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如何在11快速鉴别“有趣的灵魂”?

包治百病 口红续命 双十一已过半,熬到凌晨2点才睡的你 看着已清空的购物车 是否觉得自己的美貌又增添了几分 然鹅,好看的皮囊千篇一律 有趣的灵魂万里挑一 如何在11快速鉴别身边“有趣的灵魂”?...摄影、书法、美食烹饪、舞蹈健身、乐器表演都在等你来学,相信鹅老师,你就是那个浑身散发文艺气质、热爱生活的仙女本仙~ 适逢购物季,为了表达诚意 鹅老师为大家争取了 超多福利~ 11月4日-11月13日,...(鹅老师swear,买了就返,绝不套路~) No.3 福利三:邀好友共赢返利 活动期间,拉上好友结伴买课,最高可返15%的学费。...活动期间,腾讯课堂为新用户准备了专享礼包,千元付费课程限量免费领取。...速去领取~) 还有一个专属考研学子的福利~限时福利专区,有“2020考研冲刺”绝密资料,可以免费领取(开不开心,快不快乐)~鹅老师祝考研学子都能成功上岸,进入理想的大学~ ▼点击左下角“阅读原文”,直达11

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腾讯11活动全解析

众所周知,腾讯云一直被大家称为良心云,而隔壁的套路云也已在举行11活动,但套路太多,反观腾讯云要良心很多,也更直接,跟着我一起来看看吧。...[微信截图_20181030143257.png] 马上进入官方活动主会场 新用户一键领取2775元代金券 福利1:爆品秒杀 每日5场秒杀,分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00...福利3:升级续费大礼包 本次活动可一键领取升级券总计18张,共计6945元,升级券可用于服务升级。 本次活动可一键领取续费券总计18张,共计6090元,续费券可用于服务续费。...福利4:云安全,云视频专场 80%直播领军企业信赖之选,详情可进入活动页查看。...总结 腾讯云的活动总的来说比阿li云的活动要良心很多,不是一定要新用户才能购买,老用户同时可以参与,真是良心,不多说了,我也要去续费了,升级服务器了。

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    这到底是IT男脱单秘籍,还是一篇11活动预告

    “宋兵乙”的故事自此流传开来,传作佳话,并留下一句世界名言:“问世间何处有脱单法宝,1111日到腾讯WeTest来领取Q币吧!”特别押韵特别有情怀,对不对?...在此,化身雷锋的小编正式做下活动预告: 任性11,狂送百万Q币 ☑ 活动时间:2016年1111日至11月24日 ☑ 活动规则:认证用户购买平台任意服务,满100元送50Q币,满200元送100Q币...NO.5 不要忘记11,到腾讯WeTest官网领Q币!...快点击左下角“阅读原文”参加活动吧 关于腾讯WeTest 腾讯WeTest是腾讯游戏官方推出的一站式游戏测试平台,用十年腾讯游戏测试经验帮助广大开发者对游戏开发全生命周期进行质量保障。...点‍‍击“阅读原文”参与腾讯WeTest双十一活动

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    优Tech分享|人脸安全前沿技术研究与应用

    此外,为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响,我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。...03/人脸内容取证  ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像,我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入,促进模型对伪造痕迹的捕捉,有效鉴别真假。...2)特征增强学习[7]:首先对数据进行细粒度的频率分解,并在网络浅层,设计基于图像滤波的残差式模块,来引导网络关注空间高频部分;在网络深层,设计图像和频域路交互模块,互相指导单路信息的学习,整体增强网络对伪造痕迹的捕捉...·人脸视频内容取证 对于伪造视频,我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法,充分捕捉时序运动中的伪造痕迹,在视频维度有效鉴别真伪。...2)高效查询攻击[11]:为应对很多场景由于缺少真实数据问题,设计基于生成数据的黑盒攻击框架,一方面基于多样化数据生成模块,生成类间差异大,类内多样性丰富的数据,为训练替代模型提供基础保障;同时基于对抗替换训练模块

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    远程人脸识别系统技术要求 安全分级

    采用近红外光源照射人脸,通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析,从而判定是否为活体。...人脸图像采集与处理 本项功能应: 采集前客户端、服务器端应进行双向鉴别; 采集活动应由授权模块发起,并确保采集数据的真实性; 采集过程应在可信环境中进行,防止人脸数据采集过程中个人信息等数据不被泄露...例如采用近红外光源照射人脸,通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析,从而判定是否为活体。...:打印的普通人脸照片、纸质高清人脸照片、手机屏幕重放的人脸照片攻击); 防纸质面具伪造:应能检测或防止使用绝大多数人脸纸质面具的仿冒行为; 防视频伪造:应能检测或防止使用拼接、替换、翻拍视频进行伪造...; 防人脸CG合成伪造:应能检测或防止使用CG技术将单张或多张人脸图像合成人脸视频或3D人脸模型进行伪造; 防假体面具伪造:应能检测或防止使用绝大多数人脸3D假体面具(树脂面具、硅胶面具)的仿冒行为

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    AI版“创造101”来了!出单曲拍电视剧,真人偶像失业危机?

    首个全员AI女团,AI偶像即将进军影视业 2020年12月,Pulse 9发起了一个“令人激动人心的AI(AI heart-throb challenge)”的社交活动。...然后,AI模型再通过提取视频关键帧,人脸对齐等技术,让人脸完美“融合”到原视频。这类视频仿真度高、欺骗性强,肉眼一般难以识别真伪。...2019年11月,我国发布了《网络音视频信息服务管理规定》,该规定明确指出:网络音视频信息服务提供者应当部署违法违规音视频以及非真实音视频鉴别的相关技术方案。...2019年9月,Facebook宣布了全球Deepfake检测挑战赛,旨在号召研究人员寻找“打假”的有效方法,提升鉴别视频的技术,维护和谐的网络环境。...随后,Google AI 开源 Deepfake 视频检测数据集,希望能帮助研究者找到更好的鉴别视频的方法。

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    视频界的FaceApp研究:DeepMind建模算法生成更复杂逼真的视频

    还记得前些天风靡网络的FaceApp吗,它是利用AI算法的自拍应用,把人们上传的照片中的人脸变年轻或者老化。...那么对于视频建模来说,如今的算法技术又有什么突破呢?...团队专注于视频合成和视频预测的任务,旨在将生成图像模型的强大结果扩展到视频领域。 ?...论文摘要 视频建模模型 研究人员提出模型视频鉴频器GAN(DVD-GAN),通过利用其鉴频器的计算效率分解,扩展到更长的和更高分辨率的视频,得到显著的高保真度,256 x 256像素视频,最多48...一组4秒合成视频剪辑,在Kinetics-600的12个128×128帧上训练 DVD-GAN包含鉴别器:空间鉴别器,通过随机采样全分辨率帧并单独处理它们来批评单个帧的内容和结构,以及提供学习信号以产生运动的时间鉴别

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    鉴别人脸深度伪造,人民中科、中科院自动化所联合提出基于身份空间约束的检测方法

    随着深度学习等技术的发展,机器自动生成内容的水平不断提高;其中深度伪造(Deepfakes)更是内容生产中的热门技术,在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。...深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展,是运用深度学习模型和数据等各种资源,合成具有特定内容音视频的技术;其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。...为维护国家安全、社会秩序和公共利益,近日国家网信办和公安部也指导各地网信部门、公安机关依法约谈了 11 家企业,并要求加强对涉深度伪造技术应用的评估。...鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外,可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。...实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士,对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。

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    3D视频人物肖像生成新突破!港科大、清华等发布AniPortraitGAN,面部表情、肩部运动全可控

    2D图像,无需3D或视频数据。...论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.02186.pdf 该方法基于生成辐射流形表征,配备了可学习的面部和头肩变形;引入了一种摄像头渲染和对抗学习方案以提高生成的人脸的质量,...但头部区域是肖像图的一部分,其空间位置和方向变化很大,简单地应用全图像鉴别器不能为高质量的人脸生成提供足够的监督信号,而高质量的人脸生成对于肖像图是至关重要的。...一个直接的补救措施是裁剪和对齐渲染图像中的人脸,并应用局部人脸鉴别器,但图像重采样算子本质上是低通的(low-pass),图像空间裁剪策略会让裁剪的人脸更模糊,对GAN的训练是有害的。...在第二阶段,生成512×512的肖像图和256×256的人脸,随机初始化和训练高分辨率鉴别器,冻结其他子网络。

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    深度学习中最常见GAN模型应用与解读

    ) 超像素(Super Resolution) 照片修复(Photo Inpainting) 视频预测(Video Prediction) 三维对象生成(3D Object Generation) GAN...网络主要由生成网络与鉴别网络两个部分,生成网络负责生成新的数据实例、鉴别网络负责鉴别生成的数据实例与真实数据之间的差异,从而区别哪些是真实数据、哪些是假数据。...Networks) 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 通过循环一致性GAN网络实现图像到图像的翻译问题,是条件GAN扩展与升级版本,关于这个模型最经典的视频就是把马变成斑马的那个视频...、寻找失散儿童、数字娱乐脸谱生成等方向都发挥了重要作用,基于cGAN的人脸生成很好的克服了传统人脸老年化不真实与人脸特征丢失的弊端。...基于GAN提出了Age-cGAN模型,首先基于年龄条件生成指定年龄的人脸,通过隐式的向量优化保持输入人脸的结构特征,重建输入人脸

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    只要一张照片,说话唱歌视频自动生成,降维打击Deepfakes丨已开源

    只要有一张静态的人脸照片,甭管是谁,在这个新AI的驱动下,任意配上一段语音,就能张嘴说出来。 当然,上面的gif动图没有声音,你可以点开下面视频听听效果,里面有川普、施瓦辛格,还有爱因斯坦。...逻辑上不难理解,如果想让生成的假视频逼真,画面上至少得有两点因素必须满足: 一是人脸图像必须高质量,二是需要配合谈话内容,协调嘴唇、眉毛等面部五官的位置。...这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型,通过静止图像和一个语音生成人脸视频。...所以,最新版基于语音的人脸合成模型来了。模型由时间生成器和3个鉴别器构成,结构如下: ?...这个系统使用了多个鉴别器来捕捉自然视频的不同方面,各部分各司其职。

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    AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

    从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始,很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具,并通过社交网络将虚假信息(disinformation)传播到全世界。...以技术防御技术,让假脸无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸的生成,对于它制造的脸,人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一,由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频,以供学术研究使用。...多年来,微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。

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    大会 | CVPR VUHCS Workshop征稿啦,附带5项极具吸引力的比赛

    其中,人物解析与姿态估计通常被视为活动/事件识别/检测的第一步。然而,当前的计算机视觉技术发展与实际应用需求尚存在较大差距。.../三维人物姿态估计 自然场景下的行人检测 人物动作识别与轨迹识别/预测 多人视频与交叉视角相机下的人物重识别 三维人物形态估计与仿真 人物衣服与属性识别 监控视频下的人物重识别,人脸识别--确认/鉴别...,如:人物部位的分割与识别、人物活动识别、三维人物形态生成,以及人群中的人物行为分析等,这些主题极具挑战性、实用性,贴合现实应用场景。...:10 口头报告 2:多人解析竞赛冠军团队 11:10-11:25 口头报告 3:单人姿态估计竞赛冠军团队 11:25-14:00 午餐 14:00-14:30 受邀报告 3:Trevor Darrell...其「人脸与人物视觉理解」团队一直是 LV 组中不可或缺的顶梁柱,屡创佳绩——在 LFW 人脸识别数据集首次达到 99.7% 的识别精度、在 NIST 2017 IJB-A 人脸验证与辨认两项竞赛中与新加坡松下研究院合作一起夺得冠军

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    只要一张照片,说话唱歌视频自动生成,降维打击Deepfakes丨已开源

    只要有一张静态的人脸照片,甭管是谁,在这个新AI的驱动下,任意配上一段语音,就能张嘴说出来。 当然,上面的gif动图没有声音,你可以点开下面视频听听效果,里面有川普、施瓦辛格,还有爱因斯坦。...逻辑上不难理解,如果想让生成的假视频逼真,画面上至少得有两点因素必须满足: 一是人脸图像必须高质量,二是需要配合谈话内容,协调嘴唇、眉毛等面部五官的位置。...这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型,通过静止图像和一个语音生成人脸视频。...所以,最新版基于语音的人脸合成模型来了。模型由时间生成器和3个鉴别器构成,结构如下: ?...这个系统使用了多个鉴别器来捕捉自然视频的不同方面,各部分各司其职。

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    AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

    从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始,很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具,并通过社交网络将虚假信息(disinformation)传播到全世界。...以技术防御技术,让假脸无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸的生成,对于它制造的脸,人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一,由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频,以供学术研究使用。...多年来,微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。

    3.2K20

    真实到可怕!英伟达MIT造出马良的神笔

    通过一个简单的素描草图,就能生成细节丰富、动作流畅的高清人脸: ? 根据勾勒出的人脸轮廓,系统自动生成了一张张正在说话的脸,脸型、面部五官、发型、首饰都可以生成。 ?...甚至还主动承担了给人脸绘制背景的任务。 除此之外,人脸的面色、发色也可以定制化选择,皮肤或深或浅,发色或黑或白,全都自然生成无压力: ? ? △ 面色红润style ? △ 一脸苍白style ?...(当然,仔细看眉毛,还是有一些破绽) 不只人脸,整个身子都能搞定: ?...鉴别器共有两种,一种处理图片,一种处理视频。 图片鉴别器同时获取输入图像和输出图像,并从多个特征尺度进行评估,这与pix2pixHD类似。视频鉴别器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。...论文中表示,这是一种在生成对抗性学习框架下的新方法:精心设计的生成器和鉴别器架构,再加上时空对抗目标。

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    低光图像目标检测的研究成果总结

    该过程包括五个步骤:(1)哈尔小波变换,(2)人脸边缘检测,(3)对称轴检测,(4)人脸检测和(5)人脸识别。步骤1分解输入图像,减少图像冗余。...步骤4通过模板匹配来限制类似人脸的区域。最后,第五步确定类人脸区域中的最佳人脸位置,并基于主成分分析进行人脸识别。该系统在非均匀光照条件下表现出显著的鲁棒性。...使用opencv分析来自车辆的实时视频。使用过滤器去除了视频中的噪音。检测是基于哈尔级联和训练样本的积极和消极的图像。文本识别基于模式匹配。语音通知是使用字符串到语音转换器完成的。...我们重新设计了CycleGAN的鉴别器网络,增加了额外的鉴别器,优化了网络的多个部分如损失函数,并在网络转换后增加了目标检测网络。...受自然视觉处理中的视网膜机制的启发,本文开发了一种夜间图像增强方法,通过建模来自水平细胞的自适应反馈和极细胞的中央包围的拮抗接受域。

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    靴子落地:ChatGPT 国内发展或被「拉手刹」

    本次正式发布的管理规定,进一步明确了深度合成技术的范围及使用规范,涵盖文本、图像、音频、视频等多种模态的相关技术。...、人脸替换、人脸操控、姿态操控等人物图像、视频生成或者显著改变个人身份特征的编辑服务;   (四)沉浸式拟真场景等生成或者编辑服务;   (五)其他具有生成或者显著改变信息内容功能的服务。  ...深度合成内容制作与传播数量高速增长 深度合成内容数量庞大、鉴别难度高,国内外关于建立健全监督管理机制,曾做出多次尝试。...2019 年 11 月,国家互联网信息办公室、文化和旅游部、国家广播电视总局联合发布《网络音视频信息服务管理规定》,明确规定「不得利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播虚假新闻信息」...2019 年 12 月,国家网信办通过并公布了《网络信息内容生态治理规定》,禁止使用深度学习和虚拟现实技术从事任何非法活动

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