最近,一款以“蚂蚁呀嘿,蚂蚁呀呼,蚂蚁呀哈哈......”为BGM的特效视频,在朋友圈等社交平台魔性走红,搭配五官摇晃的表情动作,让人忍俊不禁。
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如今,它终于有了自己的名字,叫StyleGAN。顾名思义,GAN的生成器,是借用风格迁移的思路重新发明的。
“蚂蚁呀嘿,蚂蚁呀呼,蚂蚁呀哈哈......”,过去一周,类似的BGM特效变脸视频在朋友圈等社交平台魔性走红。提前体验过的朋友都知道,最开始是由一款俄罗斯变脸软件引爆传播的,随后国内各大短视频平台也陆续推出类似的趣味玩法,目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。 根据笔者亲测,用户只需要一张照片即可参与,效果逼真,再加上魔性的蚂蚁呀嘿BGM以及随BGM实时匹配的五官摇晃表情,这个节奏简直不要太上头,社交平台上一众明星大佬的加入更是将趣味玩法推到新高度。 腾讯云AI一直深耕AI领域,持续提供有保障的AI娱
最近,人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果,而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天,两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作,和大家一起学习分享最新的研究进展。
大家好,有三本月出版了《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精萃》,这是一本系统性讲述计算摄影核心算法的书籍,同时配套有大量实战案例。
本次报告的内容主要关注当前的机器学习技术如何助力物理世界向数字世界的转变,从传统的二维成像开始讲起,涵盖了2.5D视觉、光场成像和重聚焦、三维重建等内容,同时指出传统的计算机视觉和图形学技术缺少对语义信息的理解,感与知应该协同起来。以三维人脸为例,介绍了研究团队引入人脸表情等先验知识进行高精度重建的最新研究成果,同时将引入先验知识的思想扩展到三维人体重建,然后介绍了使用机器学习技术进行渲染重建逼真唐三彩模型的研究工作,最后对感知协同、可学习的渲染等研究趋势进行了概括总结。
场景描述:将「马赛克」像素级别的大头照转换成高清照片,是一种怎样的体验?杜克大学提出的 AI 算法,不仅可以「去掉马赛克」,还能精细到每一道皱纹、每一根头发。你要试试吗?
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 考眼力:你能分出下面哪张图是电脑合成的吗? 是这位神似年轻时莱昂纳多的神秘男子—— 还是这位卷发碧瞳女士—— 难以分辨。 但事实是,上面两张均为
2015年的时候笔者开始关注GAN,公众号早期的文章中就有GAN的综述,这些年GAN的相关研究也是持续井喷。这一次咱们学术上的研究撇开不讲,这么多年过去了,GAN有哪些最成功的商业化落地领域?
在美图秀秀推出的小程序中,用户只需上传一张老照片,就能使用 AI 还原旧时光,把模糊照片变得更高清。
比起卡粉,闷痘,油光,手残,新一代年轻人的美丽可以来得更容易,快速变美只需要两步,打开美图,摆好pose——诠释那句话,“为了美丽,我坚持开美颜”。
来源:AI科技评论本文约2900字,建议阅读6分钟 本文教你如何快速变美。 比起卡粉,闷痘,油光,手残,新一代年轻人的美丽可以来得更容易,快速变美只需要两步,打开美图,摆好pose——诠释那句话,“为了美丽,我坚持开美颜”。 今年来,容貌焦虑和发际线危机已经不止一次搬上话事桌,甚至让大众误以为这并非为资本或是人的思维创造物。实际上,这是一个由意识形态到符号结构再到技术决定的逻辑蜕变过程,美图公司在后排默默观察。 1、美图秀秀推出“生发”功能 去年9月,美图秀秀推出增发功能,可填充发际线、增加刘海 。 今
玩法很简单,每次刷新这个网站的页面,都能出现一张人脸。大多数情况下,都是一张眉目清晰、面含微笑的和善人脸。
中兴视觉大数据报道:在2018年5月7日的时候,珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合,使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时,该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对,并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性,无论在判别速度还是准确度上,都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
人脸超分通常依赖人脸先验信息进行细节复原并保持身份信息。受益于GAN先验信息辅助,近来人脸超分取得了长足发展:或者采用复杂的模块对GAN先验进行调制,或者采用复杂训练策略对生成器进行微调。
在知乎搜索低像素修图,结果求助帖多到刷不完,而且从PS技巧、插件神器到各类修图App教程多到眼花缭乱,重点是效果不知道会怎么样。
互联网世界里出现了一堆奇怪的网站,里面挂着猫、waifu(女性动画人物,代指wife)、人和房间的照片。
AI 科技评论按:本文为兔子老大为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件,未经许可禁止转载。 最近关于生成模型有两件事情得到广泛的讨论,其一是 Nvidia 的基于风格的 Style GAN 生成足以以
不得了,以生成逼真假照片出名、被称作“史上最佳GAN”的BigGAN,被“本家”踢馆了。
AI 科技评论按:本文为兔子老大为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件,未经许可禁止转载。
6月5日—6日,2021全球人工智能技术大会(GAITC 2021)在杭州成功举办。本次大会,旨在汇聚中国科创智慧与活力的同时,与世界建立互通共享的沟通桥梁,在交流中探索共建美好智能时代的合作方案和发展共识,同时以最前沿的国际视野推动人工智能高速、有序、安全发展,造福人类生活。
拿到神笔的马良,可以画物品、画动物、画食物,而且,这些画作都可以一秒钟从画面上出来,变成真实世界中存在的东西。
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随着小视频越来越流行,兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配,美颜自不必说,现在的人脸特效可谓“千变万化”,人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。
如今,人脸识别已经走进了我们生活中的方方面面,拿起手机扫脸付账,扫描人脸完成考勤,刷脸入住酒店纷纷便利了我们的生活。而人脸识别里一项必不可少的技术就是人脸活体检测,即AI不但要确定这是“你”,还需要确定这是“真实存在的、活的你”。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域,但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全,人脸识别技术责无旁贷,而抗攻击,是其研究中必不可少的一环,其中,人脸活体检测就是技术的核心了。
Google最近在微信发布了第一款微信小程序——「猜画小歌」。一经推出,立刻反响不凡,在微信朋友圈可谓是掀起了一股热潮。
作者简介:Angulia Yang 毕业于新加坡国立大学,目前从事人工智能相关计算机视觉 (Computer Vision) 的研究与开发工作,主要工作方向集中为迁移学习与语义分割,近期对强化学习与生成模型进展也有持续关注。在工程师的角色之外,我也是机器之心的一枚业余分析师与撰稿人,对编程技术与计算机视觉前沿工作保持时刻关注,通过文字与大家分享我对前沿工作的剖析和新技术的理解,并从中收获启发与灵感。一直相信 AI 技术的产生与发展不是壁垒与掠夺,而是互助与分享,AI For The Greater Goods of Everyone。
一位从皮克斯辞职又跑去读博的小哥Vavilala,最近就在研究让AI辅助人类原画师设计怪物这件事。
Deepfake 就是前一阵很火的换脸 App,从技术的角度而言,这是深度图像生成模型的一次非常成功的应用,这两年虽然涌现出了很多图像生成模型方面的论文,但大都是能算是 Demo,没有多少的实用价值,除非在特定领域(比如医学上),哪怕是英伟达的神作:渐进生成高清人脸 PGGAN(https://arxiv.org/abs/1710.10196 ) 好像也是学术意义大于实用价值。其实人们一直都在追求更通用的生成技术,我想 Deepfake 算是一例,就让我们由此出发,看看能否从中获取些灵感。 一、基本框架
网上各种数据集鱼龙混杂,质量也参差不齐,简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集,还要挨个跑到各数据集的网站,两个字:麻烦。
Magnific 图像超分 & 增强工具还正在火热体验中,它强大的图像升频与再创能力收获一致好评。现在,视频领域也有了自己的 Magnific。
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来,人脸识别是一个验证身份的过程,所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较,人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面,目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤,访客管理,巡更、会议签到、身份核验等场所。
今天我们讲GAN,GAN是什么?GAN就是Generative Adversarial Networks,也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向,发出了大量优秀的论文,简直是百花齐放。效果都挺好,但是其原理却又很简单,所以我们今天就不用一个公式,来介绍一下GAN。内容大致分为:
来看看在假期的吃喝、聚会、催婚与春节档之间你错过了啥AI大新闻,提提神,准备更好的工作状态吧。
近日,CVPR 2022官方公布了接收论文列表,来自腾讯优图实验室共计30篇论文被CVPR收录,论文涵盖包括场景文本语义识别、3D人脸重建、人体姿态估计 (HPE)、目标检测、图像风格转换、视频场景分割和视频插帧等研究领域。
不同摄像机的图像传感器靶面大小不同,但常用传感器规格为4:3(H:V) 镜头成像尺寸需要大于等于摄像机成像尺寸,否则四周有黑边
这几年,AI 模型在特效方向的技能似乎已被拉满。因此,我们在有生之年见到了会说话的蒙娜丽莎、cos 油画的周杰伦以及可以让人一秒变秃的「东升发型生成器」。但是,这些技术似乎在使用层面都不太「接地气」,很少有人将其做成「一键生成」类应用放到手机上,实时类应用就更少了。
在图像处理、计算机图形和计算机视觉中,许多问题都可以表现为将输入图像“转换”成相应的输出图像。 正如我们常见的机器翻译中,同一句话可以用英语或中文表达一样,一副场景图可以用RGB图像、梯度场、边缘图,语义标签图等。与自动语言翻译类似,我们定义自动图像翻译如下:将图像从一种domain转换到另一个domain的任务,其本质仍旧是图像生成任务。在本文中,我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章,目的是探索GAN在图像翻译任务中的应用。
在智慧城市、平安城市大的发展潮流下,人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升,不少消费者开始关注家庭级安防产品,一方面是应对用户日渐苛刻的需求,而另一方面也是减少人工支出成本,安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施,越来越多的地方普及高清监控,随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息,智能监控对大数据提出了更多挑战。 大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面: 一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、
上个月底,微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案,通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日,谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案,说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌,人家微软刚整出一套自动打码手艺,你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问,那么谷歌是否能解除微软打的马赛克,上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”?我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍,操作这套解决方案,用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物,相应人物在视频中的所有露脸区域
AI 科技评论按:人脸识别技术已经进入了大规模应用,个人数据的隐私问题也得到越来越多关注,针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。
雪亮工程主要是针对农村地区治安防控的监控项目,在乡村的主干道、路口、人群聚集地部署高清摄像头,通过三级综治中心和指挥平台,将视频图像信息系统纵向下延至县、乡、村,通过建设各类视频监控点,实现视频图像信息交换共享平台按需联通、视频资源有效整合,基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用,达到农村地区社会治安防控"全覆盖、无死角"的目标。
安全是各个国家的城市普遍面临的重要问题,在一般情况下,城市安全是指城市中大多数人的生命、健康、公共和私人财产安全。和城市安全相关的事件包括犯罪案件、交通事故、城市火灾、瘟疫感染、大规模暴力、食品安全、环境安全、网络安全、恐怖袭击等社会安全问题。
因学校频频出治安事件,所以必须要加强学校的安防工作,目前来看,大部分校园都建设了视频监控来预防保障校园安全。但是传统的视频监控系统,主要通过设备来录像以及人员时时监控来进行。这种监管方式效率十分低下,因为监控点较多时,监控人员无法顾及所有的监控点,同时无法保障获取24小时内监控点的所有信息,只能事后进行回放,以此来确认事发点的具体情况,因此无法提前干预和处理突发事件。
AI布控球基于前端边缘AI计算及后端云平台计算,AI布控球集成人脸识别、安全帽识别等的AI视频图像分析算法,通过计算机视觉技术对图像、人脸、场景、视频等进行深度学习,识别并标示图像、场景、视频内容,并对自定义的行为、意图进行识别并预警。 AI识别能力介绍: 着装检测:针对施工区域的人员是否戴安全帽。 人脸检测:针对施工区域的人员是否陌生人(黑名单)。 行为检测:针对施工区域内人员是否吸烟。 区域检测:针对规定的区域划线后检测是否在区域内或区域外。
这个结构不需要人类监督,可以自动分离图像中的各种属性。这样,在或粗糙或精细的不同尺度上,人类便能自如地控制GAN的生成。
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