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传统算法和深度学习的结合和实践,解读与优化 deepfake

前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈,早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务,其实换脸是计算机视觉常见的领域,比如Cycle GAN ,3dmm,以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情),而不需要使用PS等软件手工换脸(表情僵硬,不符合视频上下文),只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法,所以一开始我并没有太过关注这方面,以为是Cycle GAN干的,后来隐约觉得不对劲,因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩,但GAN的训练是出了名的不稳定,而且收敛时间长,某些特定的数据集时不时需要有些trick,才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑,深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap),发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面:   1.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。(目前大多文章只是介绍了其中的神经网络,然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出,所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍)。   2.引入肤色检测算法,提升换脸的视觉效果。

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产品分享 | 如何用人脸融合技术搭建云毕业照活动小程序

近两年,经常在朋友圈、短视频平台刷到很多品牌的推广活动都融入了AI能力,形成裂变式传播,为品牌带来巨大的曝光量。 特别是之前爆火的云毕业照活动,为很多因为疫情无法举行线下毕业活动的毕业生提供了毕业照换装的体验,不仅有趣,也挺有人文关怀。 今天,就为大家解析一下如何用腾讯云AI快速搭建一个这样的活动小程序。 感兴趣的可以直接访问腾讯云AI体验中心小程序体验。 活动流程如下: 首先用户需要完成授权,这里涉及使用者人脸图片等隐私数据,需要谨慎对待。 然后上传或拍摄人脸图片,活动平台通过人脸融合服务,将用户上传图

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