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    去除双下巴有奇招,浙大00后本科生全新美颜算法登上ACM SIGGRAPH

    机器之心专栏 机器之心编辑部 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法,仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑。该方法在去除双下巴等应用中效果显著。 随着社交网络、直播以及短视频的流行,为了给别人留下更好的印象,人脸编辑「美颜」的应用范围越来越广泛,不断发展的科学技术使人脸编辑产生了非常多的研究分支。其中,生成对抗网络(GAN)的隐空间一直是个热点问题,现在越来越多的

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    求实求新 | 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金成果分享(二)

    在越发重视科技自主创新,新产业国际竞争逐渐激烈的时代,我们更加坚信,科研道路没有捷径可走,只有脚踏实地,一步一个脚印,不断积累方能实现创新。 7年来,犀牛鸟基金为全球范围内的青年学者提供了解产业真实问题、接触业务实际需求的机会,并通过连接青年学者与企业研发团队,开展基础扎实的产学科研合作,推动双方学术视野的拓展及原创应用成果的落地,为科技自主研发的探索和创新储备能量。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金合作进入收官阶段,小编将分四期介绍全部25个科研基金项目,本期将继续重点介绍《计算机视觉及模式识别》研究

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    基础 | 如何通过DCGAN实现动漫人物图像的自动生成?

    基于生成对抗网络(GAN)的动漫人物生成近年来兴起的动漫产业新技术。传统的GAN模型利用反向传播算法,通过生成器和判别器动态对抗,得到一个目标生成模型。由于训练过程不稳定,网络难以收敛,导致生成的图像缺乏多样性和准确性,甚至会产生模式崩溃。本文基于深度学习,参考相关实战项目pytorch-book,学习网络的训练方法,采用经过标准化处理和分类的动漫人物面部图像知乎用户何之源分享的素材,训练DCGAN,实现动漫人物图像自动生成。在训练过程中,控制实验参数,进行定量分析和优化,得到可自动生成动漫人物图像的生成器模型。主要工作如下:

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    清华博士用几个小灯泡骗过红外识别,首次让红外检测性能直降34% |AAAI2021

    ---- 新智元报道   作者:朱小佩 编辑:好困 【新智元导读】众所周知,打印一张图揣身上就能骗过图像识别,那你知道如何才能骗过红外识别么? 在疫情期间,红外行人识别系统被广泛应用。 这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势: 1. 对于温度敏感,红外图像的成像利用了物体的热辐射,所以可以反映出物体的温度,这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2. 红外成像具有一定的「透视」特性,即使人体被一些衣物遮挡,但是热辐射依然可以透过衣物被接收器感知到,所以可以透过遮挡进行成像。 尽管目前红外行

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