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一秒回到P图前:Adobe发布“反向PS”利器,知道你修过里,还帮你修回去

被修窄的下颌骨,在AI面前完全藏不住。 手动上扬的嘴角,也被AI发现并没收了。 再把AI还原的照片,和没修过的原图对比一下: ? 不过,“还原”也不一定是“丑”。 比如,妹子的眼睛不知被谁修过,得两边上翘,看上去有些刻薄: ? △ 修后与修前 这时候,交给AI去还原,眼角就回了平和的样子,和原图几乎无差: ? 怎么拉伸的,就怎么复原 首先,要有真图和假图的数据,向AI喂食。 团队给Photoshop写了一脚本,让系统根据输入的真图,自动生成上各种部位被拉伸过的假图: ? 然后,在真图和假图之间,计算出一光流场 (Optical Flow Field) 。 ? 这样一来,假图到底假在里,自动标注数据就行了 (如上图) 。 然后,把真图和标注的假图, 拿去训练一Dilated ResNet网络。 训练完成之后,给网络输入一张假图,它便能自己预测光流场: ? (这看上去又是瘦过。)

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独家 | 雷军如何秒军装帅哥?关于腾讯天天P图的8技术问答(文末有彩蛋)

实现这一融合结果,是基于对人和五官的精准识别定位,利用用户照片和特定形象照片中的五官关键点,进行智能匹配贴合。 AI科技大本营:里面涉及到些技术,有些难点? 还要些优化空间? 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照片进行妆。 目前除了光照因素影响之外,对于别用户侧照融合后效果还有改进空间,未来我们也会尝试利用 3D 信息来对侧进行修正,为用户提供更精准的P图效果。 AI科技大本营:使用的人越多,效果会越吗? 对各种场景进行分析,促进算法智能优化,在各种环境中表现出更的融合效果。同时通过收集用户反馈,可以了解些效果和技术用户更感兴趣,从而不断调整优化。 AI科技大本营:这些技术未来还可以有些有趣的应用? 答:未来一段时间,我们更加聚焦在相机以及人图片的处理。

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    2018年AI合成最的5张图,每张图里都藏着最新技术秘密

    IBM出品:测测你最像网红 科技公司特别喜欢做AI应用出来,让大家玩。 微软研究院做了一算法,根据你的描述来生成一张图片 Adobe的工具可以让用户把换成狗、蒙娜丽莎、大卫等等 IBM做了“测测你最像网红”的网站 听着很沙雕。 但从营销角度来看,起到了很的作用。 而大众通过这些”玩具“,能够对”AI技术能做什么“这问题,有一比较直观的了解。 给BigGAN调参 有可能调整参数A,狗耳朵更真实但眼睛却异了;调整参数B导致狗的像只猫… 类似的实验过程,可以让普罗大众更容易理解被传的神乎其神的AI,是如何工作的。 这样做的目的,不是为了找出我们人类凌驾于AI之上的终极优势,而是认清一古老的难题:我是谁? AI已经可以制造假,未来只会更多 ?

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    朱茵杨幂,流量一亿丨AI指南

    原来,是有一位B站UP主“换哥”,用AI技术将杨幂的“贴”在了朱茵饰演的黄蓉上。 看,这是一张原版的截图: ? 我们把朱茵的换成杨幂: ? 再看朱茵的这表情: ? 换成杨幂也一样: ? 换后人的轮廓、表情都一样,简直看不出是人造的。 整视频,也十分流畅。 ? 这样的效果,一下子就引来了一群吃瓜群众,微博话题阅读量达到了1.1亿。 ? 那么,AI背后是怎么回事呢? 不止朱茵杨幂 从换程序deepfake传入国内开始,就有不少网友制作过换视频。比如把宅男们喜闻乐见的女主播换成国内当红小花。 有的把主播阿冷换成唐嫣: ? 有的把冯提莫换成赵丽颖: ? 换教程 大胆的想法不敢有,但你可能想按照国内的老少皆宜用法,制作一部符合自己嗜的换视频。 门槛并不算高,甚至都不用自己训练一deepfake模型,有现成的程序用。 当训练结果小于0.02的时候,就可以停掉训练程序,这过程需要漫长的等待,可能持续8到12小时。 最后选择上面训练的视频、换视频,再设置合适的帧率,就可以得到一段自制deepfake视频。

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    朱茵杨幂,流量一亿丨AI指南

    原来,是有一位B站UP主“换哥”,用AI技术将杨幂的“贴”在了朱茵饰演的黄蓉上。 看,这是一张原版的截图: ? 我们把朱茵的换成杨幂: ? 再看朱茵的这表情: ? 换成杨幂也一样: ? 换后人的轮廓、表情都一样,简直看不出是人造的。 整视频,也十分流畅。 ? 这样的效果,一下子就引来了一群吃瓜群众,微博话题阅读量达到了1.1亿。 ? 那么,AI背后是怎么回事呢? 不止朱茵杨幂 从换程序deepfake传入国内开始,就有不少网友制作过换视频。比如把宅男们喜闻乐见的女主播换成国内当红小花。 有的把主播阿冷换成唐嫣: ? 有的把冯提莫换成赵丽颖: ? 换教程 大胆的想法不敢有,但你可能想按照国内的老少皆宜用法,制作一部符合自己嗜的换视频。 门槛并不算高,甚至都不用自己训练一deepfake模型,有现成的程序用。 当训练结果小于0.02的时候,就可以停掉训练程序,这过程需要漫长的等待,可能持续8到12小时。 最后选择上面训练的视频、换视频,再设置合适的帧率,就可以得到一段自制deepfake视频。

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    2018年AI合成最的5张图,每张图里都藏着最新技术秘密

    FastCo作者挑选了5张最具代表性的AI生成的图片,来解读AI发展的现状和未来。 2017年,Google偷偷上线了一小app,上传你的大头照,测测你长得跟历史上著名油画里的人物最像。 IBM出品:测测你最像网红 科技公司特别喜欢做AI应用出来,让大家玩。 微软研究院做了一算法,根据你的描述来生成一张图片 Adobe的工具可以让用户把换成狗、蒙娜丽莎、大卫等等 IBM做了“测测你最像网红”的网站 听着很沙雕。 但从营销角度来看,起到了很的作用。 而大众通过这些”玩具“,能够对”AI技术能做什么“这问题,有一比较直观的了解。 给BigGAN调参 有可能调整参数A,狗耳朵更真实但眼睛却异了;调整参数B导致狗的像只猫… 类似的实验过程,可以让普罗大众更容易理解被传的神乎其神的AI,是如何工作的。

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    中科视拓李凯周:人识别应用实战——SeetaFace2

    的算法包装成SDK的系统应该经过些步骤,最后是求职分享,包括我对 AI 工程师的认识以及作为 AI 工程师的基本要求。 首先,在算力有限的情况下同时应对应用级别的需求,不必要每帧处理,只要确定视频中抓拍到的多张图片些是一人,一人只识别一次就可以了;还有,可以通过跟踪,预先判断抓拍到的图片些是一人,同时需要质量评估从这些图片中选择些是可以识别的 下面简要讲述一下人跟踪,怎么通过人检测去实现跟踪,如图所示:人跟踪的基本问题是在前一帧检测到了两张人(PID0和PID1),那后一帧检测到的人是前面出现的?还是新的人? 之前讲的可以算是纯工程化的部分,现在我们展开来介绍SDK源码,给大家展示一AI算法是经过些步骤成一SDK的。不过今天不会涉及算法模型的具体介绍。 同时希望通过今天的分享,大家能够了解到一AI算法,是如何成可复用的SDK,然后怎么把SDK应用到业务系统的。 ?

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    中科视拓李凯周:人识别应用实战——SeetaFace2

    的算法包装成SDK的系统应该经过些步骤,最后是求职分享,包括我对 AI 工程师的认识以及作为 AI 工程师的基本要求。 首先,在算力有限的情况下同时应对应用级别的需求,不必要每帧处理,只要确定视频中抓拍到的多张图片些是一人,一人只识别一次就可以了;还有,可以通过跟踪,预先判断抓拍到的图片些是一人,同时需要质量评估从这些图片中选择些是可以识别的 下面简要讲述一下人跟踪,怎么通过人检测去实现跟踪,如图所示:人跟踪的基本问题是在前一帧检测到了两张人(PID0和PID1),那后一帧检测到的人是前面出现的?还是新的人? 之前讲的可以算是纯工程化的部分,现在我们展开来介绍SDK源码,给大家展示一AI算法是经过些步骤成一SDK的。不过今天不会涉及算法模型的具体介绍。 同时希望通过今天的分享,大家能够了解到一AI算法,是如何成可复用的SDK,然后怎么把SDK应用到业务系统的。 ?

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    AI是如何忘记一张

    从一闭眼就能浮现的那张清晰的庞到那一团模糊不清的影子,是眉毛先消失还是眼睛先不见? 最近,一位艺术家想用AI展现这过程。 她创建了一张算法生成的,然后通过逐渐关闭别神经元,让AI慢慢忘记这张,并把这过程可视化为了一段视频。 而项目的创作者试图教会AI忘记。通过逐渐关闭别神经元,然后重复这过程,直到AI完全“忘记”这张。 视频展现的效果有点让人毛骨悚然。起初看起来像是生成的人正在迅速老化。 六十秒内,这张完全腐烂了,只剩下一些白色和棕色的色调。 ? 最后会成线条然后完全黑。 ? 这项目可以帮助模拟世界在人们心中发生化的过程,通过倒推神经网络的工作步骤,通过系统地删除神经元,看看些图片对AI的世界是重要的,也许可以成为揭开人工智能的面纱,打开黑匣子的一办法。

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    一张自拍6种风格漫画,视频也支持,全程稳定不“掉线”,这AI不到一天狂揽1800赞

    这,就是最近在Reddit上大火的一自拍漫画AI,不到一天就收获了1800+赞。 什么来头? 自拍漫画,人、全身、背景都照顾到 这AI叫WebtoonMe,基于深度学习技术将图像翻译成漫画风格。 这自拍身漫画AI的技术团队也来自韩国。 一开始,他们只做了人转换,后来打算把背景也包括进去。 哦,还有一点美中不足,有网友“惋惜”: 要是这AI还没取名字就了,不然就可以叫WaifuNet了……[旺柴] One More Thing 要说这人物动漫的AI,一直都层出不穷。 AnimeGAN2的风格和今天的这WebtoonMe不太一样,换重点也只包括人,所以眼部跟踪做的挺。 不过面对不够高清的人时,效果一般。 两者各有所长吧,你喜欢一种呢?

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    技术|深度学习行业应用及就业方向大猜想

    深度学习和AI什么关系,AI技术包含什么?工程师具体分些类别?选择方向发展? 今天小编就大胆的跳出来整理一下市面上的信息,希望给小伙伴们提供些参考价值。 AI技术强势落地的行业有些 ? 强大的技术需要结合行业产业落地才能实现真正的价值。 那么深度学习所支撑的AI技术,具体根植于些行业当中?又有些行业通过AI技术,能够焕发新的活力? 如下行业和AI技术是亲密的伙伴~ 汽车行业 从2017年开始”无人车”的概念经常出没于大众视野之中。 所谓的“无人车“其实是汽车实现了自动驾驶。 2)人识别:基于人的部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 3)语音识别:让机器通过识别和理解过程把语音信号转为相应的文本或命令的高技术。 了解深度学习在AI技术中的应用,又了解了AI技术以及落地的行业,对于具体要选择方向,根据目前每技术方向的发展程度,小编大胆的做出如下的推荐,或许可以为小伙伴提供一参考: 1)人识别:配合新零售

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    AI深度伪造视频,你能认出来吗?

    有句老话叫做“眼见为实”,然而AI技术的迅猛发展正在改这一切,大量“深度伪造”的视频和音频流入日常生活中,我们可能很快就不再知道如何判断什么是真的,什么是假的。 你能看出下面两视频,是真的,AI深度伪造的吗? 位于硅谷的SRI International AI中心希望“以毒攻毒”,用假影片训练算法,让算法辨识虚拟痕迹。在人们上传视频到社交网站时,平台需要重新编码影片。这是侦测假视频的时机。 辨别AI原本就是训练造假AI的一部分,两者刚在生成对抗性网络的两端。一是建构程序,一是认证程序,道高一尺,魔高一丈。 由于Deepfakes的技术在于篡改资料,认证方则搜寻一切篡改资料的痕迹。 一种方法是基于像素的视频侦测,视频其实是成千上万帧图片连放,细致到侦测每像素的改痕迹,是颇浩大的工程。 此外,假的部表情仍有缺陷。

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    美国喜提刷登机,官方开心发通告,竟马上引发公民不适

    然后就礼送出境来回了。 但对于美国海关和边境保护局来说,这可是开天辟地头一回——用AI技术捕获冒名顶替者。 这机构上上下下都很开心。 新闻通告和声明一不落,称在打击恐怖分子和罪犯入境的斗争中,我们美国公务员有了新武器,AI几乎让那些用假证明蒙混过关的人无处可藏,他的就是他的ID,他没我们就只能不客气了。 如此欢欣鼓舞,不知道该说什么,只能建议他们多来中国转转。 不过,其实这系统早在2015年就有试点的想法了,但直到今年6月才正式开始使用。 在机场应用,刷就意味着提供近照,而且每次去里都被刷,他们对此有担忧。 于是美国海关和边境保护局就出来妥协说:未来规则也可以更,美国公民如果不涉及出入境,那就不用刷或提供近照。 只能感叹:美利坚真是玻璃啊。 我大中华刷AI全世界第一,不光是技术强,也是别人太墨迹。 你说是不是?

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    AI让周杰伦、罗永浩“”古典画像

    作者 | 一一 来源 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 最近,一款俄罗斯 AI“神器” FaceApp 爆红,它能让你上传的照片瞬间老或者年轻。 当用户使用时,这 AI 能够在 4K 分辨率下实时绘制人像。那会给人一种站在镜子前,像有成千上万伦勃朗、卡拉瓦乔和提香在画你的错觉。 先试一张德国总理默克尔的图片做试验,得到如下艺术肖像。 这 AI 应用让我们以一直观而有趣的方式与最先进的 GAN 模型进行互动。通过向神经网络展示人,透过 Z 空间,在 GAN 的多维空间中识别出最能描述人的向量。 为了能够将自己的图像插入到模型的潜在空间中,研究人员训练了一器,它可以从图像 x 中近似出潜在向量 z= I(x)。 任何人都可以使用 GAN 模型生成一幅新的艺术肖像,原来肖像的面部线条会被完全重新设计,而模型自己会决定使用种风格的肖像,尤其人和照片背景的细节会使模型生成的新艺术肖像换成另一种风格,比如颜色和形式都发生了明显的

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    AI终结者问世!美国防部推首款AI侦测工具,“反换”精度99%!

    ---- 新智元报道 来源:Twitter 等 作者:文强,大明,肖琴 【新智元导读】美国防部研发出了全球首款“反AI刑侦检测工具”,专用于检测AI/换造假技术。 早在今年 5 月,DARPA 便提出了要研发针对AI技术的需求,让现有的刑侦检测工具得自动化,能够检测近来涌现的AI。 如今,更加高级的AI技术和侦测AI技术,也将展开一场长期艰苦,但也精彩卓绝的AI军备竞赛。 ? “由于大多数训练数据集都不包含闭眼的人图像,因此AI生成的人缺乏眨眼功能,”Lyu说:“因此,缺少眨眼是判断一视频真假的方法。” 论文详细介绍了他们如何组合两神经网络,从而更有效地揭露些视频是AI合成的。这些视频往往忽略了“自发的、无意识的生理活动,例如呼吸、脉搏和眼球运动”。 通过有效地预测眼睛的状态,准确率达到99%。

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    你用Deepfakes给小电影换,人识别AI也看不出来:95%萌混过关

    那么,人识别AI能看出些视频是Deepfakes生成的么? ? 结果发现,两只AI都分不清,些视频被换了。 换要自然 要考验人识别系统是否目光如炬,先要有一优秀的数据集。 研究人员加工了公开的VidTIMIT视频数据集。 研究人员决定让两开源的预训练模型接受测试:一基于VGG,一基于Facenet。 两模型都是如今人识别领域的前沿。 ? △ a的给了b,就得到c 95%分不清 考核标准是误识率 (FAR) ,指的是两段视频里的人物不同、却被AI判断为同人的概率 (越低越) 。 第一步,给AI看没有换过的原始视频,计算出一判别用的阈值 (Threshold) 。后面的测试里,如果置信分高于阈值,AI就判断为同人。

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    ImageNet训练的AI竟然人妖不分,网友炸了!

    你有没有想过,当你使用人识别检测自己的时,AI是怎么看你的? 一最近出现的网站“ImageNet Roulette”可以告诉你,但事先警告:现实并不美AI对你的评价有时甚至很残酷。 ? 比如这位网友,明明只是抱着狗窝在沙发上,却被AI识别成一“啤酒爱者” ? 这位女性只因一头红发和自拍的角度,就被认为是一名:女王、狐狸精、女妖、让男人沉迷的魔女。 ? 开发人员 Leif Ryge 得到的标签是“心理语言学家”,但换其他照片后,标签成了 “态”、“流浪汉” 和 “无政府主义者”。 Paglen 说:“我认为这种给人分类的事儿,最再谨慎一些。” 如南非种族隔离期间:一本名为 “生命之书” 的书根据黑人的种族背景对其进行了分类,并被用来确定人们可以在里生活、获得什么工作,孩子可以去里上学等等。 他还比较了机器学习的兴起和人们的认知。 随着人工智能的发展,无论坏,我们都需要更多类似的工具。 想知道AI怎么评价你吗?传送门: https://imagenet-roulette.paglen.com/

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    腾讯优图连夺世界冠军背后:百万级人识别达83%,人眼只有23% | 新智元专访

    依托腾讯强大的资源和数据平台,优图在创新和应用上有些优势?优图目前的技术储备都有些?近日新智元专访了腾讯优图团队,试图解答以上问题。 他们说,作为一支深耕人识别技术的团队,参加这比赛几乎是技术发展的必然选择,也是技术沉淀的最证明。2015年起,团队就已经将1:N人识别与检索技术定位成重点研发方向。 聊一聊细节,本年度MegaFace 比的是100万级的大规模1:N人识别任务。这一比赛项目难度在? 腾讯优图团队向新智元解释说,提到难度总需要一参照物,AI算法最的参照物就是人。 优图解释说,对单网络来说深度越深网络性能越,但训练和识别时间也相对更长。不同深度的网络集成的时候互补性更。所以他们采用了大网络和小网络融合的方式。融合都是会提升效果的,融合准确率比单模型高。 甚至还可以利用这张自拍照,借助3D建模技术,让自己“”成另一人,轻易骗过登录系统,成功“黑”进对方账号。

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    反复行云流水,完全没有PS痕迹,推特10万点赞

    因为讲话的人类,中途从比尔·哈德,成了施瓦辛格: ? 行云流水。说不清什么时候,已经换了。 所以,如果有小伙伴没看清,可以参考以下: 这是比尔·哈德。 ? 这是施瓦辛格。 ? △ 震惊取样 除此之外,也有冷静的观众,想起了碧萝奶奶: ? △ 如果天能实时拯救直播,细思恐极 我竟不知道,他们俩这么像!? 现在,考验盲患者的时刻到了。 ? 你看得出是一刻么? 就在把转向主持人的一瞬,成了汤姆·克鲁斯,并且是年少的样子: ? △ 上为汤姆·克鲁斯,下为比尔·哈德 这只AI的一重大优点,就是给侧颜换也流畅自如。许多换界的前辈是做不到的。 插播一可爱的细节,比尔·哈德转的时候,原本说的话就是: And then Tom Cruise walks in. 看到这浑然天成的魔法,推特评论区爆炸了: 吓屎我了,他和汤姆·克鲁斯像啊! 这表示,有所遮挡的人,对AI来说也没什么压力。 而再一低眉的工夫,嘉宾又成了赛斯·罗根,主持人已经坏掉了: ? 就是这胖胖,还和周杰伦一起演过《青蜂侠》: ?

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      人脸融合

      腾讯云神图·人脸融合通过快速精准地定位人脸关键点,将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合,使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征,支持单脸、多脸、选脸融合,满足不同的营销活动需求……

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