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AIZAO一晚,成本烧掉几百万

随后,这个社区逐渐成了生产假冒爱情动作片的“黑窝点”——不人用AI技术将色情作品中的主角换成明星的。有文化,真可怕。小电影,可造假。也正是因为这样,这个社区引发了大量的争议,最后被彻底关掉。 (详见:朱茵杨幂,流量一个亿)还有徐锦江对战灭霸、洪世贤换艾莉等等。(详见:B站名场面全被AI调戏了一遍)但,为什么ZAO大火特火了?原因很简单。因为ZAO最简单。 用户想要体验AI,不再需要电脑、高性能GPU、数据集、编程和AI知识,只需要一部手机,一张自拍,就可以把种影视场景中主角的,换成自己的。 当然ZAO应该也不缺,毕竟背后是著名的公司:陌陌。被质疑的隐私问题当然越火,质疑声就越大。AI如此,ZAO也是如此。 最后友情提示,你自己准备好软硬件,也需要面临最开始提到的,的问题。根据Deepfake软件要求的硬件配置和训练时间,换一次就需要烧掉至一度电以上。—完—

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反复行云流水,完全没有PS痕迹,推特10万点赞

就在把转向主持人的一瞬,成了汤姆·克鲁斯,并且是年的样子:?△ 上为汤姆·克鲁斯,下为比尔·哈德这只AI的一个重大优点,就是给侧颜换也流畅自如。许界的前辈是做不到的。 另外一位盲选手,也表示蒙蔽: ?不过,这段访谈还没完。 比尔·哈德用阿汤哥的放飞了几秒,就不知不觉回了自己:?注释一下,手放在嘴上的时候,已经回来了。 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:?就是这个胖胖,还和周杰伦一起演过《青蜂侠》: ? 你看,ctrl shift face官网提供了三档氪金服务,供大家打,打,打:一级会员shallow fakes,每月仅需1美元,就可以给他们捐款了 (误) ,捐款之后还能提前看到团队产出的最新视频 如果之前的盲测试题太简单,阁下可以观赏一条完整视频,数数一共次:

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    AI融合技术谁家强?

    近日,大厂纷纷推出AI云毕业照,基于人识别和人融合,提取用户的五官特征,生成个场景的「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。 就算秃了也不怕,还有AI帮你修复,还你一个白衣飘飘,明眸皓齿的俊逸年。科研十年寒窗苦,一朝成名头已秃还可以实现性转,微表情也随之化,细节逼真。 官微中表示还可以实现人合影,可以实现师生合影,创意合影等。但是目前试用版只有单人的。只会3块1个人的p图吗?不如试试「人融合」! 看到效果图,有网友提出质疑:「这不就是普普通通的p图吗? 我们学校的毕业照也是这么p的,3块一个人,p了百来块。」但事实上,这个小程序的「云毕业照」可比p图的自然了。p图的原理是采集你的五官和发型,但是你的眼神,表情是不能动的。 上传张照片,还可以实现一个人合照的生成。系统还支持背景替换。最近在抖音上,一款特效「身漫画」从明星到路人,堪称全民参与,就有小伙伴把自己的头像为二次元漫画,又萌又酷,吸了一大波粉丝。

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    孙正义也喝了一口商汤

    于是,还以为软银愿景将领投新一轮45亿美元估值的融资,熟料有谁能比孙正义,最后按60亿美元估值入股,再次搅动AI风云。?获孙正义重磅加持,商汤自然打铁本身硬。 但也有不人认为,商汤得好好叩谢阿里。 但BABA出没,商汤和其他股东,又能有条件可讲?一方面,AI公司高估值和商业营收之间的当前落差,股东个个心知肚明,想要等到IPO上市退出,现实非常骨感。 有传闻说,内部预估的年收入是20亿元。主要还是眼前AI确实不好赚快。 此外也听闻,商汤今年拿到了不2G大单。从北京到上海,从浙江到新疆,从深圳到成都,从东京在新加坡,堪称AI领域的一带一路。新业务估值不靠当下营收,那就要靠未来景了。 AI格局已不过,一年轮大额融资后,商汤实际也带动了AI视觉格局重塑。过去统称的AI四兽,指的是商汤、旷视、云从和依图等4家AI独角兽公司。

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    微信AI正在完成:有码走遍天下,从此花

    相反,AI加持,骑兵开阵。2019年开始,微信就要把我们带到一个线上线下打通、效率倍速提升,愈加数字化的新世界:有码走遍天下,从此花。? 扫码、刷,告别排队第一站,不排队市集,即线下买买买更快,剁手更无感。首先进不犹豫超市。与寻常所见线下商超便利店没有任何两样,但了几块屏幕,了几台结算机器,不再有收银柜台。屏幕干嘛用?? 既是给超市供给提供参考,也能让用户“随大流”,知道哪些东西更人买。 也有屏幕用来显示货架商品剩余数据,方便补给。但更大的革是支付和收银。?微信联手腾讯优图,打造了刷支付一体机。 总之未来出门,必带的卡越来越,带好手机带好就行。有码走遍天下,支付刷即可。这样的趋势,在政务、法务和文化娱乐领域也被频频展示:? 站在未完城里,我押刷支付。另外还有一个小插曲,在2019年微信公开课现场,不人晒起了2012年4月19日的朋友圈。那天是微信正式上线朋友圈功能的日子。你还记得自己的第一条朋友圈吗?

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    产品资讯|2020年,让我们继续“AI”在一起

    640 (13).gif 新的一年即将到来过去的2019年里 腾讯优图一直坚持基础研究和行业落地两条腿走路将视觉AI融入到了人们的日常生活中视觉AI不仅能帮你实现刷支付还能帮助找回走失儿童的下落 OCR 速算甚至还能给孩子检查作业现在,让我们一起来感受一下视觉AI的力量image.png image.png image.png从不带包购物,到可以不带手机出门购物腾讯优图联合微信支付打造的刷支付功能利用人的相貌特征完成身份认证让你支付时无需作出指定动作配合刷即能完成支付动作 腾讯优图提供OCR速算和智能批改技术能自动分析作业图片并进行自动识别和判断 减老师在教学场景中海量的作业批改工作---- image.pngimage.pngimage.png你想过,足不出户就能办理信用卡 腾讯优图的人核身解决方案将身份证 OCR 识别 + 活体检测 + 人比对三合一能安全、有效地解决 实名制远程用户核身验证的难题为许不方便出门的老年人、残障人士提供了很大的便利也减了人们特意前往银行 腾讯优图通过医学AI解决方案“腾讯觅影”持续对外输出医疗AI能力通过视觉AI辅诊让医生读片更仔细、效率更快 ---- image.png image.png image.png 腾讯优图首创跨年龄人识别技术仅凭一张儿童的幼年照片就能模拟匹配出孩子未来年后的外貌重点解决寻人场景中婴幼儿被拐的情况让困难的跨年龄人识别更加可靠和精准

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    史上首个人识别禁令出台,警察用来抓罪犯也不行!旧金山可真行

    也有人觉得这样抓罪犯就更难了,而且会抑制本地的AI科技,让中国或者以色列的科技公司赚。?还有人嘲讽说,坐拥最识别公司的旧金山,禁止当地使用人识别。? 二是无用论,也得到了不声援:人识别,只能匹配系统里原本就有的那些人啊。可很人在记录里又没前科,不就识别不出来了么?? 许研究都显示,系统识别有色人种的女性,比识别白人男性的准确率要低15%-20%。今年4月,有一个美国年起诉了苹果,索赔10亿美元。 年认为苹果店的人识别AI把他当成了惯偷,导致他被抓之后要回应各种从天而降的指控,精神压力很大。现在还不知道,苹果人识别究竟有没有为抓捕提供帮助。 如果知道摄像头背后还有人识别AI,这份安全感便可能再几分。— 完 —

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    拆盲盒,领七夕奇妙对象了

    今天 我要大胆提醒你 七夕了 有人~自嘲: “人不好,嘴不甜,长得磕碜,还没” 四句话,写我一直单身 有人~感慨: 她逃,他追,她插翅难飞 他回,她怼,他暴跳如雷 她泪,他悔,他生死相随 双双在爱恋中深情流眼泪 体验完奇妙对象 背后的AI技术了解一下 七夕「拆盲盒,领彩蛋」 正是基于腾讯优图实验室领先的面部融合技术 一秒实现“疯狂” 图片形式支持、选融合 最支持指定融合6张人 前段时间爆红网络的「 肌肉金轮」身效果 背后的技术实现正是基于视频版人融合 除了面部融合效果 腾讯云AI在人特效打造方面 还有人试妆、人像换等效果 具备在线试唇色、美颜、动漫化等数十项子能力 上传个人照片即可实现男女性别转换 通过AI算法的时光倒流与加速 一键查看10-80岁之间年龄换等趣味效果 除了满足个人的日常娱乐体验 这些标准化的AI能力在应对当前各种营销困局时 提供了新的创意营销方向 也释放了巨大的价值潜力 (小程序免费体验年龄换 、动漫化、人融合等趣味效果) 最后 祝屏幕前的每一位才子佳人 都能遇到一生所爱 值此七夕,但愿朝夕 因为喜欢,可迎万难 「更腾讯AI产品体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入」 ?

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    AI识别真的成熟了吗?读完这篇你就懂了

    作者 | 于曦AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题,让人们对于 AI 的热情空前高涨。从一开始的烧阶段到今天的确定性发展,AI 一直渗透着人们的生活,从自动驾驶到人识别都是如此。 其中,人识别技术应用较为广泛。早期的人识别采用传统机器学习算法,研究关注的焦点更集中在如何提取更有鉴别力的特征上,以及如何更有效的对齐人。 随着研究的深入,传统机器学习算法人识别在二维图像上的性能提升逐渐到达瓶颈,人们开始转而研究视频中的人识别问题,或者结合三维模型的方法去进一步提升人识别的性能,而数学者开始研究三维人的识别问题。 最后进入了人的深度学习时代,利用 CNN 网络建立的高维模型,直接从输入的人图像上提取有效的鉴别特征,直接计算余弦距离来进行人识别。但人识别研究发展仍然可以分为三个阶段。 如今,AI 发展尖端模式下的厂商们也逐步进行开源,为人识别在更领域的应用不断突破瓶颈。

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    约会软件上的小姐姐,其实是StyleGAN生成的假人

    因为,这些小姐姐可能只是约会软件平台做的假号,用于给平台创造欣欣向荣的气氛,和微博的僵尸粉、知乎的三无小号差不。而小姐姐的照片,则是来自于你们熟悉的人生成AI:StyleGAN。 是的,用英特尔的AI,赚自己的。而且,不只约会软件上有假小姐姐,广告海报、学校学生手册上可能也都有假小姐姐。不过一想到照片上那个好看的小姐姐根本不存在,就令人非常难过:世间安得此等美人? 所以,要是把AI造出来的人拿来用,那就简直太方便了,反正AI不会发律师函。于是Icons8通过全球的工作室拍了70个模特的照片,当做数据库训练StyleGAN。 “假人”打广告想到用GAN生成的人来赚的,不只前面的Icons8一家公司。还有一家叫Rosebud AI的公司。 被贴上去的肖像可以进行定制,同一个身体上的,可以看上去是个欧洲人、亚洲人、非洲人等不同的国籍,肤色、瞳色、发色、面孔特征都会有所化,甚至还可以表现出不同的情绪或不同的妆容。?

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    人工智能

    在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从人识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 ToB中,往往做决定的并不是技术人员,他们对AI的理解只有个大概,而且经常是期望很高。不管前期沟通得如何顺畅,客户给给得如何豪爽。该清楚讲给用户听的一定要做到。 客户的期望是一方面,AI的应用限制是另外一个方面。聚个例子,有个项目中给客户安装人识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如人意。训练成本的窘境。 不仅仅是AI。基本上,每个客户到最后都会问一句:我买你们的AI产品能干啥。客户不关心你的算法有牛逼,准确率个9,只关注这个产品能为他带来什么效益。单卖AI没有市场,帮客户实现业务闭环才是王道。 还是上面的例子,人识别门禁要跟考勤系统要跟安防系统打通才有意义,孤立的AI不足以打动客户。三 结语一年来的ToB转,确实是不断的踩坑填坑。遇到的很问题很思考是以前做ToC完全没有接触的。

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    硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默:人工智能技术的商业化起点在B端

    但是对于2B的市场,其实我在乎的只是每公里每个货柜,因为所有需求是非常明确的,就是把货柜从A点运到B点,那你只需要在乎一点,就是成本。 还是刚才例子,替代其实特别容易算,大家算账就好了:我之前用司机我减司机,我省了,一算账,只要合适我一定会去买。 但是辅助,其实这就是一个很困难的计算,我辅助人去增加效率,比如说人识别好了,我们的一些支付安全辅助手段上,用到人识别,记住它确实可以更好的辅助我们的工作人员去提高效率,但是能提高效率呢? 首先第一点,在安全支付上,比如说我们有短信的支付码,我们有指纹技术,我们有种种的技术,是不是还需要一个人识别去协助可能是能增加效率,但是它值这件事其实是没有一个太明确的答案的,所以它在销售起来的时候 而替代技术,只要你替代了人工,你就能计算出我到底省了成本,这个东西我卖,对方客户企业是可以接受的。

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    盘点丨这些在2016年融了的明星AI初创公司,今年都在干嘛?

    当然,作为一家较为严肃的(正经)媒体,偶尔发发轻松的文章也是需要下足够大的决心,今天就来写点儿轻松的。今天只写 2016 年融了的部分 AI 初创公司。好了,废话不说,直接从汤帅的商汤科技讲起。 而 B 轮融资那段时间,则爆出旷视为支付宝提供刷支付技术支持。在有、有大牛的情况下,旷视再也不用像 2015 年 CVPR 大会中拉个大横幅写上 ×× 美金招人那样。 凭借现在的体量,不知有青年志士将主动投怀送抱。融到后旷视也将不仅局限在以往的泛金融和泛安防市场,而是高调开始进军机器人领域的商用市场。地平线机器人相比于旷视,地平线机器人的融资进度也不落下风。 作为一家已经把鉴黄做到全国领先的公司,融了这么自然需要消耗,按 CEO 李明强的说法,未来他们开始重力拓展 AI 鉴黄之外的业务,公司将扩大其商务和销售团队。这是要跟不公司比划比划的节奏,期待。 不过今年格灵深瞳也很在公共场合露,为啥捏?个人觉得一方面可能是在闷声做人眼相机,另一方面也可能与一手打造格灵深瞳品牌的公关总监李倩离职有关。

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    腾讯首次海选人工智能项目,决赛现场我们总结了AI创业四大现状

    其实不难看出,此次来参赛的人工智能项目,不属于当前AI创业中的“明星”——不缺名气也不缺,但在被问及为何报名参赛时,他们无一例外给出了统一的答案:腾讯的资源。腾讯到底给了什么资源? 该创始人反问量子位,人识别算不算人工智能中的技术手段?智能化模型出品千人千面的民宿分析报告算不算人工智能应用?这些技术和应用有没有改之前的模式、并进而带动整个领域效率的提升? 现状三:融资不缺,背景有门槛实际上,现场42个项目中,不项目创立于2016年,这是所谓“资本寒冬”的一年。不过对于现场AI项目而言,融资和融资过程并没有成为创业中痛苦的回忆。 量子位在现场采访个项目后,发现三个基本特点。第一,天使轮:人到到。 如果说早期项目投资更看人,那AI项目创始人确实不一样。首先是学历高,不创始人博士毕业,或者出身名校名专业。其次是出身于相关行业,并找到AI技术方面的合伙人。

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    AI用来拍“大片”??

    AI又一次刷爆了朋友圈最近云毕业正当时,各家科技公司顺势推出了自己的 AI技术,结果又被同学们玩坏了!换这件事绝不能了业界大佬们!?不得不说,好看是不分性别的,彦宏兄气质满分! 仔细来看,AI技术近些年还是成熟不,整体的面部贴合度、细节处理都有了明显的提升。近日,Deepfake 领域再一次取得了重要突破。 这在时间和金方面都是非常大的成本消耗,因此,迪士尼公司特此联合苏黎世联邦理工学院开展了此项合作研究。近日,迪士尼公司对外宣称,他们研究了一款新型人交换技术,可用于电影或电视剧制作。 在这里,单个梳状模型可以处理个源目标的人融合,而且与双向模型相比,它可以有效减训练的时间,同时明显提高图像的保真度。如前文所说,模型训练采用的是一种渐进式的方式。 其中,Nirkin et aI 采用三维可模型,不需要预训练。后两者采用 Y 形自动编码器结构的实现。?人交换方法的比较本次试验对五组人进行了对比。

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    AIoT落地三大趋势,场景为王

    设备本身的传感器只采集某一种特征,将来千奇百怪各种各样的设备做各种各样的特征采集以及特别行为的执行,最后成边缘智能的逻辑。往往是存在架构的,但是一毛也赚不了。 我们发觉如果没有小蚁的摄像机这套硬件产品,基本上赚不了,不可能卖到10亿人民币。我们非常有幸,我们卖了一堆设备,这个设备只是原来的一些普通设备,我们AI而已。 AI成服务,可以赚,这是一个比较有意思的点。我特别建议园区也好,招商的时候招那种本来就有应用的,我升级成为AI,这是最好的。 今年铺的速度不知道北京怎么样,在杭州、深圳已经为两大巨头的必争之地,而且大力铺开。以后保护自己,出去刷支付是很正常的事情。 刷支付一年五百万台,我们做智慧的出行,也可以有一些摄像头,还有一些家居的东西。这些设备跟小蚂蚁一样,都是AI的。

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    iPhoneX携人识别改行业,美图美妆用人识别改女人

    在很人印象中美图是一家做与美有关的App的公司,但事实上美图是一家典型的AI技术公司,它通过对海量人像照片的处理学习,来不断优化美颜算法,最终让用户得更美。 这个试错的过程不只是耗费了不必要的金,更会给皮肤带来一定伤害,让女性用户们陷入一个护肤美肤不当-肤质差-继续护肤美肤的漩涡中。 之前还出现了不肤质检测软件,但由于缺乏数据和算法支撑,就像2013年网易邮箱的人识别登陆一样不具实用性。 苹果在介绍Face ID时更是站在用户体验角度,而并未过强调AI这个概念,但毋庸置疑,它是一个典型的AI应用。 至从Face ID兼容Apple Pay可以看出,未来“刷支付”会成为现实,且刷支付可以脱离手机。

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    草图真人AI:可以,草都行

    要怪就怪小哥的“灵魂”画技吧……下一组——作者逐步画、头发、眼睛……让大家看看AI是怎么一步步生成人像的。?看起来,随着细节的完善,人也被训练得随之丰富起来。 不管你的画功有烂,都能生成一张像模像样的高逼真AIAI生成技术:从模糊到难辨真假一开始,很AI生成作品(技术基于GAN)只能勉强模仿出一个人类的的大概样子,但是都有点“糊”(lack quanlity)。 基于这项技术的人生成应用数不胜数,这位小哥的最大不同就是不需要你按着底图临摹加工,也不需要你有好的画画技术,“灵魂”都能给你生成相应的高逼真人像! 不过有人表示小哥这个程序生成的肖像大具有印度(次大陆)常见的人特征。当然,小哥说这都是在相应的数据集(CelebA-HQ)上训练的结果。

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    在阿里“解放”鉴黄师是一种怎样的体验

    “我来的时候,要解决的最大问题是淘宝的审核问题,淘宝当时有很违规图片,色情图片或是其他违法图片。鉴别文字时,我们还能通过关键词或者体词汇来审核,但是对待图片,完全没有能力,都靠人工。” 那会,数人手里还拿着诺基亚,超过 1 M流量,可能要被运营商收走 5 块,这样“超前”的业务理念夭折了。 薛晖忙着将负责业务的模型往深度学习上的迁移,一边与团队一起将人工智能技术落地到更的场景,如知识产权、身份核验以及各种基于人识别技术的 IOT 应用等。 对薛晖而言,更技术的落地并没有那么容易。光拿下阿里杭州园区的门禁,他们就费了一番力气。园区的行政部门的同事对使用门禁刷有顾虑:识别率到底高不高?园区里这么人,误识别了怎么办? 薛晖认认真真想了两天,以前开玩笑说要用 AI 解放全人类,这种高危的场景下更应该有 AI 的应用。比如,火灾防控也会涉及到很图像和视觉的问题,是否有更好的制定战术控制火势的方法?

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    识别「潜规则」:巨头未经许可使用数百万人照片,想删除难于登天

    识别演历程在构建人识别工具初期,研究人员花请人们来到他们的实验室,签署同意书,拍摄不同姿势以及不同光照条件下的照片。但是,这种做法花费较高且耗费时间,因此早期数据集限制在几百个研究对象。 IBM 在一封邮件中称,这些人识别系统「在本质上不具有歧视性」。但又补充道:「IBM 相信这些系统的开发人员以及部署它们的机构有责任积极减偏见。这是 AI 系统赢得用户和公众信任的唯一途径。 他说道:「打个比方,如果将其看作是洗黑,那么人识别就是在洗去人上的知识产权和隐私权。」IBM 称其不会以这种方式使用 Diversity in Faces 数据集。 来自瑞士的 Guillaume Boppe 同意这种做法并说道:「如果我拍摄的人图像有助于改善 AI,减误检,并能最终促进全球安全,那么我不会介意。」 对于那些被 IBM 数据集或类似数据集收录的人而言,此举令他们撤销照片的想法得不切实际。然而,由于隐私权的兴起,法律开始承认人照片的独特价值,人们在一些行政辖区可能拥有追索权。

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