不过目前的直播源代码还不支持AI直播研发，虽然现在不支持，不代表之后的技术打不破这个僵局，为了AI直播是有可能变成现实的。 直播软件系统_副本.jpg AI直播需要借助人脸识别技术才能实现，AI人物并不是完全凭空想象的，需要借助某个人或图作为参考物体，通过人脸扫描技术进行模拟演变，人脸识别技术很常见，很多美颜SDK中都有这个功能 直播软件系统源码 (4)_副本.jpg AI直播虽然还没得以实现，但AI智能推荐已经被各大直播平台应用，AI通过智能推荐算法进行观众用户画像分析，通过系统分析每个用户的观看喜好来添加每个用户的兴趣标签， 在推荐内容时根据观众的兴趣标签推荐相关内容，这种方式可以有效增加用户的观看体验，增加粉丝对平台的黏性。 不过这种AI算法还没有得到普及，中小型直播平台还不具备对观众大数据的处理能力，不对用户进行兴趣内容推荐，用户流失率会慢慢增加，最后导致平台死亡，降低AI技术的门槛也是保持直播行业继续发展的有效途径。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 等人的研究为代表，主要是基于3D模型和稠密光流变换，我们公众号4年前有过简单的解读，可以参考三维人脸重建入门。 ，即检测到的关键点然后计算两个人脸形状之间的变形，再添加图像融合等后处理技术，目前在天天P图等应用中的换脸算法如此。 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [5] Jin X, Qi Y, Wu S. 使用时将A的特征输入解码器B从而实现换脸，感兴趣的可以参考开源代码[7]进行尝试。 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [6] Korshunov P, Marcel S.
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郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI能换脸，想必你已有所耳闻。 但通过手机就可以实时“变脸”，快手还是第一家。 △ 今日最佳白切鸡 当然，玩起来很简单，但背后的AI技术并不简单。 AR变脸背后的AI技术 核心而言，要感谢快手的3D引擎，以及考验AI硬实力的YCNN深度推理学习技术。 在影片《猩球崛起3》上映时，快手推出的“一秒变凯撒”就是利用了Y-Lab的这项技术，手机直接捕捉人体关节的活动状况，电影主角凯撒的形象就可以随着人的动作而变化。 ? 值得一提的是，Y-Lab还对快手的视频推荐机制发挥作用力。 一方面，通过视频理解技术，让机器读懂视频的技术，从视频中提取出语义、图形，识别视频中的物体角度、运动、变化，从而进行判断。 快手方面称，需要更多的AI专家，越多越好… 招聘页面上，从深度学习、推荐技术、搜索技术、计算机视觉、NLP、图形学、语音、三维人脸识别，到音视频算法等，AI方向无一不包，明确而紧迫。
近日，在个推技术沙龙TechDay深圳站，来自华为、个推、SheIn的技术大拿们在现场，对AI核心技术进行了深入的探讨。 常越峰 《浅谈AI工具链》 个推大数据研发高级主管 AI在生产环境落地的整个过程中，通常会遇到三个挑战： 第一，业务场景复杂。 马兴国 《个性化推荐闲聊》 SheIn 产品研发中心 副总经理 对于企业来说，如果想要做好AI个性化产品的业务，只有算法工程师是不够的，还需要工程、数据分析人员的支持，以及产品、运营人员的助力。 当企业涉及到的业务较多时，也可以将业务进行通用处理，即建设偏向系统层面的推荐平台。该推荐平台需要数据、算法和系统的共同配合。 人脸识别的第二步是人脸对齐，它需要在保证人脸的特征等要素没有发生扭曲和变化的前提下进行使用，在这样的情况下，输出的人脸距离才能与后期的模型进行有效对比。
在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 有三AI知识星球 ? ? 【每周CV论文推荐】 初学GAN必须要读的文章 【每周CV论文推荐】 深度学习人脸检测入门必读文章 【每周CV论文推荐】 初学深度学习人脸关键点检测必读文章 【每周CV论文推荐】 初学深度学习人脸识别和验证必读文章 【每周CV论文推荐】 初学深度学习人脸属性分析必读的文章 【每周CV论文推荐】 初学活体检测与伪造人脸检测必读的文章 【每周CV论文推荐】 初学深度学习单张图像三维人脸重建需要读的文章 【每周CV论文推荐 】 人脸识别剩下的难题：从遮挡，年龄，姿态，妆造到亲属关系，人脸攻击 【每周CV论文推荐】换脸算法都有哪些经典的思路？
【人脸表情识别】如何做好表情识别任务的图片预处理工作 基于图片的人脸表情识别重要论文汇总 近些年大部分人脸表情识别的工作主要围绕深度学习进行展开，这里从近5年基于图片的人脸表情识别的论文中推荐一些具有代表性或创新性工作 【人脸表情识别】不得不读的重要论文推荐（2015-2018篇） 【人脸表情识别】不得不读的重要论文推荐（2019-2020篇） 基于视频的人脸表情识别概念与数据集 在一般情况下，人们通过单张图片即可知道图片中人的表情 【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别数据集与基本方法 基于视频的人脸表情识别重要论文汇总 这里从近5年基于视频的人脸表情识别的论文中推荐一些具有代表性或创新性工作，包括3DCNN和LSTM时序问题经典网络 言有三新书来袭，业界首次深入全面讲解深度学习人脸图像算法 ? (2) 有三AI知识星球-网络结构1000变人脸板块，包括各类任务和数据集。 ? 如果你想在这个方向有所积累，非常推荐入手，扫码即可加入，阅读下文了解有三AI知识星球。 【杂谈】有三AI知识星球指导手册出炉！和公众号相比又有哪些内容？
/Charton François 发表时间：2019/12/2 论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/8879 推荐原因：该论文由 Facebook AI 团队提出 模型目前处理的是单变量问题，Facebook AI 团队计划将其扩展到多变量方程。这种方法也可以应用于其他基于数学和逻辑的领域，期待有更好的结果~ ? ? 新的体系结构可以自动地、无监督地分离高级属性(例如，在人脸上训练时的姿势和身份)和生成的图像中的随机变化(例如，雀斑、头发)，并实现对合成的直观的、特定于尺度的控制。 ---- 为了更好地服务广大 AI 青年，AI 研习社正式推出全新「论文」版块，希望以论文作为聚合 AI 学生青年的「兴趣点」，通过论文整理推荐、点评解读、代码复现。 加入论文作者团队你需要： 1.将你喜欢的论文推荐给广大的研习社社友 2.撰写论文解读 如果你已经准备好加入 AI 研习社的论文兼职作者团队，可以添加运营小姐姐的微，备注“论文兼职作者”
除美颜外，AI 还可以应用于人脸属性的变换，如年轻人变老、瘦人变胖、改变性别等。 在人脸属性变换中有两种技术路线。 另一种技术路线使用隐空间来做一些属性的编辑操控，如 StyleClip，从而改变人脸属性，实现变老、变年轻或者变性别的效果。 平台还在流行人像风格化，比如非常流行的手绘画、东方国漫风格等。 AI 技术在内容分发环节的应用 在内容分发侧，快手团队将 AI 技术和推荐技术做了融合。 在快手平台上，推荐是无处不在的，推荐场景也有众多差异，例如单列精选页、上下滑形态、双列发现页等等。 关注页的推荐融合了社交信息，同城页融入了地理信息，以此类推。 不同的推荐场景背后使用的推荐模型也大有不同。快手在推荐系统方面研发了一个超过 1.9 万亿参数的模型，其中还深度融合了内容理解能力。 举两个简单例子展示内容理解 AI 技术和推荐系统结合的实例： 1、视频的冷启动。 一个新视频上传到平台做完结构化理解后，最初并没有其他用户的反馈，很多基于用户行为的推荐方法最开始是无效的。
AI换脸，出现已经有一段时间了。我们第一次报道还是去年1月。不过，之前都是以女星路线为主，从国外到国内都是如此，比方前段时间的朱茵换脸杨幂。 ? 现在趋势变了，男星路线也开始流行。 B站up主“用户名未填写”，把这个经典片断中的两位主角，刘醒和梁非凡换了个脸。于是，这个场景变成了下面这个样子…… ? ? 还是这位up主，几天后又上传了一段更火爆的AI换脸作品。 这段视频的出自电视剧《回家的诱惑》，在AI换脸技术的帮助下，男主角洪世贤自己的脸，被换到了女性角色艾莉的脸上。 所以这个场景，现在成了这般模样。 ? ? 如果你不想每天早晨打开电脑都看到上面的画面，那么我们推荐以下配置，它能讲训练时间缩短到只有几个小时： 至少4GB显存的英伟达GPU（GTX 9系或者更高，多数网友推荐GTX 1060 6GB显存，售价 最后，推荐一下我们之前的报道： 朱茵变杨幂，流量一个亿丨AI变脸指南 不可描述，技术进步 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者 — 完 —
美图旗下产品美妆相机App推出“发型管家”新功能，可以帮助用户“秒变”发型，用AI提供虚拟换发服务。 在美妆相机最新版本App中，通过新增的“发型管家”功能，可以从图册中挑选照片进行造型改变，也可以将脸部对准界面中的脸部识别框，实时拍摄自己满意的照片。 照片确定后，“发型管家”除了会根据用户的脸型为其推荐发型，还会提供知性LOB、双丸子头、森系编发等十余款不同风格、不同发色的造型供选择。 ? △ 发型管家示意 是不是贴心到扎心了？背后也是AI哦。 主要运用了脸型分析、姿态分析、五官分割、脸部融合、美妆技术等AI技术。 其中最具挑战的应该是换发型中“分割-融合”的过程，不但要准确分割人脸脸型，还要完成融合匹配，才能实现真实准确的效果。 值得一提的是，从美图最近一系列产品动作来看，从绘画机器人Andy，到AI试妆、AI测肤，AI不仅在丰富美图的产品功能，也在拓展美图公司的疆界。
七大支撑，三大实验室 在快手，AI技术不仅被用于常规的内容分发、广告推荐上，更为重要的则是短视频、直播相关的内容生产。 针对用户行为的推荐，需要高效的离线及在线学习训练服的推荐系统，能将万亿级特征大数据进行全链路实时在线学习。这里，快手的广告推荐离线训练系统达到了百T数据，百G特征，1小时以内训练完成。 西雅图实验室是快手在美国的三个实验室之一，主要聚焦于智能决策问题，承担了大量快手的主要业务，如商业化广告推荐、竞价、大规模离线训练平台，游戏AI以及游戏关卡自动生成，手机端的AI模型优化以及AutoML 在广告方面，西雅图实验室主要运用强化学习等方法，实现广告的推荐、竞价等功能。 刘霁也带领FeDa商业化Ytech联合实验室也在广告推荐方面做了一些技术革新。 还可以实现这样的变化，将一张静态照片直接变成延时摄影，白天变夜景： ? 将这些功能实现并部署在用户的手机上，就是硅谷实验室的核心技术挑战。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 作者&编辑 | 言有三 1 3DMM与数据集 虽然这里推荐的是深度学习三维人脸重建需要读的文章，但是因为经常需要用到经典的3DMM模型以及一些数据集，包括最著名的中性表情BFM模型及其2017年新增表情的版本 三维人脸重建入门 VR来了，3D人脸重建跟上->《三维人脸重建-3DMM》 【AI白身境】一文览尽计算机视觉研究方向 文章引用量：很新 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? 文章细节众多，相关的人脸数据集在以及论文阅读交流在有三AI知识星球中进行，感兴趣可以加入。 总结 三维人脸重建的难点在于数据集的缺乏以及遮挡恢复和细节精度的提升，后续还会推荐一系列研究供大家学习。 有三AI秋季划 ? 有三AI秋季划已经正式启动报名，模型优化，人脸算法，图像质量共24个项目，助力提升深度学习计算机视觉算法和工程项目能力。 转载文章请后台联系 侵权必究 ?
「AI+营销」六大秘籍拿好！ 新年第一波——王炸！ ---- ① 面相识别 基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。 微信图片_20190221102324.gif ② 表情识别 对图片视频进行人脸检测，依据面部关键点信息识别个人五官动作及形态，输出表情结果。可适应大角度侧脸，遮挡，模糊，表情变化等各种实际环境。 ⭐灵感库⭐ ▌智能广告机-捕捉受众对广告内容好恶度，针对性推送 ▌看脸推荐商品-线下门店根据顾客情绪推荐食物商品/搭配套餐等 ▌社交APP-依情绪推荐歌曲/匹配歌单，搭配交友互动 ▌线上测评/表情PK游戏 、眼距、脸型进行关键点定位分析，得出如圆脸、方脸、长脸、倒三角脸、菱形脸；上扬眼、下垂眼、圆眼等面部特征数据。 AI算法赋能你的行业 Let AI Empower Your Industry 联系电话：400-855-8235 原文链接
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TEG书知道本期特邀腾讯TEG AI Lab专家姚建华、腾讯TEG AI平台部工程平台中心负责人罗敏、腾讯TEG AI Lab专家李志鋒，为大家带来AI方向好书推荐。 《数学之美》 作者：吴军 大牛推荐语： 值得反复品味的一本书，通俗易懂，培养大家化繁为简，用数学去解决工程问题的思维习惯，这是成为一名优秀工程师必需的素质，尤其在AI时代，我们不再是面对0 《分布式机器学习：算法、理论与实践》 作者：刘铁岩，陈薇，王太峰，高飞 大牛推荐语：来自团队机器学习工程组的推荐，可以说是国内第一本讲分布式机器学习的书， 分布式机器学习是一个系统工程，涉及数据 李志锋博士，腾讯专家研究员，AI Lab计算机视觉中心人脸与OCR团队的负责人。IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 ，它介绍了常用的概率分布、矩阵变换、矩阵微分、矩阵分解以及某些特殊矩阵。
本周关键词：推荐系统、AlphaZero、人脸识别 本周最佳学术研究 Bot检测利器ZKSENSE，保护你的移动设备 研究人员最近推出了ZKSENSE，这是一种基于传感器和情境感知的bot检测系统，它可以检测在移动设备上执行操作的人类性 原文： https://arxiv.org/abs/1911.07649 Google AI：针对推荐系统的可配置仿真平台 为了促进对推荐系统中RL算法的研究，Google AI开发了RecSim，这是一种用于编写仿真环境的可配置平台 ，支持与用户之间的的顺序交互，从而使研究人员和从业人员都可以在综合推荐环境中挑战和扩展现有的RL方法。 RecSim允许创建新的环境，该环境以一种抽象级别反映用户行为和项目结构的特定方面，非常适合在顺序交互式推荐问题中突破当前RL和RS技术的限制。 它可以通过促进研究界的模型共享和可重复性，充当学术与工业合作的工具，从而增加研究人员在不同强化学习和推荐系统的参与度。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 文章引用量：100+ 推荐指数：✦✦✦✧✧ ? [1] Yang J, Lei Z, Li S Z. 文章引用量：50+ 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [3] Liu Y, Jourabloo A, Liu X. 文章引用量：40+ 推荐指数：✦✦✦✦✧ ? [4] Jourabloo A, Liu Y, Liu X. 文章引用量：较少 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [5] Zhang S, Wang X, Liu A, et al.
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