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后处理——深入相机变形特效

后处理(Post-processing)，是针对原有的游戏画面进行算法加工，达到提升画面质量或增强画面效果的技术，可通过着色器Shader程序实现。...概述 变形特效是处理和增强画面效果的一类后处理技术，经常被应用在各类相机短视频app特效中，如美颜瘦身、哈哈镜特效。...如何通过着色器Shader实现这些变形，是本文讨论的重点。（ps:着急预览代码的童鞋见文末） 变形技原理 虽然变形的效果千奇百怪，但它们往往离不开这三个要素：变形位置、影响范围和变形程度。...assets/texture/joker.png" vec2 deform(vec2 uv, vec2 center, float range, float strength) { // TODO: 变形处理...随着采样圈的半径dist由内到外逐渐变大，其变换后的圆心偏移量offset逐渐缩短，我们可以用-smoothstep平滑递减函数处理采样圈半径dist与圈偏移量offset之间的关系。

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独家 | 基于生成对抗网络（GAN）的人脸变形（附链接）

本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的知识，并用其变换人脸，并探寻如何利用StyleGAN生成不同属性（如年龄、微笑等）的人脸。...在这个频道，我发现其中一个视频是相当有趣的：如何使用生成对抗网络对人脸变形！本文是对我从上述视频中学到的知识的总结，我希望到结束时您对这个想法有一个很好的了解，并且可能想自己尝试一下。...如上所示，输入的是人脸，GAN准确地学习到怎样生成人脸或人。利用这种理解，它会生成随机的人脸，这些人脸也可能是真实的。...您应该知道，在像素域中处理图像非常繁琐且困难，因此，我们将在隐向量中处理图像。 然后，我们的第一个障碍来到了，怎么做？对于任何给定的图像，我们能否始终找到该图像对应的潜向量？...时间变形 好吧，也许不是这个。 计划： 我们需要另一个数据集，然后再次生成随机面孔数据库。 我们应用预训练的属性分类器来获取诸如“性别”，“年龄”，“微笑”等属性。

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处理筛选CelebA人脸数据集

引 CalebA人脸数据集（官网链接）是香港中文大学的开放数据，包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，并且都做好了特征标记，这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。...这样我们就有了图片和特征描述了，那怎么筛选出我们要的人脸图片呢？ 处理标签 假设我们要把所有人脸分成戴了眼镜的和没戴眼镜的两份集合，来训练从戴眼镜到不戴眼镜的转换。...这样一套处理二十多万张图片的筛选移动，总共花了不到一分钟。之前未优化时，处理了两个小时还只处理了一万多张，而且是越处理越慢，显而易见，每次都要从头找的话，越到后面，不必要的从头遍历条目越多。...方形脸部截取 虽然CelebA帮我们把人脸部分裁剪出来了，但由于我要处理的网络需要方形图片，也就是宽高相等的图片，所以这里再处理一遍： from PIL import Image import face_recognition...这里我们就得到了所有高宽相等的人脸二次裁剪图片。 还要注意的一点是这里只保证了每张图片自身高宽相等，图片之间的尺寸并不一定是同样大小的。 结 这样，就完成了针对一个维度去做二位类处理筛选数据集的工作。

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基于生成对抗网络（GAN）的人脸变形（附链接） | CSDN博文精选

本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的知识，并用其变换人脸，并探寻如何利用StyleGAN生成不同属性（如年龄、微笑等）的人脸。 概述 ?...在这个频道，我发现其中一个视频是相当有趣的：如何使用生成对抗网络对人脸变形！本文是对我从上述视频中学到的知识的总结，我希望到结束时您对这个想法有一个很好的了解，并且可能想自己尝试一下。 ?...如上所示，输入的是人脸，GAN准确地学习到怎样生成人脸或人。利用这种理解，它会生成随机的人脸，这些人脸也可能是真实的。 让我们详细了解一下： ?...您应该知道，在像素域中处理图像非常繁琐且困难，因此，我们将在隐向量中处理图像。 然后，我们的第一个障碍来到了，怎么做？对于任何给定的图像，我们能否始终找到该图像对应的潜向量？正如下图所示： ?...时间变形 好吧，也许不是这个。 计划： 我们需要另一个数据集，然后再次生成随机面孔数据库。 我们应用预训练的属性分类器来获取诸如“性别”，“年龄”，“微笑”等属性。

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受高斯“绝妙定理”启发，MIT 打造4D神奇新材料，精确变形模拟人脸

这种材料能够随时间推移而发生变形，甚至能够变成复杂的人脸。戳右边链接上 新智元小程序 了解更多！ 麻省理工学院的科学家成功地打造出了能够变形成人脸的神奇材料。...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。...此前的研究已经成功实现了让此类材料变形为简单结构。麻省理工学院机械工程师Wim van Rees 团队设计了一种理论方法，可以将薄平板材料变形为更复杂的形状，如球体，圆顶，甚至人脸。 ?...人脸诞生了！ 研究人员还做了一个包含导电液态金属的晶格，相当于有源天线，其共振频率可以随着人脸的变形而变化。 这些形变材料可能被用来制造仅改变温度（或其他环境条件）就能自行展开和膨胀的帐篷。...此外还可能制造可变形的望远镜镜片、支架，用于人造组织的支架和软体机器人等等。 范·里斯说：“比如我现在希望将这种材料结合到机器人水母中，让机器人水母可以变形实现游泳。

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人脸识别系统设计与实现：带有人脸关键点数据的处理方法

这样就带来一个问题，那就是用于训练网络的相关数据会发生改变，例如在原图中，左眼所在坐标是（100，150）,然后经过缩放后坐标自然会发生改变，而且在处理图片时，为了增强训练效果，我们还会对图片进行旋转，...处理这种情况的做法是，将具体坐标转换为相对位置的偏移。...join(landmarks) + '\n') image_id += 1 f.close() return F_imgs, F_landmarks ``` 经过上面处理以及前面章节描述的数据处理...，在深度学习算法应用的项目中，80%的工作内容都有关于训练数据的预处理。...到这里有关数据处理的工作依然没有完成，下一节我们需要将这几节处理的数据转换成Tensorflow训练框架下特定的数据结构TFRecord。

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OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理

本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试...人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自己训练分类器了。...初步设想分为数据收集和预处理、训练模型和人脸识别三个部分。今天先写第一部分。...2、预处理 在得到自己的人脸照片之后，还需要对这些照片进行一些预处理才能拿去训练模型。所谓预处理，其实就是检测并分割出人脸，并改变人脸的大小与下载的数据集中图片大小一致。...检测出人脸之后改变大小使之与ORL人脸数据库人脸大小一致。通过加断点在Locals里面或者是ImageWatch可以看到ORL人脸数据库人脸的大小是92 x 112。 ? ?

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3D视频人物肖像生成新突破！港科大、清华等发布AniPortraitGAN，面部表情、肩部运动全可控

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.02186.pdf 该方法基于生成辐射流形表征，配备了可学习的面部和头肩变形；引入了一种双摄像头渲染和对抗学习方案以提高生成的人脸的质量，...对于人像生成来说至关重要；开发了一个姿势变形处理网络，以在困难的区域生成合理的变形，如长发等。...研究人员提出了一个可变形体积处理（deformation volume processing）模块来解决这个问题，对于目标空间中，从最近SMPL身体顶点取回的，蒙皮权重向量为w的一个点x^t，变形后的点可以通过逆...LBS计算得到： 经过处理后，对变换进行reshape，并将其应用于采样点以完成姿态变形。...实验部分 训练数据 研究人员通过处理SHHQ数据集中的人类图像来构建训练集，原始数据集包含4万张1024×512分辨率的全身图像。

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图像处理智能化的探索:人脸识别裁图

全网新闻图片裁剪全自动化指日可待了……等等，处理了一批图片之后，发现好像有哪儿不对…… 有这样的： ? 还有这样的： ? 这些支离破碎的迷之图片可不是我想要的结果…… 3....3.1 人脸识别原理 概念 在做人脸识别之前，首先要理解在计算机里，一张图片意味着什么。...(0, 0, 0) (2, 0, 0) …… (0, 0, 0) …… …… …… …… （160, 255, 255） (170, 255, 255) …… (255, 255, 255) 图像预处理...对比之前的方案处理结果： ? 是不是高下立判呢:) 当然，还会存在诸如多人脸如何取舍、误识别等问题，可以针对具体问题具体优化。...总结 图像处理是新闻数据里很重要的一环，人脸识别只是其中一个部分，还有很多手段去提高新闻图片质量，钻研其中也是一件很有乐趣的事情。

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ECCV 2018 | 旷视科技提出GridFace：通过学习局部单应变换实现人脸校正

但是，在不受限环境中，人脸识别仍不能万无一失，尤其是在人脸几何变形的情况下。 有鉴于此，旷视科技创新性地提出 GridFace，通过学习局部单应变换减少人脸变形，提升识别性能。...人脸在角度和对齐方面（由人脸检测边界框定位引入）的变形将从根本上影响人脸的表征和识别的性能。...解决这一问题的常用方法之一是通过 2D 变换把人脸关键点标定到预定义模版（即 2D 平均人脸关键点或者 3D 平均人脸模型）；但是这种预处理方法并不是针对识别优化的，并严重依赖手工调节的参数和精确的人脸关键点...研究者还通过一组可变形平面单元近似 3D 标准人脸形状。当输入一张带有几何变形的人脸，评估其局部单应变换，以分别建模每个单元的扭曲。为鼓励生成标准的视角，研究者加入一个基于标准视角人脸分布的正则化。...进而，为了对比在人脸识别技术中使用的 3D 人脸转正技术，研究者借助一项近期的人脸转正技术（Hassner et al.）处理整个 SNFace 数据集以合成正面视角，并与这一在合成数据上（称之为 baseline

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【Matlab】表情合成尝试（3）——ERI伪皱纹映射

接着把得到的系数矩阵按照有表情的那张基础人脸相对于有表情的目标人脸进行变形对齐缩放，然后让无皱纹的目标表情人脸点乘上系数矩阵便可以得到伪皱纹的表情了。...在这里我先把两个人脸的图像大小进行缩放对齐，然后使用之前的标记点方法使基础人脸进行了粗略的对齐，然后将变形应用在R矩阵上，这样可以使映射后不用去复杂地处理目标人脸的变形问题也能使皱纹尽可能地映射在恰当的地方...将变形后的R矩阵点乘到目标人脸上后，再将目标人脸缩放转化回原来的样子，在运算中可能需要用到类型转换，直接使用double()和uint8()进行转换即可，不要使用图像类型的转换，这是因为我们不是要转换图像的格式...六.后记 最后的最后，一样把处理好的R矩阵重新进行了变形，映射，恢复，得到的结果就是下面的样子了 ? 可以看到效果比一开始好了很多很多，但是仍然有些瑕疵。...其中图像中的白色是变形图像仍然没有对准的原因，本来是应该被映射在眉毛和眼珠上的。图像颜色的问题暂不知道，估计是两个人脸本来就存在的肤色差异导致的。

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face3d: 3D人脸处理Python开源工具

项目作者：Yao Feng Github: https://github.com/YadiraF/face3d 简介 3D 人脸是非常有趣的研究领域。...face3D 是一个基于 Python 的开源项目，实现了 3D 人脸研究的众多功能。...它可以处理网格数据，用形变模型生成 3D 人脸，从单张二维人脸图片和关键点重建三维图像，渲染不同光照条件的人脸。 face3D 非常轻量化，最开始完全是基于 Numpy 写的。...更多的 3D 人脸研究信息，包括论文和代码，也可以在项目Github中找到。 结构 克隆项目仓库后，可以看到有 examples 和 face3d 两个文件夹。...face3D 中有 mesh、mesh_numpy 和 morphable_model 3个文件夹，mesh 是网格处理的主要部分，mesh_numpy 是 mesh 的纯 Numpy 版本，morphable_model

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如何搭建3D虚拟数字人自动捏脸系统

数字人自动捏脸系统的主要流程如下： 数字人自动捏脸系统主要模块包含3D基础头模、基于关键点人脸表示方法、基于关键点检测、人脸关键点调整、基于关键点的网路变形、照片体征提取、发型分类、基于网络化模块的数字人人脸渲染...人脸风格化调整 检测到了人脸关键点后，检测结果可能无法被直接使用，真实的人脸可能存在左右不对称、关键点检测误差等问题。因此需要对检测结果进行一定的预处理。...预处理的过程分为三步：关键点归一化、关键点对称化、关键点平滑化。 关键点归一化：根据真实人脸的关键点预测来调整数字人的标准人脸模型，需要确保两者的关键点在尺度、位置、方向等方面统一。...解决网络自动变形的主要思路是把关键点驱动变形的问题转化为二次项函数优化问题，即求解一个线性偏微分方程组。...二次项函数数学模型的建立有很多方式，第一种方式双调和变形，将网格形变转化为一个双调和函数的求解问题；第二种称为仿射变形，是另一种形式的线性偏微分方程求解。

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ACM MM 2021 | 人脸可胖可瘦，浙大提出稳定连续的视频人脸参数化编辑

基于图像的方法分为四个步骤： 首先，基于输入人脸图像进行三维人脸重建； 第二步，结合人脸软组织厚度的线性回归方程编辑并形变三维人脸； 第三步，将变形后的三维人脸重投影回二维图像上； 最后，对图像人脸外的部分进行形变以适应新生成的人脸投影...三维人脸变形前后的每个顶点都存在确定的映射关系，但在二维图像上这一关系却难以保证——胖瘦形变很可能会使得部分人脸边界区域从遮挡物（包括鼻子，脸颊）后浮现或者隐藏，导致简单通过变形前后三维人脸投影点建立的对应二维图像映射关系出现多种错误...该密集映射的建立首先借助变形前后三维模型存在映射关系这一特征，将形变前的二维人脸边界点逆投影至三维人脸模型上，与变形后三维人脸模型对应顶点的投影建立初始映射。...获得的密集映射关系最终将作为控制点用于形变原图像以符合变形后的人脸模型投影，并使用优化方程降低背景区域的扭曲。...主要研究方向为数字几何处理、虚拟现实和人工智能。 个人主页：http://www.yongliangyang.net/ 论文通讯作者金小刚，浙江大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师。

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【Matlab】表情合成尝试（6）——整合与改进

变形完后将变形后的图片重新调整为原来的大小，效果图如下： ? ?...三.皱纹提取与处理 上面的图看起来效果还不错，但是人脸做表情怎么说多少也会产生些皱纹，接下来就是【Matlab】表情合成尝试（3）——ERI伪皱纹映射的内容来映射皱纹。...模糊了那些非皱纹部分后，还需要对比率图进行裁剪，这里由于所选的landmark探测器得到的特征点只有下半部分的脸，所以我大致计算了脸的位置进行裁剪，这个问题可以通过寻找更好的图像处理学习库解决。...四.皱纹映射 来到这里就是过程的结局了，得到了皱纹比率图，有了变形后的人脸，只差映射上去。...类似之前对齐表情将皱纹图与目标人脸表情对齐，以使得五官位置尽量重叠，这里lwm的参数选择了40。然后将变形得到的深度不正常的部分和深度过浅的部分设为1使得比率图尽可能光滑。 ?

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OpenCV变脸大法--让妖怪现原形(附源码)

导读 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） 背景介绍 我们常常在影视作品中看到一些类似的特效，比如一张人脸慢慢变成另一张人脸或者动物的脸，其中颇具代表性的就是《西游记》了，本文将使用OpenCV和...Dlib来实现类似功能，效果如下： 【1】人脸->人脸变化效果 【2】人脸->动物脸变化效果 实现步骤 【1】人脸面部特征点检测和动物脸面部特征点获取。...使用以下步骤创建变形。 在变形图像中查找特征点的位置：在变形图像中M，我们可以找到所有 80 个点的位置(Xm,Ym)使用等式（1）。...最后，重复图像2和变形图像的过程。 变形三角形：对于图像 1 中的每个三角形，使用上一步计算的仿射变换将三角形内的所有像素转换为变形图像。

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基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势之人脸重建和场景分析

目前的技术大多采用参数化表示，即对三维曲面的流形进行参数化处理。最常用的表示是Blanz和Vetter[1]的3D变形模型（3DMM），该模型从几何和纹理的角度捕捉面部的变化。...结果表明，经过三次迭代，该方法可以成功地处理不同表情和光照条件下的人脸重构。 基于3DMM的方法的一个主要问题是，它们倾向于重建平滑的面部表面，而这些表面缺乏皱纹和酒窝等精细细节。...仅使用人脸识别网络、可变形人脸模型和未标记人脸图像数据集训练三维人脸形状和纹理回归网络。这种方法不仅提高了先前作品的准确性，而且还生成了通常可以识别为原始对象的三维重建。...与3DMM不同，该方法可以处理较大的几何变化。 Feng[8]还研究了无模型方法。首先，设计了一个紧密连接的CNN框架，从水平和垂直的极平面图像中回归出三维人脸曲线。...但是，变形和拟合是通过“渲染和匹配”执行的。 Tulsiani[10]则提出了一种完全基于深度学习的方法。输入由一个RGB图像和对象的边界框组成，用一个四分支网络进行处理。

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