新智元报道 来源：tencent cloud 编辑：梦佳、舒婷、雅新 【新智元导读】2020，特殊的毕业季，需要特殊的纪念。...近日，大厂纷纷推出AI云毕业照，基于人脸识别和人脸融合，提取用户的五官特征，生成多个场景的「靓丽」毕业照。一时间，刷爆毕业生朋友圈。 2020，特殊的毕业季，需要特殊的纪念。...人脸融合的核心算法是快速精准的定位五官，提取五官的特征，让用户上传的照片和特定形象进行面部层面融合，这样生成的图片既具有用户的五官特点，又呈现了原图像的外貌特征。...华为旷世抖音：换脸哪家强？ 再来看看抖音faceapp、旷视Face++和华为ModelArts如何实现换脸。 旷视Face++人脸融合技术功能演示是基于 Merge API 搭建的。...除了「变身漫画」，「性别反转」特效也是通过GAN来实现人脸面部特征改变，包括人物的眉眼、口鼻、头发。 帅小伙都可以立刻变成美女，女生也可以通过这个特效一秒变帅哥。
一、前言 大家好，我是 Jack 。 人脸属性编辑再添力作「StyleFlow」，1月7日刚刚开源，上周末我立马就试了一下。...光照角度、人脸角度、年龄、头发、眼镜、胡须、表情等多维角度都可以单独调节： StyleFlow，牛逼！ 效果非常好，特别是光照角度的改变，很逼真。...同时人脸属性编辑的效果，与曾经写过的 ALAE 算法，又有了较大的提高。 除了人脸属性编辑，「StyleFlow」也在汽车上验证了效果，汽车角度、汽车颜色都可以一键调节！ 教学开始！...URL：https://thispersondoesnotexist.com/ StyleFlow 就是基于 StyleGAN 的人脸属性编辑算法。 ?...StyleFlow 就做了这么一个事，解耦特征，控制特征。 算法在人脸和汽车数据集上，都取得了非常不错的效果。
什么是人脸年龄编辑？ 相信不少同学听说过人脸老化，把一幅人脸图像转化成人物老年的样子，人脸年龄编辑则不仅可以做人脸老化，还能“返老还童”。即给定一幅人脸图片，可以生成人物不同年龄的图像。...输入图像经过一个编码器、调制网络（图中黄色模块）、解码器进行图像重建，编码器是为了得到人脸的年龄无关表示，调制网络把年龄编码成128维向量，调制每一个编码后的特征通道，加入年龄特征。...经过调制的特征，进入解码器，对于该图像对应的年龄调制的特征进行人脸重建，而想要的年龄调制的特征生成一张新的人脸，并对这张新的人脸使用鉴别器判断真假和预测年龄。...人脸重建和人脸真假判断保证了人脸编辑结果视觉效果好，人脸图像去年龄编码、年龄调制网络、年龄分类用来保证生成的结果符合预期。 实验结果 与其他算法在人脸老化任务上的数值结果比较： ?.../InterDigitalInc/HRFAE 试用起来非常简单，配置好项目后仅需一行命令！
（以及，你知道哪家妹纸最多吗？） 表急，量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何，也帮你挑选更爱哪家公司。 下面，答题开始。...2017年COCO比赛中哪家公司力压劲敌，拿了最多冠军？...2011年带头发起的“视觉与学习青年学者研讨会”，VALSE，是CV圈内公认的规格高、口碑好的学术活动。 点击空白处查看答案 赵京雷，阅面科技CEO。...作为高质量分割遮罩通用框架，一次搞定（多图）检测，分割和特征点定位。 属于Faster R-CNN的扩展形式，能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码。...04 只给10块钱，你有办法骗过人脸识别吗？ 点击空白处查看答案 答案：买个粗框眼镜，AI就认不出你来了。与人类对人脸的理解相比，机器对人脸的识别发生在抽象层面。
三维人脸编辑方法 NeRFFaceEditing 提供了新的解决方案，即使不会三维建模，也能自由编辑高真实感的立体人脸，建模元宇宙中的个性化数字肖像！...DeepFaceVideoEditing [7] 则将线稿编辑应用到人脸视频，能在时序上生成丰富的编辑效果。 但是，图像的解耦与编辑方法，很难直接应用至三维空间。...而几何特征与材质特征 (a) 通过可控制的材质模块（CAM）模块组合后，再从中采样特征输入材质解码器预测颜色。最后通过体渲染，得到某一视角下的人脸图像与对应的语义掩码。...而在给定一个不同的材质特征 (b) 的情况下，几何特征与材质特征 (b) 通过 CAM 模块和体渲染可以得到另一张几何不变而材质改变的人脸图像。...整体网络结构如下图所示： 图 4 NeRFFaceEditing 的网络架构 除此之外，为了约束拥有同一材质特征，但几何不同的样本渲染结果在材质上相似，NeRFFaceEditing 利用生成好的语义掩码
嗯，很多年前IT业内曾经批评我十六年前的老公司没有大数据，有的只是数据量巨大，具体是哪家公司我就不多说了。...那，结果呢，人工智能积累的数据需要几个方面，我们用其中目前接触相对较多的识别技术来讲述一下会比较合适，了解青润的人都知道，青润再2005年第二次进入中科院做的就是人脸识别和行为分析方面的研究和产品。...、基于模型构建获取的特征提取算法进行特征提取； 8、进行目标特征码和样本特征码的对比，并根据对比的异或数据得到结果； 于是基本的过程结束了，下面是增值和演进过程： 9、采集新的数据，并进行同样模型的特征提取...2005年以前的人脸识别研究人员都知道，用眼球的反光点作为活体检测是最有效的，而且是最不容易被破解的，或者说是无法破解的，而目前这些转头之类的动作只需要一张硅胶皮就可以被轻松破解掉。...据青润得到的信息，某个某年刚刚拿到十多亿美元的某人工智能公司，某一段时间内的人工标定费用是以千万投入来计算的，具体是哪家公司就不方便明说了。
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...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。...StyleGAN 是一种可生成高质量人脸图像的生成对抗网络，其隐空间具有非常好的线性特性。利用 StyleGAN 的这一特征可以实现高质量、应用场景广泛的人脸编辑。...在这过程中，其它面部特征，如人脸形状和姿势，在被粗糙的分离边界编辑后不能很好地保存。...与当前最优的面部编辑方法（SOTA）相比，该研究产生了更稳定和合理的结果，保持了面部特征的不变性，并且符合人脸结构。 图 4：方法对比。
原理大揭秘 这个神奇的项目中所内置的 StyleGAN V2 与 FOM 分别实现人脸属性编辑（性别变换）与让人脸动起来的效果！具体可分为三个步骤： 1....获取图片的 Latent Code，用于后续的属性编辑和人脸生成 2....将 Latent Code 根据特定方向进行编辑，即可编辑对应的人脸属性，如年龄、性别、头发、眼睛等 3.StyleGAN V2 根据第二步中编辑好的 Latent Code 向量生成目标人脸 * Latent...2.output_path：原图的隐藏特征的存放路径，后续需要放在属性编辑和生成的模块中使用 将 input_image 部分放上想要变换性别的人脸照片的路径即可，请注意最好是自拍和大头照，无眼镜效果更佳噢...小 G上项目首页转了一圈发现，人脸属性编辑、人脸表情迁移竟然只是数十种能力的一种。
机器之心报道 机器之心编辑部 麒麟 970 真的是当前最强手机 AI 芯片吗？...然而，这存在一个问题，即开发者难以判断哪家的芯片对特定平台的算法优化较好。...实现方式如下：对于每个人脸图像，神经网络会对人脸编码并生成一个 128 维的特征向量，该特征向量不随缩放、移动或旋转而改变。...这个问题可以解决：经过恰当训练的神经网络可以让旧手机（即使是 iPhone 3GS）上的照片看起来非常好、非常时髦。...当然，这一奇迹有一些明显的缺陷（如：每次换新手机模型都要重新训练网络），但得到的图像看起来非常好，尤其是旧设备上的照片。
“最高法院专门针对一个具体问题专门出台一个司法解释是不多见的” 作者 | 安晔 编辑 | 余快 当前，全国两会正在进行时，最高人民法院办公厅主任郭竞坤就最高人民法院工作报告和最高人民检察院工作报告中提到的人脸识别技术被滥用等内容进行了解读...得益于“人脸识别第一案”，这个案件上诉到法院时，人脸识别市场正处于蓬勃发展又极度混沌的状态。 作为AI技术停栖的天然深水港，人脸识别市场过去几年热闹非凡。...人脸识别第一案、2元买1000张人脸照片、人脸识别成房地产标配、AI换脸，随着人们对人脸信息被泄露和滥用的热议，背后一系列灰色产业链被扒出。 2021年整个315晚会，更是宛如“隐私专场”。...据报道，只要安装了具有人脸识别功能的摄像头，消费者只要进了其中一家店，在不知情的情况下，就会被摄像头抓取脸部信息并自动生成编号，以后顾客进入去过哪家分店，去过几次，商家都可以快速得知。...有人用人脸识别技术牟利犯罪，也有上述人士为技术的安全使用殚精竭虑。 以人脸识别为代表的AI技术在部分地区的发展的确遭遇了一些挑战，但我们也绝不能因此去否定它所有的光环。
在人脸识别领域，通过人工将眉、眼、鼻、嘴等脸部关键位置的轮廓以及脸部轮廓的特征标注出来，然后把已标注的数据喂给神经网络。可以说标注点的数量是数据质量的一个关键指标。...商汤提出的脸部特征106个标注点 通常来说，数据中的特征点越多，识别率越准确。106点到底算不算多？ 在著名的人脸识别人机大战中，险胜“最强大脑”王峰的百度小度，到底用了多少个标注点？...根据此前虎嗅的报道，林元庆表示百度将人脸分成 7 个部位，在人脸打 72 个点，让机器自己去学习哪些是重要的特征。...人脸识别哪家做的好？你的我的都是BAT的 目前商汤的商业模式总结起来：是一家轻量型toB的算法公司，为toC的公司提供API和SDK。...他说：“之前，我记得一年多前有一篇很有意思的报导，说的不管人脸识别哪家做的好的，最后你的我的都是BAT的。
为此，本文提出了一种新的基于扩散自编码器的人脸视频编辑框架，该框架可以成功地从给定的视频中提取身份和运动的分解特征----这是首次用于人脸视频编辑模型。...目录 简介 方法 解缠视频编码 视频编辑框架 实验 图像重建 时间一致性 困难人脸视频编辑 分解特征分析 总结 简介 改变人脸的各种属性，如发色、性别、眼镜等，是计算机视觉中的标准任务之一。...自然地，图像编辑方法，通过引入视频的时间轴，被拓展用于视频编辑。现在，给定一张人脸的真实视频，这些研究试图在保持其他特征和运动不变的情况下操纵一些目标人脸属性。...总之，本文的贡献有四个方面： 在扩散自编码器的基础上设计了扩散视频自编码器，将视频分解为单个时不变和每帧时变特征，用于时间一致性编辑； 基于扩散视频自编码器的分解表示，人脸视频编辑可以通过只编辑单一的时不变身份特征...图 4 困难人脸视频编辑 分解特征分析 为了证明扩散视频自编码器对特征的分解是否充分，本文通过改变分解特征的每个元素来检查合成图像。
2 Deepfake的理论与方法 Deepfake技术在总体上可以分成两类[2]：基于图像域特征编码的方法和基于隐变量编辑的方法，其中基于图像域特征编码的方法中又可分为面部替换和属性编辑两大类，面部替换旨在用原始人脸面部替换目标人脸的面部区域...在测试阶段，为了实现A和B之间的人脸替换，先用训好的编码器对目标人脸B进行编码，此时，用训好的A的解码器来解码由B编码得到的特征，由此可以实现将A的面部解码到B的人脸肖像上，基本原理如下图所示：...2.1.2 属性编辑 属性编辑是人脸深度伪造技术中另一类重要算法。该类算法以人脸属性为对象进行篡改，不涉及到目标人物身份信息的改变。...通常，属性编辑可以改变视频人物的外观或动作表情特征，这类方法的输入可以是成对人脸视频，来实现目标人脸对原始人脸表情的模仿，也可以是单一的目标人脸加上某一指定的条件，将目标人脸的某种属性改变为指定的条件，...与基于图像域特征编码的方法不同，基于GAN隐空间实现人脸语义篡改的方法依赖于已训练好的GAN网络，探索人脸图像在隐空间中对应的隐变量，找到待篡改的语义方向，再利用预训练好的GAN生成器来生成编辑后的人脸
来自深圳大学和特拉维夫大学的最新成果，通过在GAN中引入注意力机制，成功解决了编辑人脸时会产生的一些“手抖”问题： 比如改变人的发型时把背景弄乱； 加胡子时影响到头发、甚至整张脸都不太像是同一个人了：...具体来说就是利用StyleGAN2的潜空间进行人脸编辑。 其映射器（Mapper）建立在之前的方法之上，通过学习潜空间的偏置（offset）来修改图像。...为了指导编辑，模型还引入了CLIP，它可以用文本学习偏移量并生成注意图。 FEAT的具体流程如下： 首先，给定一张具有n个特征的图像。如上图所示，浅蓝色代表特征，黄色部分标记通道数量。...再接着，用注意力模块生成的attention map将原始图像和映射图像的第i层特征进行融合，生成我们要的编辑效果。...通讯作者为沈琳琳， 深圳大学模式识别与智能系统专业硕士生导师， 目前研究方向为人脸/指纹/掌纹等生物特征识别、医学图象处理、模式识别系统。 他本硕毕业于上海交大应用电子专业，博士也毕业于诺丁汉大学。
特征通常可以分为颜色特征、纹理特征、形状特征，下面我们看看在人脸方向有哪些很经典的东西。 ? 第一个是肤色高斯模型，它是颜色特征。...第三个是形状特征，基于人脸特征关键点就可以计算出一系列的形状特征，因为人脸关键点是眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部等有语义的特征点，每个人脸都通用却有独特性，对于光照姿态等有很强的不变性。...图像编辑与风格化 随着生成对抗网络等技术的发展，当前图像编辑与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点，其中尤其是人脸图像落地能力最强，在人机交互，娱乐社交，内容创作等领域应用非常广泛。 ?...从人脸年龄编辑、人脸卡通头像生成、换脸等全局性质的编辑，到人脸表情编辑，人脸发型，人脸化妆去妆等局部性质等编辑，几乎覆盖了图像编辑与风格化的所有关键技术。当前交互式，可控的编辑模型也是研究重点。...章 人脸美颜和美妆 第10章 人脸三维重建 第11章 人脸属性编辑 ?
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享人脸换脸算法相关的资源。 作者&编辑 | 言有三 ?...1 基于3D模型的换脸 基于3D模型的换脸算法是一类非常经典的思路，它首先对人脸进行三维重建，然后进行姿态对齐，纹理映射和融合改进，能够取得非常好的换脸效果，以“On Face Segmentation...3 基于生成模型的换脸算法 换脸算法可以看作是一个人脸到人脸的图像翻译问题，所以VAE，GAN等生成模型可以被用于人脸特征编码，其中最经典和著名的算法就Deepfake。 ?...5 其他 总的来说，人脸换脸有一些重要的研究方向，包括： (1) 编解码框架的改进。 (2) 监督信息的使用。 (3) 3D模型的运用。 (4) 图像融合的处理。 (5) 其他等等。...以上内容，如果你不想自己学习，可以去我们知识星球的网络结构1000变板块—GAN与人脸板块阅读。 ? ?
针对上述挑战，SketchFaceNeRF 利用了三平面的表示方法，基于线稿直接预测人脸三平面特征，投影至生成模型的隐空间，得到高质量的人脸 NeRF。...进一步，由于二维输入缺乏 3D 信息，算法在体渲染的立体空间中构建 3D 特征体素，空间中的三维点被投影到 2D 特征图，检索得到对应的特征。...为了保持非编辑区域的不变，进一步将线稿生成的三平面与原始的三平面特征进行融合，并使用与生成过程共享的编码网络，将三平面反投影至生成模型的隐空间，得到人脸的编辑的初值。...为了保证编辑前后的空间一致性，进一步约束非编辑区域的光线采样点特征相同。基于上述约束，反向优化隐码，实现人脸的精细化编辑。...如图 7 所示，针对一个人脸 NeRF，用户可以在不同视角对人脸添加连续的编辑操作，使用该方法都能得到较好的编辑结果，同时，非编辑的立体区域的特征也被完美保持。
作者&编辑 | 言有三 1 GAN与人脸年龄编辑 跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。...上面的成对图中左侧是生成图，右侧是原图，可以看到正面人脸图像效果是非常好的。 参考文献 [1] Zhang Z, Song Y, Qi H....第四部分是属性保持损失，用于约束身份信息不会被更改，如下式，其中F表示的是人脸识别的特征提取器。 ? 下面是它在CK+表情数据集上的结果。 ?...FFGAN是一个人脸姿态编辑GAN，可以实现任意姿态到正脸的生成。...风格的损失使用了多个K*K大小的图像块的高层特征向量的余弦距离，如下： ? 文章中还添加了一个光照损失，通过在同一姿态不同光照条件下训练的Siamese模型来提取特征，然后计算其欧式距离。
人脸表情操纵（facial expression manipulation）任务指的是利用可输入的条件（condition）与人脸图像训练出一个图像到图像翻译的模型，生成的图像具有符合给定表情条件的特征...人脸表情编辑指的是对图像中人脸的表情进行变换和修改。通常，我们希望这种编辑方法是足够方便、可控的。方便，在于我们尽量设置少量的条件，操作简单；可控，在于我们可以精确地控制需要编辑的部分与编辑的结果。...实验 实验在AffectNet数据集上进行了训练，基于相对的AU与高质量表情编辑网络，我们可以实现表情的连续编辑、人脸局部的细粒度修饰以及对类人脸图像的编辑。 ?...IS为感知分数，其值越大，表示生成图像的质量越高；ACD为人脸识别网络计算的编辑前与编辑后的人脸的编码距离，反映了身份信息的差异，其值越小越好；ED为表情距离，度量了人脸表情分析网络提取的AU向量的L2...ACD的指标下，我们的结果在不使用多尺度特征融合模块时最好，但是生成的表情与目标表情差异较大，这可能是因为表情变化较小，从而人脸的身份信息变化更少。
本期讲习班邀请有旷视科技首席科学家孙剑，中科院研究员孙哲南、山世光、赫然、王亮，清华副教授冯建江、徐明星，中山大学教授郑伟诗等八位学者分别就人脸、虹膜、指纹、步态、音纹等人体特征的研究现状做了详细报告。...赫然：大规模人脸图像编辑理论、方法及应用 ? 赫然研究员在下午做了人脸图像编辑的报告。 人脸图像编辑即是通过机器对图像进行处理得到一些新的图像。...人脸编辑涉及光谱变换、属性迁移、年龄变换、图像生成等方面的内容。理论基础涉及全光人脸分析、视觉拓扑优先、生成对抗结构、身份保持结构等。...人脸采集会应用到全光函数，赫然研究员介绍道人脸编辑的目标是符合人的视觉认知，人类视觉认知涉及拓扑感知机制。 至于图片生成算法的最基本的理念则是对话生成网络，其中最基本的概念就是 GAN。...他表示，指纹的唯一性和稳定性非常好。随着年龄的增长只会有些许变化，很适合用作识别。 首先指纹识别里面有三个模块——图像采集、特征提取和匹配。
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