部我建议大家调用API来做，百度，阿里，腾讯什么的都能用 只不过有的要掏钱。...这是我把同学的脸换成了赵四 （本图片仅用作教育学习，非商业用途） ?...这是室友激动的话语 我觉得我沸腾了 源码我改成了txt格式，你改成.py，电脑有python环境的话应该能运行，另外程序使用了四个库，程序运行前先确定你有这几个库。没有的话就pip安装一下。...第一个找脸的接口 ? 第二个换脸的接口 多说两句，我也是初学者萌新，有什么错误的地方还请各位带佬，多多指正。
前几天，我浏览YouTube的时候，看到了一段非常流行的视频。在视频里，一个人声称自己要连续打脸24小时。视频的长度就是整整的24小时。我跳着看完了这个视频，确实，他就是在打自己的脸。...许多评论都说这个视频是伪造的，我也是这么想的，但我想确定这个结论。 计划 写一个程序来检测视频中是否有循环。我之前从来没有用Python处理过视频，所以这对我来说有点难度。...我用两个字典类型的变量来进行计数。一个跟踪我已经看到的帧，另一个跟踪所有完全相同的帧。当我逐个浏览每一帧时，首先检查以前是否看过这一帧。...如果没有，则把这一帧添加到我已看过的帧字典中(见下面的seen_frames)。如果以前看过这一帧，则将它添加到另一个字典(dup_frames)的列表中，这个字典包含了其他一模一样的帧。...所有桶中最多的帧是多少? 4。 这里的目标是获得大量的桶(第一个数字)，并且每个桶内的帧数尽可能的少(平均或最差情况)。理论上来说，由于我正在看的这段视频有1个循环，所以每桶应该只有2帧。
前几天，我浏览YouTube的时候，看到了一段非常流行的视频。在视频里，一个人声称自己要连续打脸24小时。视频的长度就是整整的24小时。我跳着看完了这个视频，确实，他就是在打自己的脸。...许多评论都说这个视频是伪造的，我也是这么想的，但我想确定这个结论。 计划 写一个程序来检测视频中是否有循环。我之前从来没有用Python处理过视频，所以这对我来说有点难度。...我们想看看视频中是否有多个帧出现了多次，有一个方法，就是计算我们看到的每一帧的次数。 我用两个字典类型的变量来进行计数。一个跟踪我已经看到的帧，另一个跟踪所有完全相同的帧。...这种情况很有可能发生，因为算法并不完美，偶尔也会混淆，认为两个相邻的帧是相同的。我们看看下面这几个数字： 有多少个匹配的桶？从上面可以看到，有3个。 每个桶中的平均帧数是多少？...所有桶中最多的帧是多少？ 4。 这里的目标是获得大量的桶（第一个数字），并且每个桶内的帧数尽可能的少（平均或最差情况）。理论上来说，由于我正在看的这段视频有1个循环，所以每桶应该只有2帧。
我对苹果实现FaceID的技术很感兴趣，希望了解如何使用深度学习来实现这个过程，以及如何优化每个步骤。在这篇文章中，我将展示如何使用Keras实现一个类似FaceID的算法。...所以，它应该主要使用一些训练数据来预测“真”或“假”，但与许多其他深度学习用例情况不同，这种方法实际上是行不通的。首先，网络要使用从用户脸上获得的新数据进行再训练。...使用这种技术，人们可以使用大量面孔来训练这种架构，以识别哪些脸最为相似。如果拥有不错的预算和计算能力（像苹果那样），也可以使用更难的例子，使网络对诸如双胞胎，对抗攻击（面具）等更具鲁棒性。...另外，FaceID能够适应你的方面的变化：突兀的变化（例如，眼镜，帽子，化妆）和细节变化（面部毛发）。这需要通过在此映射中添加参考脸的向量来完成的，它根据你的新外观计算而来。...让我们从注册开始：我从数据集中采集了同一个人的一系列照片，并模拟了注册阶段。该设备开始计算每个姿态的嵌入，并将它们存储在本地。
让视频会议不再枯燥，一键换脸，想用谁的身份开会就用谁的身份。现在，这个名为 Avatarify 的 AI 换脸项目可以在苹果商店中下载使用了。...这个项目主要借助今年三月份发布的一篇 arXiv 论文《First Order Motion》，无需事先对目标图像进行任何训练，就能用另一个人的视频来替换自己的图像。...一阶运动模型整体框架 具体的操作过程也非常简单： 先导入一张静态图片，照片中的五官会随着视频中真人动作做出相应的变化，比如挑眉毛、眨眼睛、说话等动作，看起来就像是换了个人在开会。...这款应用的使用方法依然非常简单：在 app 中选择一张图片，即可开展一番表情操纵，最终生成的就是你想要的人脸视频了。 ?...蒙娜丽莎：「你喜欢我的微笑吗？」（Do you like my smile?） 试用效果 本着负责任的态度，我们对产品进行了试用。
这里我先简单介绍一下计算机视觉做的事情是什么，然后再给大家引申一下，在一些业务里应用这些技术的可能性。 ? 这个图是我今天早上临时加上的，我觉得这样画应该更容易理解一些。...然后是图搜，图搜的信息基础是没有结构化描述的，计算得到的是一个特征。我们常谈到的人脸识别就是典型的图搜应用，最典型的 1:N 人脸搜索就是以一张脸搜图库里的脸，得到和它距离很近的一些脸。...另一个要说明的是视频，这就是刚才讲的，逐渐会把后端视频的处理转移为前端抓拍之后在后端对图片的处理，这样降低了两个数量级的成本之后，最大范围地进行业务的推广。...一个人开了车，然后从这个车上下来，这个时候，我作为一个人很容易知道这个车是他的车，他是司机也好，他是副驾驶也好，这个关系我知道，但是人工智能很难处理这样的事情，它需要通过一些逻辑上的分析以及一些模糊的匹配去得到这样的关系...包括人脸和人体也是一样，能看清这张脸，但是当其他任何拍这个人拍得比较小的时候，这张脸看不清楚了，我怎么知道这个人还是你，这也是一个要打通的关系。人体和手机更是这样。
一般人觉得某个角色像自己，主要有以下几点，第一：人脸的一些大特征更像，比如一个人都在咧开嘴笑，那么原图和生成图如果都采用一种表情，则大概率会被认为是像。...使用/imagine命令后，用Prompt来加入关键词语句，关键词语句需要对你这张图片进行较为详细的描述，比如人物衣着，面部表情，发型等等细节。...而iw值，可以从2 依次进行降低，这也是我在生成多次图片的时候的一个习惯，iw如果为2，代表对垫图的参考程度更高，我们分多条命令依次往下降低，观察生成的图片效果。...但是有时候我们会发掘人脸和原图并不是特别相像，所以我们可以进一步使用换脸机器人来操作。对人物面部进行精修（Photoshop的操作就不多讲了，相信大家都会。）...007.添加insightfaceswap换脸机器人 在浏览器访问 https://discord.com/login?
人工智能「 服装设计师 」上 人工智能「 服装设计师 」中 实现一个人工智能设计师的方案有2种，从设计元素出发，给各种元素设定变量范围,通过自动排版来完成；另一种是通过生成对抗网络GANs，直接画出来...通过人的侧脸生成正脸 ? 生成二次元萌妹子头像 GANs生成的有一层绘画的含义，因为是一个一个像素绘制的。这种生成方式，留待以后的文章更新。...借鉴的是微软这篇论文： Automatic Generation of Visual-Textual Presentation Layout 的思路，改进了下： 我把各种要素提炼了下，兼顾个性化的定制...，形成以下方案： 设计图尺寸可变； 图片支持背景图及任意多个主图、配图； 文字支持标题、小标题、正文、角标等； 色彩可自由变换； 字体、字号可配置； 图片可添加滤镜； 图层可调整。...下面重点介绍下他山之石：微软这篇2016年发表的论文，分析智能排版的方式实现一个人工智能设计师。
deepfake 在 GitHub 上的自我描述是：一种利用深度学习技术识别和交换图片、中人物脸部图像的工具，也就是俗称的“换脸神器”。...但更多的使用者将 deepfake 当成了视频造假工具 —— 把一个人的脸庞转移到另一个的身上，让假视频、假新闻轻松传播到全网。 不信看看下面这些动图，你能辨认出真假？ ?...但现在，deepfake 等深度学习技术的出现大大降低了换脸门槛，使用者不仅用它来捏造针对政要人士的假新闻，还用它来制造女明星的色情片。 这些假视频、假新闻的危害性之大这里就不赘述了。...为 alexeldeib 的用户自称是微软的员工，并进行了这样的回复：“我认为这个行为是微软指示 GitHub 执行的操作，而不是 GitHub 的独立决定。...最后我想以帖子中一位用户的评论结尾 ——“我可能不同意你所说的话，但我誓死捍卫你制造名人虚假裸体的权利”(“I may not agree with what you have to say, but
也就是说，如果以这样的方式表示图片，并且每张图片都是人脸的话，那么信息就是极其冗余的：位图用了 172800 个像素——也可以称为 172800 个特征——来表示一张人脸图片。...为简单起见，我们把这组图片降到5维，也就是只用 5 个特征来表示一张人脸图片。上面提到，如果只用5个特征，那每个特征本身就不能是一个像素点这么简单。那么这5个特征是什么呢？如下所示： ?...同一个人的照片可以千变万化，为了实现人脸识别，我们当然不能一个一个像素点地去比对，而应该通过这些“主要成分”考察人脸图片是怎么构造/叠加出来的。...没错，这些 Eigenface（或许可以译作特征脸或本征脸）实际上就是原始图片协方差矩阵的特征向量（更多数学免去）。很奇妙吧？通过求特征向量就能做基本的人脸识别或文本分析，你是否也感到了数学之美？...比如有人说“我今年入关的时候，为了迷惑他们的识别系统，特意换上了黑框眼镜”，这样行得通吗？根据近年最新的研究[9]，即使脸部有大面积遮挡（如下图），也能实现高精度的识别。
然后我们找到目标人脸，将目标人脸的无表情标记与基础人脸的无表情标记进行简单对齐，通常来说人的无表情状态应该是相似的。...（下图是测试时对文章内的小姐姐进行人工挑眉操作） ? 二.进行表情标记 使用Matlab来进行表情标记是表情合成的第一步，我们需要将最能圈出人的表情的部分圈出来。...最后的就是体力活耐心标定了，这里可以将脸的各个部位储存为不同的矩阵方便将来修改（至少把脸型分开），然后在标定表情时要注意如果是同一个人的表情可以先把之前标好的点显示出来再点新的点，甚至直接在旧的点上稍加修改...还有一点就是建议把脸的轮廓(图像的轮廓应该也可以)圈一次，些标记点不用参与运算但是在后面变形时可以有效保证图像不会过度变形。...五.后记 很明显效果还不理想，首先是有些变形方面的问题，这个我估计只要更细心地标记图片，增加不会变化的图片的标记点数量可以解决，再仔细调整权重参数可以解决。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，费了好半天，下了100张图片： 另外一个人的样本是凯瑞穆里根，由于实在是找图片麻烦，所以直接截取了《The Great Gatsby》里的视频，然后用ffmpeg转化为图片，大概有70张的样子。...此处脸部检测的一个简单过程如下： a.首先使用黑白来表示一个图片，以此简化这个过程(因为我们并不需要颜色数据来检测一个脸部)。 b.然后依次扫描图片上的每一个像素点 。...d.但是保存所有这些梯度会是一个较为消耗存储的过程，所以我们将整个图片分成多个小方块，并且计算里面有多少不同的梯度。 然后我们使用相同梯度最多的方向来表示这个小方块的梯度方向。...(卷积神经网络抽取特征)，以一种压缩的方式来表示这个图片。
根据人脸位置和人脸关键点，裁剪出人脸区域，并根据关键点将人脸图片进行矫正，得到「标准脸」。 计算「标准脸」的人脸特征向量。...在理想的状况下，我们希望“向量表示”之间的距离就可以直接反映人脸的相似度： 对于同一个人的人脸图像，对应的向量的欧几里得距离应该比较小。...对于不同人的人脸图像，对应的向量之间的欧几里得距离应该比较大。 所以，每个人脸的类别中心，应该尽可能远一些，这样才能用于区别不同的人。...为处理好的视频添加音频。 直接看代码。...PS：文中出现的所有代码，均可在我的 github 上下载，欢迎 Follow、Star：点击查看
前几天，AI 换脸这条新闻你关注了吗？ 说的是一位博主将 1994 年版《射雕英雄传》里朱茵的脸换成了杨幂的脸。...让我们一起来看看 AI 换脸背后的原理： 人脸检测 → 多人脸区域分别做面部关键点检测 → 面部区域分割 → 图像线性融合 顺着这个思路，我们可以看到 AI 换脸里最重要的一环就是人脸检测，要进行人脸识别...人脸对齐：就是根据人脸中五个特征点位置（两个眼睛、两个嘴角、鼻子）将人脸缩放到一定的尺寸。 提取特征编码：通过训练一个人脸识别模型来提取人脸特征编码。...编写人脸入库、搜索 API 程序 这里我们利用训练好的模型文件，使用 Flask 编写一个人脸特征编码入库、搜索 API 。我们将入库的特征编码存于程序中的一个数组里面。...最后，以上并非完整全文，提示大家如果有 Gpu 环境的话，可以使用 Gpu 来进行模型推理，以上操作我均使用 root 用户。本文所提到的代码都上传到我的 Github 上了。
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