据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
看起来我摸了好多天，事实上我是摸了很多天。你以为我会摸很多天，结果我确实摸了很多天，这不就相当于没有摸了嘛！（算了这个梗太老了，一点都不好笑。）
本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib实现人脸变形(人脸->人脸和人脸->动物脸)。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
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。
论文名称：《GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations》
机器之心专栏 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室 来自浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的研究者，提出了一个鲁棒且易于实现的基于视频序列的人脸胖瘦参数化方法。即使在侧脸、长发、戴眼镜及轻微遮挡等极端情况下，该方法依旧能够取得连续稳定的结果。 短视频的流行催生了基于视频的人脸编辑需求。尽管基于图像的人脸编辑方法已经比较成熟，但直接将基于图像的编辑方法应用于人脸视频通常会产生不稳定、不连续的结果。 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室在人脸胖瘦参数化研究领域有着较为丰富的经验，他们曾
这篇是那篇论文的步骤的结尾，也是其核心，ERI(表情Expression比率Ratio图像Image)。
3D打印中的下一个重要突破，可能就是利用同样的制造技术制造“ 4D材料”，这种材料可以随着时间的推移而变形，以响应周围环境的变化（比如湿度和温度）。它们有时也被称为“主动折叠”或“变形材料”系统。
上篇的结尾也说到了这个小结，反正我对这个系列的印象老实说也已经淡忘，所以简单把过程重新理一下，然后就结束这个系列了吧。
随着数字人产品不断的迭代和发展，对于用户来说，属于自己的个性化的数字人不可或缺，在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸，模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后，再详细介绍自动捏脸。01
去年发表的「Talking Head Anime」大家都看过了吧？ 最近，这位谷歌工程师对算法进行了升级，「Talking Head Anime 2」效果更好！ 只需要一张 PNG 二次元角色图片，就可以生成虚拟偶像，生成带面部表情捕捉的 Vtuber 角色。 作者亲自上场，动漫头像根据作者的口型和头部动作实时「演唱」，作者的完整视频： 老规矩，今天就教大家怎么玩！ 1 算法原理 算法的核心思想是：给定某个动漫人物的一张人脸图像和六轴的姿态信息（Pose），生成同一人物的另一张人脸图像。 通过实时控制六轴
最近，这位谷歌工程师对算法进行了升级，「Talking Head Anime 2」效果更好！
图片来源：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
【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
算法：图像交叉是一张图像开始，以另一张图像结束，实现图像渐变。通过迭代地将α从0增加到1来实现图像地变形效果。图像变形在实际领域中有着广泛的应用，如在卫星图像、超声图像的处理中，它用于校正由于工具或方法的内在限制而产生的图像扭曲；在医学图像处理和三维重建中，变形用于定位、匹配等技术中去在图像编辑和艺术设计中，利用变形可达到某些特殊效果。应用于科幻电影制作，三维重建,刑事侦破，外科人脸整形手术效果预见，人脸检测以及人脸图像合成等。
漫画可被定义为通过素描、铅笔笔画或其他艺术形式以简化或夸大的形式描绘人物的形式（通常是面部）。作为传达幽默或讽刺的一种形式，漫画通常用于娱乐，作为礼品或纪念品，也可由街边艺术家创作。艺人可以从被画者面部捕捉到独特的特征，并进行夸大和艺术化。
文：shirly（腾讯云前端开发高级工程师） 直播、短视频、在线会议等应用越来越多地进入人们的生活，随之诞生的是丰富的各类创意玩法与新鲜体验，其中大量应用了以AI检测和图形渲染为基础的AR技术。 此类技术在原生应用已经十分成熟，而由于Web的功能和性能瓶颈，使得实现Web端上的AI人脸识别与实时渲染成为了一种挑战。而随着Web技术的不断成熟，AR技术在Web上的实现成为了一种可能。笔者总结了在Web端实现此功能的几个技术要点，跟大家一起探讨一下。 技术实现 抽象整体的实现思路如下，使用AI检测模型检测输
1，2017-CVPR: A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection 摘要 如何学习对遮挡和变形不敏感的物体检测器？当前解决方案主要使用的是基于数据驱动的策略：收集具有不同条件下的对象物体的大规模数据集去训练模型，并期望希望最终可学习到不变性。 但数据集真的有可能穷尽所有遮挡吗？作者认为，像类别一样，遮挡和变形也有长尾分布问题：一些遮挡和变形在训练集是罕见的，甚至不存在。 提出了一种解决方案：学习一个对抗网
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。
图 1：(a)分离式头部：给定单目视频输入，DELTA 输出分离的基于网格的人脸和基于 NeRF 的头发。(b)分离式人体：给定单目视频输入，DELTA 输出分离的基于网格的人体和基于 NeRF 的服装。(c)利用 DELTA 学习到的分离的头发和服装，我们可以轻松地将任何头发和服装转移到由单张图像估计得到的人体上。
这就是美图最近推出的“老照片修复”功能，能够取得这样的效果，不仅仅只是靠传统P图算法，还用上了GAN。
镁客君倒是特别想体验一下日跃星的设备，看看他们分析设计出的黄金比例脸型长啥样！ 常言说的好，爱美之心人皆有之，但是当我们谈论起整容，仍然有不少人对此讳莫如深，不过随着人们消费观念以及对整容理念的变化，镁客君发现这块市场正在高速增长。 数据显示，2016年，中国医美行业创造了千亿元的市场规模。最近五年，医美行业的年复合增长率一直维持在30%以上的水平。据微整形中国美容整形协会预测，到2019年医美行业规模将突破一万亿元。 如此庞大的市场增量，也让不少技术创业者开始摩拳擦掌进入其中，试图从一个新的角度切入开辟出
iPhone X的前置原深感相机由红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素摄像头、点阵投影器组成。通过结构光技术，可以获取场景中物体距离摄像头的距离，用于人脸识别、动画表情等。该技术安全性高，可识别出普通RGB相机难以处理的攻击，也可以用于人脸活体检测。苹果将其用于Face ID，并衍生出艺术自拍、人像光效、动画表情等玩法。该技术还可用于三维建模、自然人机交互、AR/VR、自动驾驶等领域。
人像美妆是近几年来深受广大女孩儿群体喜欢的修图功能之一，目前市面中做的比较好的有美妆相机、玩美彩妆、天天P图等APP，当然还有一些PC专用的秀图软件，本文将给大家做个算法初识；
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：
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》，我将其用于修改面部的特征（具体来说是闭上眼睛和嘴）。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》，我将其用于实现人脸的旋转。
---- 新智元报道 编辑：时光 【新智元导读】最近，浙大研究团队实现了对视频中的人像进行改变，调整参数可以扩大或者缩小。 视频可以瘦脸？来看看究竟怎么回事。 这是美国女演员詹妮弗·劳伦斯（Jennifer Lawrence），左边是youtube上的一段原视频，右边则是「瘦脸」之后的她。 微圆的下巴变成了尖的，瓜子脸快成锥子脸了，似乎也显得老了一些。 既然能「瘦脸」，那是不是也可以「宽脸」呢？ 没问题，而且效果拔群，都快要变成国字脸啦。 我们再来给小扎变一个： 一边是「宽脸」，一边是「瘦脸
互联网时代，表面上看似规则清晰、秩序井然，但实际上，只要是能够承载人性欲望的地方，就永远少不了正邪较量。在商业利益的驱使下，人工智能、区块链等热门技术在正常产业还未成熟应用之时，就被网络黑产充分利用，使其非法牟利的手段和方式不断变形升级，在一些成熟应用领域，已然形成组织化、精加工运作。 有业内人士测算，中国网络黑色产业链的从业人员已经超过150万人，他们专业化程度高，成组织运作。一般而言，网络黑产的上游是利用技术手段窃取用户信息、数据，或者操控用户电脑、手机的黑客，下游则是通过诈骗、洗钱、骗贷、勒索、
颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型（ASM），它是一种基于点分布模型（PDM）的算法，通过全局和局部的形状约束条件，利用最小二乘法拟合出人脸形状，同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
在原图片中位于中前方的实际上是布拉德利·库珀。我们首先使用C＃的“换脸”程序将另外一张脸叠加到布拉德利的脸上，然后用数字得到方式将其插入到布拉德利奥斯卡自拍照中。
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。
人们普遍认为，从单一角度合成 3D 数据是人类视觉的基本功能。但这对计算机视觉算法来说极具挑战性。但随着激光雷达（LiDAR）、 RGB-D 摄像头（RealSense、 Kinect）和 3D 扫描仪等 3D 传感器的普及和价格的降低，最新的 3D 采集技术已经取得了巨大飞跃。与广泛使用的 2D 数据不同，3D 数据具有丰富的尺度和几何信息，可以帮助机器更好的理解环境。然而，与 2D 数据相比， 3D 数据的可用性相对较低，而且采集成本较高。因此，近年来许多深度学习方法被提出，可以不依赖任何 3D 传感器，从可用的 2D 数据中合成 3D 数据。在我们深入研究这些方法之前，先了解下要处理的 3D 数据的格式。
用浏览器打开这个网页，就可以开始耍了：https://poloclub.github.io/ganlab/
Amazon One团队最近提出了一个可以对生成的图像进行显式属性控制的GAN训练框架，能够通过设置确切的属性来控制生成的图像，如年龄、姿势、表情等。
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。
CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。
在美图秀秀推出的小程序中，用户只需上传一张老照片，就能使用 AI 还原旧时光，把模糊照片变得更高清。
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，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。 评判标准: ØUnsupervised ØImage-restricted with no outside data ØUn
看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线，时隔8年我们有一次看到，但不是那个自信张开双手抛开，而是选择回头，可能这个画面，以后再也看不到了。希望我们牢记03黄金给我们90后留下的深刻记忆，向他们salute。
美颜和美妆是人脸中很常见的技术，在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。常见的如磨皮，美白，塑形等美颜技术我们已经比较熟悉了，而本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。
导语：本文提出一种用于深度三维形变模型中特征聚合的可学习模块。当前深度三维形变模型中特征聚合依赖于网格抽取等方法，存在聚合方式无法学习，与模型优化目标不一致等问题，从而限制了模型的表达能力。我们提出了使用基于注意力机制的模块实现对特征聚合方式的学习。在人脸，人体和人手数据集上的实验结果表明，基于注意力机制的特征聚合能有效提升模型的表达能力。
基于文本到图像扩散模型在迁移参考风格方面具有巨大潜力。然而，当前基于编码器的方法在迁移风格时显著损害了文本到图像模型的文本可控性。本文提出DEADiff来解决这个问题，采用以下两种策略：1）一种解耦参考图像的风格和语义的机制。解耦后的特征表示首先由不同文本描述指导的Q-Formers提取。然后，它们被注入到交叉注意力层的相互排除的子集中，以实现更好的分解。2）一种非重构学习方法。Q-Formers使用成对图像而不是相同的目标进行训练，其中参考图像和真实图像具有相同的风格或语义。
【新智元导读】计算机视觉很厉害，但是，只要稍加修改，比如使用美图软件加一个滤镜，计算机视觉就错误频出。MIT报道把这一缺陷称为计算机视觉的“阿喀琉斯之踵”，认为这是目前视觉领域的一个致命缺陷。如果计算机视觉要得到应用，比如用人脸识别侦察罪犯，但却连“美图秀秀”都搞不定的话，那确实是一个比较严重的问题。 现代科学最伟大的进步之一就是机器视觉的发展。在短短的几年里，新一代的机器学习技术已经改变计算机“看”的方式。 现在，机器在人脸识别和物体识别上比人要厉害。在众多基于视觉的任务中，如驾驶、安全监控等，机器视觉
美颜是当下直播甚至是所有形式对外展示的一个必备条件。手机端的美颜就像私人化妆师，能够帮助我们实现各种心仪的效果。
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