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传统算法和深度学习的结合和实践,解读与优化 deepfake

前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈,早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务,其实换脸是计算机视觉常见的领域,比如Cycle GAN ,3dmm,以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情),而不需要使用PS等软件手工换脸(表情僵硬,不符合视频上下文),只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法,所以一开始我并没有太过关注这方面,以为是Cycle GAN干的,后来隐约觉得不对劲,因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩,但GAN的训练是出了名的不稳定,而且收敛时间长,某些特定的数据集时不时需要有些trick,才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑,深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap),发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面:   1.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。(目前大多文章只是介绍了其中的神经网络,然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出,所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍)。   2.引入肤色检测算法,提升换脸的视觉效果。

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工程算法一体化平台架构实践

自2017年下半年,参与一些视觉算法应用尝试和落地的项目,到目前为止已经陆续有一些落地项目及应用,包括AI抠图软件么么照、服装搭配算法、AI互动营销三个方向。AI抠图软件么么照是一款高精度全自动抠图P图类工具,么么照以人像抠图为核心,可实时更换背景/贴纸,并支持全身效果合成,由来自京东硅谷研发中心的团队提供了领先的AI及AR技术,可创造出内容更加丰富的创意表达,极低的学习门槛可轻松上手进行创作。服装搭配算法目前已经在线下智能硬件Mirror+产品上落地,并与商城中台合作,会在商品详情页落地,实现以搭代购,提升购买的连带率。而AI互动营销方面,则通过抠图、换脸、人脸性别年龄等AI技术实现一些好玩的玩法提供给商城业务端进行一些营销活动玩法,另外也实现了自动化证件照、美颜&滤镜等一些视觉算法并应用到商城业务中。

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