并且 CycleGAN 一个非常实用的地方就是输入的两张图片可以是任意的两张图片，也就是 unpaired。 单向GAN 读者可以按照原论文的顺序理解 CycleGAN，这里我按照自己的思路解读。...我们希望能够把 domain A 的图片（命名为 a）转化为 domain B 的图片（命名为图片 b）。...而 G_AB(a) 经过生辰器 G_BA 表示为图片 A 的重建图片，用 G_BA(G_AB(a)) 表示。...判别 loss：判别器 D_B 是用来判断输入的图片是否是真实的 domain B 图片，于是生成的假图片 G_AB(A) 和原始的真图片 B 都会输入到判别器里面，公示挺好理解的，就是一个 0,1 二分类的损失...生成 loss：生成器用来重建图片 a，目的是希望生成的图片 G_BA(G_AB(a)) 和原图 a 尽可能的相似，那么可以很简单的采取 L1 loss 或者 L2 loss。
数据爬取 F12：查看网页源代码 经过定位发现这里面分了许多类，每一个分类对应一个图片组，点开图片链接后，进入里面，发现有许多头像。...分析源代码： 每一张图片都有一个超链接： 首先我们要爬取每一分类的链接，之后再对每一个分类下的图片下载下来。...class="img" 代码如下： # 爬取我要个性网中情侣头像 import requests import re # 获取情侣头像分类链接 def getCategory(url): #...接下来就可以下载每一个分类中的所有图片了。 分析源代码 每一个分类下的图片链接都在 里面。 所以这里我们首先需要正则提取出所有图片的url。...完整代码 # 爬取我要个性网中情侣头像 import requests import re # https://www.woyaogexing.com/touxiang/qinglv/2021/1142219
7.运维老大过了几分钟回了电话：DB服务器的CPU到100%了，有2个慢查询，先让我解决慢查询问题。 我有点没办法了，我在外面，看不了代码，也提交不了代码改动啊！运维老大说他那边先看看怎么处理。...8.这个时候，甲方拉了个群，将各方项目经理+开发负责人都拨通了，我发现我们项目经理没接入进去（他当时在忙其他事情）。我知道甲方老大肯定会审问我。...（后面说的脏话我就不在这里提了，大家自己去想吧。） 9.那个时刻，我好想怼回去，我哪知道什么时候能好。但我不能怼啊，各方老大们都在呢，而且我不敢惹甲方。很想跟PM说辞职不干了。...11.然后PM就打电话给我了，问了我怎么导致挂的，我说有慢查询，然后他跟我说运维进行了一定的扩容，但还是不起作用，运维正在升级最高配置，估计1个小时候能好。 12.这个时候我的心算是安定了一点。...17.我还是太天真了，过了几分钟后，有很多订单还是卡在支付成功的状态，没有进行下一步充值操作，这个时候我意识到问题的严重性，得赶紧回家了，跟PM说我半个小时能到家，到家后，我来排查这些异常订单。
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每个英雄各具特色，让人一次就能记住。尤其是特效支撑的人物动作，潇洒、自如、美观让人欲罢不能。 一直幻想有一天自己成为电影里面的主角，然后施展能力拯救世界。...其实说，视频在此技术用也是被拆分为图片了，所以它和换脸人的图片要求基本一样，视频要清晰，但是也不用过分清晰，视频中要只出现被换脸人的一个人的脸，如果有其他人的脸，需要把它去掉。...也就是说，既然我们想要将两张脸互换，那么我们可以设计两个不同的解码网络，也就是使用一个编码网络去学习两张不同人脸的共同特征，而使用两个解码器去分别生成他们。...图片来自简书，具体来源见文末 如上图，也就是设计一个输入端或者说一个编码器，分别输入两个不同的脸，然后两个输出端或者说两个解码器，这样我们就可以通过隐含层来分别生成两张不同的人脸了。...在此技术出现之前，人们想换个脸只能依赖手动PS。这就要花费很多人工和时间，而且想在视频里换个脸更难，每一帧都得换。 但自从这个叫做“deep fakes”的软件被匿名开源发布，一切都不一样了。
每个英雄各具特色，让人一次就能记住。尤其是特效支撑的人物动作，潇洒、自如、美观让人欲罢不能。 ? 一直幻想有一天自己成为电影里面的主角，然后施展能力拯救世界。...例如，将黑豹大哥换成我寡姐，活生生的刚中带柔呀~ ? 除此之外，还有蜘蛛侠，鹰眼等等英雄供你选择~ ? ?...也就是说，既然我们想要将两张脸互换，那么我们可以设计两个不同的解码网络，也就是使用一个编码网络去学习两张不同人脸的共同特征，而使用两个解码器去分别生成他们。 ?...图片来自简书，具体来源见文末 如上图，也就是设计一个输入端或者说一个编码器，分别输入两个不同的脸，然后两个输出端或者说两个解码器，这样我们就可以通过隐含层来分别生成两张不同的人脸了。...在此技术出现之前，人们想换个脸只能依赖手动PS。这就要花费很多人工和时间，而且想在视频里换个脸更难，每一帧都得换。 但自从这个叫做“deep fakes”的软件被匿名开源发布，一切都不一样了。
百度搜索“图片分屏加载”，映入眼帘的就是jquery.lazyload，相信很多人用过，或许现在还在用，今天我就来说说这个插件的严重BUG。 何为图片分屏加载？...顾名思义，就是让图片出现在浏览器可视区域内时，才进行加载。好处就是当页面上图片过多时候，不需要一次性加载完，大大提高了友好性，也减轻的服务器的压力。 ...第一屏就一张图片，但实际上已经把两张图片都加载好了。坑爹的还不仅如此，我们继续看，当我把滚动条滑动到第二张图片…… 纳尼？第三个请求出现了！！！...我一共两张图片，用了jquery.lazyload居然要下载3张，不仅没有减轻服务器压力，反而增加了，这不明摆着坑爹嘛。 ...关于这问题的解决方法，就是换插件，我找到另一个分屏加载的插件，叫：jquery.scrollLoading，具体说明可以看下这篇文章《jQuery页面滚动图片等元素动态加载实现》，这个插件真正实现了图片分屏加载
再次声明：只截了这两张图，再无其他 在琢磨Python换脸代码时，很容易就溯源到一份2015年在GitHub上开源的faceswap代码，试运行之后效果只能说还可以，不如预期，这里我们并不采用。...在一步步试验中，最终我选择了将眼睛区域继续拆分成左眼、右眼区，由于鼻子实在不好处理，忽略掉，再额外加上嘴巴区域进行换脸。 以下是效果图： ? 互换眼睛和嘴巴后： ?...min(landmarks.part(50).y,landmarks.part(52).y)-5, landmarks.part(54).x+5,landmarks.part(57).y +5 对要换脸的两张人物图片同时处理...有了脸部融合的简易算法，余下就是生产新图片等基础问题了。 回顾 说起来虽然简单，真实施还是有些繁琐的，涉及到许多图片信息问题，我也是能避就避，留作之后深入研究。...最后再放两张用GitHub上开源代码faceswap做的换脸图，男主仍是胡歌，女主大家可以猜一下： ? 女主： ?
换脸教程 大胆的想法不敢有，但你可能想按照国内的老少皆宜用法，制作一部符合自己嗜好的换脸视频。 门槛并不算高，甚至都不用自己训练一个deepfake模型，有现成的程序用。...接下来给人换脸分成3步：获取原始数据集，训练模型，转换视频。 按照程序要求分别有换脸和被换脸两个人的视频，并把她们的视频转换成256×256的图片。 ?...视频教程： https://www.bilibili.com/video/av19349170 网友：会有坏人替我换脸么？ 换脸效果太高，足够以假乱真，这引起了一些网友的担忧。...而上传换脸视频的UP主“换脸哥”账号中的视频也不见了，仅保留了两张图片，目前视频在B站已经看不到了。...这些作品没有任何恶意，也并非商业用途，如果认为这些内容有损您的权益，请私信联系，在下一定及时处理 (｀・ω・´) 正是因为PhotoShop等图片处理软件在今天得到普及，大家看到奇怪的图片都能意识到是假的
它把概率看成某个事儿可信度的量度，也就是说我们到底有多确定某件事儿会发生还是不会发生呢(我在说什么我自己也不知道)……可谓画风清奇～ ? 是不是感觉很抽象？脑袋有点晕？ 那就对了！...来来来，我给你出个题哈！你就想象去买彩票哈！三张彩票其中一张必中。你有一张，主持人拿两张。然后，主持人说用他的两张换你的一张，就说你换不换吧！ 我是换呢还是换呢，还是换呢？...就在此时，主持人把两张中的一张撕掉，用剩下的那张再跟你换，你换不换？ 我是换呢还是换呢还是换呢（循环ing）…… 此处当有马赛克，想知道答案的戳视频+1，不谢。 ?...世界是复杂的多变的，当你每天对不同的事儿做出“我相信”或者“我不信”判断的时候，你知道你到底在想什么吗？变成大人的我们不会再像小时候那样，非此即彼非黑即白的下结论。...贝叶斯辅助决策的最关键思想就是： 我们把A当做一般情况的理论预言，把B当做一次数据。有了新的数据，我们就可以对A的预测更加准确一点。 怎么样，小伙伴们你们get到精髓了嘛！
重要的是，不同于一般的换头发AI，这次的效果让你的脸与新头发完美融合。 一头逼真的「假发」：发型、颜色任你选 把这三样东西交给算法，你就能看到自己的发型合不合适。...1 自己的照片； 2 一张你想拥有的发型的人的照片； 3 另一张你想尝试的头发颜色的照片（或同一张） 例如，我的原生发型是这样的： 来试验一下别样的发型： 换个直发试试？ ...但也有一些细节给GAN的应用带来挑战，譬如：光线的差异带来了遮挡，在两张照片中的头部可能会出现不同，会带来生硬感。...通常情况下，这些使用GANs的技术会试图对图片信息进行编码，并在此编码中明确识别与头发属性相关的区域来切换它们。但只有当两张照片的拍摄条件类似时，这种换头发的效果才会很好——不过，这很难。...这里的目标是将特定图片的发型和颜色移植到自己的图片上，同时按照图片的光照和属性改变结果，使其一次就能达到令人信服的真实效果，减少步骤和错误来源。
def merge_face(image_url1,image_url2,image_url,number): """ :param image_url1: 被换脸的图片路径 :param image_url2...: 换脸的图片路径 :param image_url: 换脸后生成图片所保存的路径 :param number: 换脸的相似度 """ #首先获取两张图片的人脸关键点 face1 = find_face...face2['top']) + "," + str(face2['left']) + "," + str(face2['width']) + "," + str(face2['height'])) #读取两张图片...要换的脸： ? 换脸后： ?...总结 到此这篇关于Python实现AI换脸的代码的文章就介绍到这了,更多相关Python实现AI换脸内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
只要给AI看两张猫鼬的静态图： ? 在看到这两张图之前，AI从来没有见过猫鼬这种动物，训练集里没有。 AI没见过的动物还有很多，只要给它一两张照片熟悉一下，就可以把金毛换成它们的脸。...训练集里没有的动物，只要测试的时候能看到一两张图，就够了。 小样本学习 (Few-Shot Learning) 算法，对训练数据的要求大大大大大大降低了。 团队把算法开源了，还上线了一键换脸Demo。...△ 鸣谢我司夏老司 于是，各种动物都获得了半侧面的冷峻： ? 第二题，把一只雷布斯传了上去，也是半侧面： ? 意想不到，生成了贵族气息的半兽人： ?...AI就在这些见过的类别之间，修炼换脸技能： ? 可是，训练集里没有美洲狮。测试的时候，要生成美洲狮怎么办呢？...你也快去玩啊 这样 (优) 秀的AI，你一定也想调教一下。
清朝也是中国历史上最后一次大规模的海外扩张时期。"...商品标签+唛头，只是贴多两张商品标签到箱外，FBA数量已经写22个，但是你又让他下增值单，我看客户又写换22个，这个不得是双倍了吗？...表示不理解 所以客户单独我，我们到底还能不能做换标服务 S91456147231205061 贴22个，箱内单品20个，另外两张是贴外箱的 记得跟仓库说明 出参： 1....客户需要在五票货上换FBA商品标签+唛头，并多贴两张商品标签到箱外。\n2. 客户已在FBA数量栏填写22个，但增值单上又写换22个，可能存在重复。\n3. 客户单独对接你，询问关于换标服务的问题。...图片 入参： request.json 结果 当然还有很多方式也可以通过代码方式去实现，请自行尝试。
Deep Generative Adversarial Network，2018年的ACM MM 官方网站：http://liusi-group.com/projects/BeautyGAN 实现功能：输入两张人脸图片...，一张无妆，一张有妆，模型输出换妆之后的结果，即一张上妆图和一张卸妆图 采用了经典的图像翻译结构： 生成器G包括两个输入，分别是无妆图、有妆图，通过encoder、residual blocks、decoder...DB区分真假有妆图 训练了一个语义分割网络用于提取人脸不同区域的mask，上妆图和有妆图在脸部、眼部、嘴部三个区域需满足makeup loss，通过直方图匹配实现 把上妆图和卸妆图再次输入给G，重新执行一次卸妆和上妆...，从而得到两张重建图，通过cycle consistency loss需要和原始图相同 ?...，传入图片路径即可，推荐使用大小合适的正脸图片 python main.py --no_makeup xxx.xxx
不知大家在做前端页面的时候，有没有遇到类似这样的问题：有一个不是正方形的图片，可能是宽度大于高度的，也可能是高度大于宽度的，而你又并不想用背景图的方式来做，要实现用img标签来让此图片显示出一个正方形的且不变形的效果...即如下图：只显示图片中间部分（红框部分） ?...下面我们便来简单讨论如何实现让长方形图片显示出正方形的效果，首先我们本次讨论中用到的两张图片的原图就是上面的两张图片（一张宽度大于高度，另一张高度大于宽度） 1、背景图显示正方形效果的做法 首先还是从背景图的做法说起...，遇到类似的问题，我们大部分人首先想到的是，能用背景图片做的话，就直接用背景图片来做了，至少我是这么想的。...下面我们来测试一下每一个属性值显示的效果，为了更明显的看出区别，我们换另外一张图片。
这种情况可能就是因为他们都有很相似的黑色背景(滑稽) How to determine distance 下面来介绍一下最邻近算法怎样计算两张图片之间的距离：这里老师说到了 L1 距离和 L2 距离，...我上课的时候还记得有汉明距离，马氏距离，欧氏距离等，但是可能不是用于图像分类，因此这里就说下 L1 距离和 L2 距离 L1 距离就是两张图片中对应的每一个像素点的值都相减取绝对值，然后再求和，得出的便为这两张图之间的距离...给出一个 L1 距离的例子，方便理解，也就是说，如果图片很相似的话，两张图间的距离会很小，如果差异很大，那么两张图的距离会很大....L2 距离是两张图片中对应的每一个像素点的值都相减取平方，相加再开根号，得出的便为这两张图之间的距离 那么我们一般使用 L1 距离还是 L2 距离呢？...否则，超参数在你的验证集上跑的特别好，但是换了个验证集就不一定了，这会导致模型过拟合，就像是考试时提前把试卷给你看了，你考了很高的分数，但是换份试卷你就又做不出来了。
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