近日,Oculus大减价引发了十八禁VR游戏的销量大涨。据悉,Oculus Rift降价后,《VR女友》的销量提升至原来的200%。此外,另一款十八禁VR游戏《Waifu Sex Simulator》
目前来说,大多数人购买VR头显是为了玩VR游戏,但还有一部分人却是为了看片子。用VR头显看视频?是的没错。近日,有消息称:索尼牵手Jaunt VR,将在VR影视上寻求发展,意图摆脱PSVR游戏机的帽子
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。
AI 科技评论按,日前,美图影像实验室(MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab)推出「10000 点 3D 人脸关键点技术」——利用深度学习技术实现 10000 点的人脸五官精细定位,该项技术可以在 VR 游戏中构建玩家人脸的 3D 游戏角色并且驱动,也可以应用于虚拟试妆试戴和医疗美容领域等。本文为美图影像实验室 MTlab 基于该技术为雷锋网 AI 科技评论提供的独家解读。正文如下:
3D 人脸重建是一项广泛应用于游戏影视制作、数字人、AR/VR、人脸识别和编辑等领域的关键技术,其目标是从单张或多张图像中获取高质量的 3D 人脸模型。借助摄影棚中的复杂拍摄系统,当前业界成熟方案已可得到媲美真人的毛孔级精度的重建效果 [2],但其制作成本高、周期长,一般仅用于 S 级影视或游戏项目。
日前,微软发布了Mixed Reality Extension SDK,用以支持开发者为Altspace构建一系列的3D世界扩展。目前,SDK已托管至GitHub,但这只属于开发者预览版,存在一定的bug,微软将不定期发布更新。据悉,微软计划在2019年3月发布1.0版本。
再来看这个男孩,不停地变化嘴型,再加上细微的眼神动作,丝毫看不出来和我们有何区别。
打折促销向来是商家为了提高产品销量最有力手段之一,除了会给观望已久的消费者带来购买的欲望,同时也会招来诸多猜测:是不是因为产品卖不出去才决定打折促销?又或者公司经营出了问题?近日,全球三大头显之一的O
基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景,同时它也可以用于提升人脸关键点检测,人脸识别,人脸编辑等很多任务。本文重点介绍其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。
原文链接: ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法 本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》,对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集,名为REALY benchmark,和相应的评估方法,能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价,并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测。另外,该论文同时公开了一个由近2000个人脸扫描模型构建的高质量全头模型3DMM基底:****HIFI3D++,该基底相对于BFM、FWH、FaceScape、FLAME、LSFM、LYHM等3DMM基底有更强的表达能力和更高的Mesh模型质量。相关代码和3DMM已开源。此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。
项目作者:Yao Feng Github: https://github.com/YadiraF/face3d
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2008.08826v1.pdf
LFW数据集(Labeled Faces in the Wild)是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13,233幅图像,其中5749个人,其中1680人有两幅及以上的图像,4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图,少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准:
本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》,对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集,名为REALY benchmark,和相应的评估方法,能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价,并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测。另外,该论文同时公开了一个由近2000个人脸扫描模型构建的高质量全头模型3DMM基底:HIFI3D++,该基底相对于BFM、FWH、FaceScape、FLAME、LSFM、LYHM等3DMM基底有更强的表达能力和更高的Mesh模型质量。
The Virtual Tailor: 基于人体姿态、形状和服装类型的3D服装预测
这是一个数据拟合的例子,并没有采用面向对象的设计方法是使能更好的理解LM算法的流程,简约而不简单。算法详细过程不多介绍。程序中用到opencv库中的矩阵类Mat。
AI数字人目前做的最好的无疑是heygen,但是费用也是很贵,也有一些其他的商业应用,比如:微软小冰、腾讯智影、万兴播爆和硅基智能等。
1. 从系统查看 1.1 uname -a 命令 [root@qs-dmm-rh2 ~]# uname -a Linux qs-dmm-rh2 2.6.18-194.el5 #1 SMP Tue Mar 16 21:52:43 EDT 2010 i686 i686 i386 GNU/Linux [root@qs-xezf-db2 ~]# uname -a Linux qs-xezf-db2 2.6.18-194.el5 #1 SMP Tue Mar 16 21:52:39 EDT 2010 x86_64 x
数据治理能力成熟度反映了企业在数据治理方面所具备的条件和水平。这个就和现在非常流行的DevOps能力成熟度很像,都是通过一系列方法、关键指标和工具来评价企业数据管理的现状,帮助企业进行基准评测,找到优势和差距,指出方向,提供实施建议,以利用数据资产提高业务的绩效。
从单一的人脸图像生成其对应的视频是一个有趣的问题,研究者们通常利用人脸图像的稀疏特征点(landmarks)结合生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)来进行人脸视频的生成。然而,由稀疏人脸特征点生成的人脸图像通常会遭受质量损失、图像失真、身份改变,以及表情不匹配等问题。
随着3D视觉技术的不断发展及相关产业需求的提升,基于图像的三维重建技术受到越来越多的关注。在计算机视觉国际顶级会议 CVPR 2018论文录用名单中,以“3D”为名的文章高达83篇,涉及三维视觉的工作更是超过了 90 篇。 下面是TUM(慕尼黑工业大学)推荐的13篇经典论文,非常适合大家研读。 数学背景:线性代数 Chapter 1 - Mathematical Background: Linear Algebra 移动场景 Chapter 2 - Representing a Moving Scene 透
Towards Large-Pose Face Frontalization in the Wild ICCV2017 https://www.arxiv.org/abs/1704.06244 http://cvlab.cse.msu.edu/project-face-frontalization.html
熟悉游戏的小伙伴可能认出来了,这一套AI捏脸术,来自网易伏羲人工智能实验室和密歇根大学。
项目链接:http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
人脸关键点检测在安防、金融、娱乐等领域具有广泛的应用,可以说已经成为非常基础的算法,我们先来回顾一下它的发展历史,Tim Cootes & Chris Taylor 在 1995 提出了一种新的方法(Active Shape Model)开创了人脸关键点对齐的先河,ASM 引入了统计模型来解决对齐问题,紧接着三年之后,他俩在此基础上发展出了 Active Appreance Model,这个方法有很重的历史地位,要知道当时人脸对齐问题是个很棘手的事,传统的 CV 算法太粗暴,难以应付人脸这种高纬特征,AAM 之后算是进入了一个正确的方向,为后来神经网络方法奠定了基础,基本思想是 ASM 并没有考虑到纹理特征,只是对 landmark 训练了一个统计模型出来,AAM 进一步优化了 ASM,在回归的过程中加入了纹理特征,这样就解决了特征的泛化匹配的问题,使得人脸对齐更加鲁棒。20 年之后,在众多研究者不断推动下 2D 人脸对齐问题已经彻底解决了,算法也已经白菜化,随便在 github 都有大量的精度不错的开源项目。
---- 新智元报道 编辑:Joey 如願 【新智元导读】刚刚,救治林志颖的林口长庚医院公布了他的面部手术方案,其中一项3D人脸重建技术或将拯救他的神仙颜值? 7月22日,林志颖在驾驶特斯拉ModelX时发生车祸,据报道,事故造成林志颖颜面骨折、肱骨粉碎性骨折…… 曾经拥有不老容颜的他,现在可能面临「毁容」风险,不少网友感慨,时间都带不走的东西,却被命运带走了。 不过今年一项3D人脸重建技术的出现,或许可以让亚洲小旋风重获受伤前的神颜。 图源:林志颖Facebook 据报道,本次林志颖的面部重建
【新智元导读】伦敦帝国理工学院的研究人员开发了一种新的系统,能自动对各种族、年龄的人脸进行准确的 3D 建模。他们还建立了一个大规模人脸扫描数据库,用于训练这个系统。实验证明,该系统比当前常用的最好模型表现优异许多,可以将任意角度拍摄的 2D 快照生成逼真的 3D 人脸。Science 对此作了报道,标题中提到“计算机科学家构建了迄今最精准的人脸数字模型”。(题图即为新模型随意生成的一些人脸。) 如果你用过智能手机应用程序 Snapchat(译注:类似国内美图秀秀),你可以将自己的照片变成迪斯科熊,或者
[2021,微软] Fake It Till You Make It: Face analysis in the wild using synthetic data alone(对数字人渲染,从真实标签render出假图。开源的假图只给了70个2d点,不给模型)
ICCV2019已经过去一段时间,但比较优秀好的文献我们还是值得慢慢去品,值得深入阅读去体会作者的意图,从中学习精髓,去发现更多的创新点。
人脸视频的生成通常会利用人脸图像的稀疏特征点(landmarks)结合生成对抗网络(GAN)。
本次的例子是将pipeline生成的图片作用于3DMM,重新拟合成新的图片 📷 load model 3DMM的表达式: 📷 𝑆̅ ∈ 𝑅3𝑛是平均人脸形状,𝐴 脸扫描训练得到的身份基,𝛼𝑖𝑑是人脸的身份参数。𝐴𝑒𝑥𝑝是表情基,𝛼𝑒𝑥𝑝是人脸的表情参数。这个公式只要我们确定199维的形状参数和29维的表情参数就可以得到一张三维模型。 bfm = MorphabelModel('Data/BFM/Out/BFM.mat') 这里面是使用牙买加人脸,200个人脸,男生与女生个100个训练出来的。这个mode里
论文链接: https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1e090pe0h36k0m002a7q06d0at215203&site=x
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成,不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见,全身生成任务通常不会控制人物的面部表情,并且很难提高生成质量。
现有方法通常将该问题表述为三维人脸重建问题,该问题从人脸图像中估计人脸身份和表情等人脸属性。然而,由于缺乏身份和表情的ground-truth标签,大多数基于3d人脸重建的方法都不能准确地捕捉人脸的身份和表情。因此,这些方法可能无法实现预期的性能。
Doc2vec是一个NLP工具,用于将文档表示为向量,是word2vec方法的推广。 为了理解doc2vec,最好理解word2vec方法。但是,完整的数学细节超出了本文的范围。如果您是word2vec和doc2vec的新手,以下资源可以帮助您入门:
机器之心专栏 作者:网易互娱AI Lab 网易互娱 AI Lab 提出了一种基于单幅图片的实时高分辨率人脸重演算法,分别在台式机 GPU 和手机端 CPU 上支持以实时帧率生成 1440x1440 和 256×256 分辨率的人脸重演图像。 近年来,面部重演 (Face Reenactment) 技术因其在媒体、娱乐、虚拟现实等方面的应用前景而备受关注,其最直接的帮助就是能够帮助提升音视频的制作效率。 面部重演算法是一类以源人脸图像作为输入,可以将驱动人脸的面部表情和头部姿态迁移到源图像中,同时保证在迁移
CV君:本文为52CV群友上海科技大学陈安沛同学投稿,介绍了他们ICCV 2019最新人脸3D重建的工作。效果非常赞,代码也已开源,欢迎大家参考~
论文名称:The Garden of Forking Paths: Towards Multi-Future Trajectory Predictio
本文来自旷视研究院,作者:闫东。AI 科技评论获授权转载。如需转载,请联系旷视研究院。
对于我们写好的接口,如果不经过安全认证就可以直接访问的话,则将对我们网站产生非常大的安全隐患,一些hack可能直接用你的接口去操作数据库,后果无法估量。那么如何才能进行有效的安全验证呢? 这里我采用了微信开发中的access_token机制,让app前端开发工程师通过提交appid和appsecert来获取token,服务器端对token缓存7200秒,客户端如果每次都直接请求token则token每次都会重置,所以推荐客户端也一样进行缓存,客户端可以通过判断本地token是否存在,如果存在则直接用token做参数去访问我们的api,服务端判断token的有效性并给予相应的返回,客户端缓存的token如果失效了,就直接再请求获取token,思路大概就是这样,下面我提供了完整的参考代码,如果有更好的方法,也请指教
基于精细密集图像的人脸三维重建是计算机视觉和计算机图形学中一个长期存在的问题,其目标是恢复人脸的形状、姿态、表情、皮肤反射率和更精细的表面细节。最近,这个问题被描述为一个回归问题,并用卷积神经网络来解决。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】让图片配合你的音频出演,配套sd-webui插件已发布! 随着数字人概念的火爆、生成技术的不断发展,让照片里的人物跟随音频的输入动起来也不再是难题。 不过目前「通过人脸图像和一段语音音频来生成会说话的人物头像视频」仍然存在诸多问题,比如头部运动不自然、面部表情扭曲、视频和图片中的人物面部差异过大等问题。 最近来自西安交通大学等的研究人员提出了SadTalker模型,在三维运动场中进行学习从音频中生成3DMM的3D运动系数(头部姿势、表情),并使用一
在游戏中,亲手创造一个与众不同的角色,乐趣不言而喻。但有时往往是“游戏五分钟,捏脸两小时”。
6月5日—6日,2021全球人工智能技术大会(GAITC 2021)在杭州成功举办。本次大会,旨在汇聚中国科创智慧与活力的同时,与世界建立互通共享的沟通桥梁,在交流中探索共建美好智能时代的合作方案和发展共识,同时以最前沿的国际视野推动人工智能高速、有序、安全发展,造福人类生活。
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
Niko说,他在Dlib库68个关键点的基础上加了13个,把前额也包含在追踪范围里。
近日,腾讯优图实验室提出无监督多视角人脸3D重建算法LAP(Learning to Aggregate and Personalize),摆脱人脸3D训练样本真值依赖,高清还原任意In-The-Wild人脸面部形状与细节纹理,重建精度误差与分辨率大幅超越当前业界State-of-The-Art 水平,该方法同时在多个人脸3D数据集上刷新纪录,相关工作中稿计算机视觉领域顶级会议CVPR 2021(Oral)。
月石一 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在,给视频人物“喂”一段音频,他就能自己对口型了,就像这样: 原声其实是出自这里: 这是一种利用音频生成视频人物口型的新方法,出自慕尼黑工业大学Wojciech Zielonka的硕士论文。 用这种新方法对口型,只需2-3分钟就能够训练目标角色,生成的视频保留了目标角色的说话风格; 并且不受语音来源、人脸模型和表情的限制。 新方法与Neural Voice Puppetry、Wav2Lip、Wav2Lip GAN的生成效果,对比起来是这样的:
---- 新智元报道 来源:Reddit 编辑:好困 【新智元导读】除了在顶会或者期刊上发表过的,一般人基本都会把自己的毕业论文「雪藏」起来。然而,有这么一位研究生不仅把自己的论文发了出来,还表示自己用1080Ti训练的比SOTA模型更厉害。 大厂用成千上万张显卡训练的SOTA模型已经看腻了?这次我们来看看「小作坊」训练的模型如何。 慕尼黑大学的研究生做了一个Deep Fake模型,只用了300万个参数和一个1080Ti,搞定!堪比SOTA! 虽然作者是这么说的,但是从他发布的成果上来
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云