昨天，微信支付与绫致时装集团达成合作，在全国首次推出人脸智慧时尚店。...秒变智慧步骤如下： 1. 刷脸，绑定绫致会员小程序并开通微信支付，成为人脸识别会员。 2. 支付，会员用户在人脸智慧收银台进行刷脸认证身份，即可微信支付。...除此之外，通过人脸智慧时尚店的智慧试衣间，会员还可以“刷脸”试装。 为什么可以有“刷脸”这种操作？ 首先，腾讯优图团队为人脸识别提供了坚实后盾。...另外，基于优图人脸属性分析算法和腾讯社交广告大数据推荐能力，还可根据客户的性别和年龄等进行个性化的产品推荐。...688减60元优惠券各一张。
那么我们可以让它失败吗？该滤镜可以检测出人脸是否处于错误的姿势，但是如果有东西挡住了脸怎么办，那么被遮挡的人脸也会被“转性”吗？ 答案是肯定的。下面是一个（水平遮挡的）测试，我在脸上滑动一个物体。...就在滤镜决定“我应该换脸吗”应该切换到“False”之前，你可以看到手中拿着的白色的瓶子变模糊了。而且，当我把瓶子放在视线中央时，我的头发变成了金黄色。 这个效果很有趣。...我猜想在将标准的人脸图像输入神经网络之前，会有一个预处理步骤对其进行裁剪和大小调整。...技术遐想 我有个朋友就是这样，他在做变装之前要做很多的工作。我对这样的技术感到非常兴奋，因为它会让化妆师、角色扮演者和变装艺术家更容易以更廉价更快速的方式尝试新的想法和身份。...（链接是Youtube视频，点击阅读原文，找到对应链接即可访问） 随着我们的日常社交媒体将性别扭曲正常化，性别流动性和变装文化会在社会中变得更加正常化吗？ 未来非常令人兴奋。
你还记得儿童节朋友圈分享的童年美照吗？此款小游戏是由腾讯云神图与腾讯优图联合推出，主要运用了人像变换+人脸融合两项技术相结合。 ?...深受泛娱乐场景喜爱的人脸特效产品，在不断的尝试和拓展中已挖掘出很多火爆的玩法及积累了不少优秀落地案例。但同时也会面临些问题，比如，如何在保证算法效果的同时兼顾性能质量？如何平衡用户体验和成本？...本次分享以人脸特效产品（人脸试妆包括唇色和美颜、人像变换包括变年龄和变性别）为例，分享在实际场景中遇到的问题和解决方案。...您将收获： 1.AI潮流：火爆的人脸特效 2.人脸特效的AI技术原理 3.人脸特效服务架构 （1）服务基本框架和流程 （2）服务性能和可用保障 4.人脸特效应用 （1）人脸特效使用简介 （2）人脸特效案例分享
体验更多案例【云毕业照】： 毕业季，这才是毕业照的最佳打开方式 B/人像变换 基于腾讯优图领先的AI算法，可以对照片的人脸进行变老变年轻、男女性别转换，人像动漫化等变换，为用户提供横向跨越性别、纵向跨越年龄...、秒变二次元的超级体验。...具体可应用于： 娱乐社交类App或直播平台，返老还童、性别切换的趣味玩法，引爆社交媒体，提高用户活跃度。...人像分割+人脸特效：使用人像分割进行抠像处理，对人脸进行美颜，然后利用人脸融合、人脸性别转换、人脸年龄变换、人脸贴纸等做进一步的特效处理，打造最具趣味性的娱乐玩法。...所以，你有体验过哪些脑洞大开的AI玩法吗？面对未来的AI营销趋势，你怎么看？欢迎评论区留言探讨！ 更多腾讯AI产品体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款，你get了吗？
眼里应该藏下星辰大海和万丈光芒 而当少年已成人 虽已忘却了诗篇和牧笛 但心中偶尔也会渴望那片原野 不管当年的风在不在 他们心中仍保留着少年最灿烂的样子 恰逢儿童节，我们发自心底的问： 你，还记得那个少年吗？...泛黄照片里的儿时模样 还回得去吗？ 带着童心出发，每一程都是童话 值此六一儿童节 祝腾讯云AI的大小朋友们儿童节快乐！...文末有体验海报可转发给家人朋友们一起Pick」 Pick一张AI小姐姐的童年照↓↓↓ Pick完童年照 有必要来了解一下背后的AI技术 “一键童颜” 是腾讯云AI人像变换效果之一 基于腾讯优图实验室领先的AI算法 支持变「...此外 腾讯云AI人像变换 还有包括性别转换、人像动漫化等能力 上传人脸照片即可实现男女性别转换 真人变动漫脸、人像渐变等趣味效果 除了满足个人的日常体验 这些AI能力在应对当前各种营销困局时 也释放了巨大的营销潜力...PS：进小程序体验人脸年龄变化即可查看10-80岁哦!
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实现这些的，是一种基于StyleGAN2的新技术——StyleFlow，根据指定条件，就可以生成人脸。...除了上面这些换女装、变秃、画胡子等功能，还集成了换姿势、调整光照、改变表情等效果，甚至还可以用在车上。 ?...最终，研究人员使用StyleGAN的人脸和汽车潜伏空间对我们的方法进行了评估，并在真实照片和StyleGAN生成的图像上展示了沿各种属性的细粒度的分离编辑。...例如，对于人脸，改变了相机姿势、照明变化、表情、面部头发、性别和年龄。 ? 还可以一对多的批量化操作。 ? ...除了生成人脸，还能造车？ 最后，分享一下这项技术的“造车”的效果~ 改变一下颜色。 ? 旋转任意角度。 ? 普通车秒变SUV~ ? So，马斯克感兴趣吗？
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 见过用GAN来P图，见过用GANP视频吗？...瞧，原本一直在面无表情地讲话的人，全程露出了微笑；原本得4、50岁的人，直接变20几岁了： 另一边，正在微笑唱歌的“赫敏”一下子愤怒起来，还能换上一张几岁小孩的脸： 奥巴马也如此，4种版本的面部状态信手拈来...，甚至连性别都给P成女的了： 不管人脸表情和状态如何变化，这些视频都没有给人任何违和感，全程如此的丝滑～ 哦对，除了真人，动漫视频里的脸也可以P： 有点厉害了。...； 5、再次微调生成器，将背景和编辑过的人脸“缝合”在一起； 6、反转对齐步骤，并将修改后的人脸粘贴回视频中。...△ 注意颈部曾产生了大量瑕疵，在最后一步完全修复好 和SOTA模型对比 这个模型效果到底有多好，来个对比就知道： 第一个是变年轻、第二、三个都是变老。
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这款应用可以自动检测人脸，仅需上传一张照片，就可以实现改变表情、变年轻、变老、改变性别等各种效果，当然也少不了最为基本和实用的美颜滤镜。 ?...从使用上来看，上传照片的速度比较慢，但上传一次就可以进行各种操作，例如变换笑容、发色、发型、年龄、胡子、性别等等。每一个类别都会有一些免费的风格，但也有很多需要付费的风格。...然而 AI 真的靠谱吗？人脸转换的基本原理是什么? 假设让你盯着一个人的视频连续看上 100 个小时，接着又给你看一眼另外一个人的照片，接着让你凭着记忆画出来刚才的照片，你一定画的会很像第一个人的。...为了进行换脸，人工智能算法也需要经过大量标注后人脸图像的训练。所以说，AI「预测」出你未来 30 年的样貌是在数据库中几率最大结果的叠加，似乎靠谱，但并不严谨。 最后，也有人工智能也搞不定的人脸。...看起来并没有什么区别……或许 FaceApp 设定了变老年龄了吧。
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他们用无监督深度学习揭示出大脑识别人脸的机制。 具体来说，大脑会把面部特征分解成一些语义特征，如年龄、性别或是否在微笑，而且是单个神经元对应某个具体特征。...相关领域的学者也表示会好好研究这篇文章，因为如果在看到这篇之前问他“无监督深度学习能解释大脑的什么机制吗？”，他会毫不犹豫地说“没戏”。...这次与DeepMind的合作中，他们选用自监督的β-VAE（β变分自动编码器）来模拟大脑中负责识别面孔的模块。...从年龄、性别到更具体的眼间距、眉毛粗细都会被分解成一个个特征。 β-VAE与猕猴神经元间的强对应关系，意味着生物大脑很可能也是按这种方式去感知人脸。...为了验证这一点，研究人员用猕猴神经元的测量数据去训练β-VAE，成功的进行了人脸的重建。
我们所说的人脸识别通常是几个算法的集合，包括人脸检测，人脸对齐，人脸特征提取等。...这是人脸检测。 在人脸检测之后，如果我们需要做人脸比对或者匹配，通常就需要先进行人脸对齐，这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐，其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。...人脸对齐 ---- 现在我们有一个人脸的box及其关键点，怎么进行对齐呢？...平移变换其实就是所有点都向同一个方向移动一个距离，例如对于平面内的任意点(x, y)： new_x = x + e new_y = y + f 如果使用矩阵来表示，这个需要使用增广矩阵的形式： 线性变换 所谓线性变换如下： 显然线性变换有一个明显的特征就是...，无论怎么变，原点始终不变，就是如果输入的是原点(0,0)，则输出的必定是(0,0)。
机器之心报道 编辑：小洲、蛋酱 ImageNet 数据集中的人脸为何一夜变糊？研究团队表示，这样做既有利于保护个人隐私，同时也不会明显影响到应有的模型训练效果。...不过随着计算机视觉技术成熟，有越来越多的应用，ImageNet 数据集中的隐私与偏见问题也引发了极大的争议，例如部分标签包括种族歧视、性别歧视、色情内容等。...然后研究者将学习迁移到 4 个下游任务（目标识别、场景识别、人脸属性分类和目标检测），结果表明在人脸模糊图像上学习的特征是同样可以迁移的。...「人脸出现在这些数据中是偶然的」，换而言之，在一张展示啤酒瓶的图片中，即使喝啤酒的人脸被遮挡，对啤酒瓶本身又有什么影响呢？...不过，人脸模糊化能真正解决问题吗？是否会产生预料不到的后果？例如，算法可能会在搜索特定对象时学会寻找模糊的面孔。此外，有面部表情的图片模糊化后，其训练的 AI 模型性能是否也会变得奇怪？
人脸检测及对应属性的识别是现在比较流行的一个技术之一。今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说该技术的一些详细细节。 随着社会的发展，快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。...利用人脸属性进行身份验证又是最自然最直接的手段，相比其它人类生物特性，它具有直接、方便的特点，更容易被用户所接受且不易察觉。...基于形状特征和深度神经网络的现实人脸性别分类，先对人脸进行对齐操作，用深度网络的方法进行分类，在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验，识别率可达到89.3%。...性别识别 性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来，人脸性别因为实际场景的需求，如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。...性别识别是一个复杂的大规模二分类问题，分类器将数据录入并划分男女性别。目前性别识别方法主要有：基于特征脸的性别识别算法（等传统方法）及基于深度学习方法。
1999-2007、1987-1999、1985-1987、1965-1985、1955-1965、1950-1955、解放战争、抗日战争、红军时期、南昌起义”中选择你感兴趣的年代，然后上传个人照片，选择性别...用户的图片上传之后会泄露隐私吗？带着这些问题，AI科技大本营采访了腾讯天天P图团队，希望能给读者一个解答。 以下是采访内容，AI科技大本营略作修改： AI科技大本营：每分钟的峰值最高达到多少？...答：首先是最基础的人脸识别技术，这项技术对五官和脸型进行精准的定位，为人脸融合的实现打造了基础。这依托于腾讯优图实验室提供的快速稳定，业内领先的人脸识别技术。...答：生成的效果会受拍摄角度及光线等影响，所以建议用户可以尽量选择清晰正脸照片进行变妆。...彩蛋：你能猜出他是哪位大佬吗？
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