大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...选择合适的版本下载到本地硬盘 为了避免出错，请将DeepFaceLab解压到硬盘根目录 解压之后请打开你的DeepFaceLab目录，从1 – 10的bat批处理文件可以理解为一些快捷命令，以后AI换脸全靠这些...根目录，我们接下来分解data_dst视频，选择3.2) extract images from video data_dst FULL FPS 同之前分解data_dst一样，默认png可直接回车，...下面要提取data_dst的脸部图片。...回到DeepFaceLab根目录执行5) data_dst extract faces S3FD best GPU 跟提取data_src脸部一样，这里或许非常缓慢，请耐心等待。
视频中提取图像非常容易。...我提供了一个Docker文件让它更简单。 https://github.com/alew3/faceit_live 在训练模型超过48小时后，就可以获得非常好的结果了。...（username是你的Mac用户名） $ git clone git@github.com:iperov/DeepFaceLab.git *备注：我尝试git clone的方法时失败了（无法clone...知道这个概念与之后要把照片/视频放到哪个文件夹中密切相关。 2. 使用MTCNN(mt)来提取脸 在提取脸的环节，使用mt方式，而不是dlib(manual)提取法。 3....5) extract PNG from video data_dst 11) quit 6) data_dst extract faces Please enter your choice: 7
本文将分成3个部分，第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸，并从该表示中重建人脸图像。...提取和对齐-构建数据集 在第一部分中，我们主要介绍face_extraction_tools.py文件中的代码。 因为第一步是从视频中提取帧，所以需要构建一个将帧保存为JPEG图像的函数。...然后就是需要构建人脸提取器。该工具应该能够检测图像中的人脸，提取并对齐它。构建这样一个工具的最佳方法是创建一个FaceExtractor类，其中包含检测、提取和对齐的方法。...在AutoEncoder中，有两个主要组件——编码器和解码器。编码器获取原始图像并找到它的潜在表示，解码器利用潜在表示重构原始图像。...') 总结 在这篇文章中，我们介绍了DeepFaceLab的运行流程，并使用我们自己的方法实现了该过程。
据ZAO官方透露的消息，一个晚上ZAO的服务器就能烧掉200多万。（烧一天怎么也得500万以上了吧） 这也足见ZAO的火爆。 为什么ZAO火了 AI换脸，不是新鲜事。...这是经典模型，DeepFakes最初扬名就是靠它。DeepFaceLab对它做了些改进，让这个模型在低显存情况下也能用低配置参数运行。...官网说，DeepFaceLab虽然没有可视化界面，但步骤非常清晰，操作并不复杂。 换脸主要分为五个阶段： 视频转图片、提取脸部、训练模型、人脸替换、合成视频。 每个步骤只需点击BAT文件即可执行。...根据国外网友的实测效果，要运行fakeapp且电脑不崩溃，至少需要以下配置： 至少有2GB显存的英伟达GPU 英特尔i3或者AMD 9处理器 8GB内存 20GB剩余硬盘空间 以上只是最低的配置，制作一个换脸视频可能需要几天才行...因为训练Deepfake过程中大约每分钟会产生1GB的图像文件，通常SSD的空间较小，如果被训练数据占满，将会导致SSD性能下降。
2 DeepFaceLab https://github.com/iperov/DeepFaceLab Star 9900 DeepFaceLab是一种利用机器学习来替换视频中的面部的工具。...deepfake 的深度学习技术，这款工具本来的用途是用来识别和交换图片、视频中人物脸部图像的工具 。...该项目有多个入口，你只需要： 收集照片（或使用以下训练数据中提供的照片） 从原始照片中提取面部图像 在照片上训练模型（或使用以下训练数据中提供的模型） 使用模型转换源代码 4 d2l-zh https:...相反，它通过简单的HTTP请求与API交互。 它可以在大多数系统上运行，包括Raspberry Pi。...Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis（SV2TTS）”论文的实现，这是一个三阶深度学习框架，允许从几秒钟的音频中创建一个数字化的语音
Deepfake创建的第一个尝试是FakeApp，它是由Reddit用户使用自动编码器-解码器配对结构开发的[23，24]。在该方法中，自动编码器提取面部图像的潜在特征，然后使用解码器重建面部图像。...早期的尝试是基于从伪造的视频和伪造的视频合成过程的不一致性中获得的手工特征。 另一方面，最近的方法将深度学习应用于自动提取突出特征和判别特征以检测deepfakes。...[46]使用“词袋法”提取一组紧凑特征并将其输入到各种分类器中，例如SVM [47]，随机森林（RF）[48]和多层感知器（MLP）[49]以进行区分从正品交换了面部图像。...总共获得了385,198张训练图像和10,000张真实和伪造的测试图像，以验证所提出的方法。另一方面，一般数据集是从ILSVRC12中提取的[65]。...作者创建了一个包含10个真实视频和16个操纵视频的测试数据集，其中DeepFaceLab工具从真实视频中制作了假视频[25]。
如果你正在寻找最强大的 Python 抓取工具？不要再看了！这一行代码将帮助你立即启动并运行。 Scrapeasy Scrapeasy 是一个 Python 库，可以轻松抓取网页并从中提取数据。...它提供以下主要功能： 一键抓取网站——不仅仅是单个页面。 最常见的抓取活动（接收链接、图像或视频）已经实现。 从抓取的网站接收特殊文件类型，如 .php 或 .pdf 数据。...好吧，如前所述，该页面只是网站中的一个站点，让我们通过初始化W3schools页面，来尝试不同的示例。...w3 = Page("https://www.w3schools.com/html/html5_video.asp") 如果你还没有猜到，你很快就会明白为什么我选择了这个页面。...Scrapeasy 可让你在几秒钟内从网页下载视频，让我们来看看如何。 w3.download("video", "w3/videos") 是的，仅此而已。
Deep Video Portrait 软件则尝试利用 GAN 改进视频处理能力，于是首个研究 deepfakes 的 YouTube 频道正式上线：这次产出的不再只是伪造色情片，包括政治名人或好莱坞大牌的...2018 年首次发布的 DeepFaceLab 等 Deepfake 工具正在加速这项技术的发展，专注于 deepfake 的 YouTUbe 频道拥有数百万关注者，网上的 deepfakes 数量也在...几个月后，优化版本 StyleGAN3 也很快出现在公众面前。 DeepFaceLab 的缔造者则在 2021 年首次展示了 DeepFaceLive。...与之对应，3D GAN 也能利用一张真人图像还原出 3D 模型。因此，EG3D 生成的伪造图像更加逼真，因为它生成的人物在不同视角下能够始终保持一致。...2022 年，斯坦福互联网天文台的研究人员在为期两周的研究中，从 LinkedIn 处发现了 1000 多份可疑的个人伪造资料。
URL2Video从HTML源中提取资源（文本、图像或视频）及其设计风格（包括字体、颜色、图形布局和层次结构），并将这些可视资源组合成一系列的快照，同时保持与源页面相似的外观和感觉，然后根据用户指定的纵横比和持续时间...为了使内容简洁，它只显示页面中的主要元素，例如标题和一些多媒体资源。它限定了观众所感知内容的每个视觉元素的持续时间。...在URL2Video的创作界面（左）中，用户指定源页面输入的URL、目标页面视图的大小以及输出视频参数。URL2Video分析网页，并提取主要的视觉组件。...请注意它如何在从源网页面捕获的视频中对字体和颜色选择、时间和内容排序作出自动编辑决定的。 URL2Video从我们的Google搜索介绍页面（顶部）识别关键内容，包括标题和视频资源。...实验结果表明，URL2Video能够有效地从网页中提取设计元素，并通过引导视频创建的过程为设计师提供支持。
比如基于上面这条日志，除了固定的几个字段我不能控制输出，我只想输出MESSAGE、_HOSTNAME、__MACHINE_ID、SYSLOG_FACILITY字段的内容，并且以json-pretty和json-sse...序列号用于标记日志消息的顺序，确保它们按照正确的顺序显示。i: 代表日志文件索引号（file index），它指示了包含当前日志消息的日志文件的索引位置。每个日志文件都有一个唯一的索引号。...m: 代表日志文件位置（monotonic），它表示日志消息在日志文件中的位置。它是一个递增的数值，用于确保日志消息在日志文件中的唯一性和顺序。...使用 -x 或 --catalog 选项，journalctl 命令会尝试显示与每条日志消息相关联的消息目录信息：journalctl -u sshd -x -n图片如果没有关联的日志，则还是正常显示。...12.截断输出(--no-full)此参数会禁止完整显示长日志消息的内容。
从效果图来看，果然一点挑不出毛病！ ? 据了解，迪士尼研究室与苏黎世联邦理工学院合作基于 GAN 提出了一种新型算法，它可以自动实现图像 / 视频中的人脸交换，同时保证数百万级的高分辨率。...不过，研究人员表示他们采用了一种渐进式的方法（Progressive Training）对源视频 / 图像进行预训练，算法可从中提取较高分辨率图像。...人脸交换源的完整示意图 步骤 1 和 2：对源图像进行面部识别、特征提取，以及标准化剪裁（1024x1024）; 步骤 3：将图像输入通用编码器进行模型训练； 步骤 4：将解码后输出的图像与需要匹配的目标进行多频带混合...前两列分别源图像和目标图像，需要进行 AI 融合，从之后的图像可以看，本次研究模型在细节融合、图像分辨率以及阴影处理上，要高于其他算法模型。 而且，它采用的多频带混合在消除伪影方面要明显优于泊松混合。...不过，研究也存在明显的局限性，比如显示无法对戴眼镜的人进行稳定的人脸交换，不是因为眼镜部分无法渲染，而是无法将脸部与周围图像混合。研究人员曾尝试调整输入源与之相匹配，但结果时好时坏。
编程语言的易用性，它在实时和非实时系统中的效率，以及它丰富的“救急”库集合，是开发人员喜欢 Python 的重要原因。...DeepFaceLab 是一种工具，可以创建深层假图像和视频，它允许你做很多有趣的事情，如改变、取消年龄和交换脸。为了让事情更有说服力，你甚至可以改变他们的语言，尽管这需要精通视频编辑软件。...此工具的一些各种功能包括： 上下文语境分析 强大的模糊引擎 支持多线程分析 支持从文件中消除有效负载 定制的 HTML 和 JavaScript 解析器 扫描任何过时的 Javascript 库 ---...s0md3v 的轻量级和快速爬虫遵循开源智能框架的指导方针和方法，该框架允许收集和分析从开放或公共来源获取的信息。...Rebound的工作方式是，使用该工具运行文件，它会检查文件中存在的任何编译器错误，并获取它能找到的任何相关的堆栈溢出线程。
它的易用性、实时和非实时系统中的效率，以及广泛的包集合，这些只是开发人员喜欢 Python 的部分原因。 像 Python 这样的编程语言可以让你自由地将你的梦想项目变成现实，并向世界展示你的才华。...业内一些大公司正在积极使用 Airflow，比如 Adobe、 Lyft、 Slack、 Expedia 等等。 4....使用这个工具只需安装库，运行命令，提到你想要的关键字作为参数，然后这个工具就能发挥它的魔力。本质上是搜索 Google 图片索引中带有特定关键词的图片，一旦找到就下载它们。...你还可以从另一个 Python 文件中调用这个库，它仍然可以正常工作。如果你需要从谷歌批量下载图片，这确实是一个有趣且实用的项目。 7....即使是最基本的任务，Shell 和 Python 也合作得更好，因为它深深地集成在 Xonsh 中。
(--lines)不指定数字默认只显示最近10行，-r(--reverse)反向显示，从近到远。...10行，-b 0只显示本次系统启动到目前为止的日志。...、pidof、ps诸如此类的命令是查不到PID的，不要觉得奇怪，因为它们只能查当前正在运行的进程PID，而systemd会记录进程的PID，不管服务是否正常。...stdout：表示消息通过标准输出（stdout）传输，通常是由应用程序直接打印到控制台或输出到文件中。 journal：表示消息通过本地套接字传输，由 systemd-journald 接收和处理。...从前面的示例不难看出，journalctl是一个功能强大且灵活的命令行工具，它提供了多种过滤和排序选项，能够快速定位和解决问题。
我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。...我首先尝试将目标检测应用于我的网络摄像头。...要将其数据流发送到 docker 容器，请在运行 docker 镜像时使用 device 参数： docker run --device=/dev/video0 对于 Mac 和 Windows 用户，...用这种方法我得到了如下的错误消息： The program 'frame' received an X Window System error....然后，工作单元从输入队列中提取视频帧，处理后将它们放入第一个输出队列（依然带着它们相关的视频帧编号）。
对于大多数WebRTC PaaS用例，参考框架（https://chromium.googlesource.com/external/webrtc/+/master/video/full_stack_tests.cc...它只会有助于事后分析。那么如何在不需要额外录音、上传、下载...的情况下实时检测到质量下降并采取行动呢？ 在我的案例中，或者在某些特定情况下，哪个WebRTC PaaS提供了最佳视频质量呢？...NARVAL TRAINING：密集深度神经网络图 对于特征提取部分，我们选择了在不同图像质量数据集上发布和评估的度量和特征。...由于每个数据库包含多个失真，我们不能随意拆分折叠，因此我们尝试选择5个折叠，这样所有失真都存在于一个折叠中，并且我们对所有测试保持相同的分布。然后，只考虑折叠的平均值。...full reference technique, American National Standards Institute, Ad Hoc Group on Video Quality Metrics
,好消息是,作为用户,我们可以完全访问整个文件夹的内容.典型的Teams安装应包含以下文件： ?...ProcessStart方法正在执行多项检查,我仅介绍相关检查. var appDir = Path.GetDirectoryName(Assembly.GetExecutingAssembly().Location...server \ 要利用此漏洞,攻击者需要： 在打开的共享文件夹中获取网络内部的文件.从该共享访问有效负载到受害机器.看起来情况很复杂,路途漫长,但我们可以使其成功. 0x06 Remote Samba...nupkg包,在我的示例中为Teams-1.3.00.27559-full.nupkg 转到 ％localappdata％/ Microsoft / Teams / packages 以选择Microsoft...POC验证视频 视频链接：https://player.vimeo.com/video/444679044?
然而更重要的是，它提供了一个模块化框架，以完全可微和可学习的方式从对象构建和组成3D场景，让我们向神经三维设计的世界更近一步。...在这篇文章中，我将进一步研究GIRAFFE源代码，并生成一些快速的可视化示例。 简单回顾一下nerf，它们是一种描述和渲染3D场景的方法，在3D体积中任何给定的点上它的密度和辐射。...对于空间中给定的(x,y,z)视点，图像将方向(θ， φ)的射线投射到一个场景中。对于这条线上的每个点，我们收集其密度和视相关的发射辐射，并以类似于传统光线追踪的方式将这些光线合成为单个像素值。...这些NeRF场景是从各种姿势拍摄的图像收集学习，你会使用在结构从运动应用程序。...要自己尝试一些渲染，请首先运行 README.md 文件中的快速入门说明。这将下载一个预训练模型并将一系列输出可视化（如下所示）写入文件夹 out。
运行 Node.js 服务 如果您没有从工作目录中关注此codelab，则可能需要安装step-05文件夹或当前工作文件夹的依赖项。...从你的工作目录中运行下面的命令： npm install 一旦安装了，如果你的Node.js服务没有运行，调用下面的命令在你的工作目录下启动它： node index.js 确保你正在使用的是上一步Socket.IO...在窗中的新 tab中再次输入localhost:8080。一个视频元素将显示从getUserMedia()获取的本地流，而另一个将通地 RTCPeerConnection显示'远端'视频流。...尝试建立一个共享房间名称的替代方案。 如何改变应用？ 你学到什么 在该步骤中你学会了如何： 使用在Node.js上的 Socket.IO运行 WebRTC信令服务。...如果您遇到奇怪的缓存问题，请尝试以下方法： 按住ctrl并单击“重新加载”按钮进行硬刷新 重启浏览器 在命令行运行npm cache clean 下一步 了解如何拍摄照片，获取图像数据以及在远程同伴之间共享照片
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