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    《甄嬛传》原班人马“上演”性转女儿国,AI导的这出戏让网友直呼:还有多少惊喜是朕不知道的

    丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 看“四郎”陈建斌和“嬛嬛”孙俪性别反转,跳韩舞《Trouble Maker》是一种什么样的体验? 这sexy的舞姿配这这这……男人长着胡子的脸庞: “迷晕”观众一片…… 此时此刻,没有什么比菲比的表情包更适合放在这里了! 除了一曲热舞,他俩还“上演”了《西游记》中的经典桥段。 孙俪的脸依然毫无违和感,从张贤胜帅到唐僧的英气都真实契合了。 就是这“孔雀公主”的细嗅花香……是“孙悟空很难不下杀手、唐僧看了连夜骑白龙马逃走”的程度了。 *看完整视频

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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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    领英1000多个假账户被曝光,用AI生成假脸冒充真人发推销信息,已形成相关产业链

    明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Deepfake假头像又又又来了。 这一次扎堆“轰炸”的平台,换成了领英。 下面这个小姐姐,是不是乍看之下感觉普普通通,还很有亲和力。 但仔细端详一番,就会不断发现破绽。 比如,怎么只带了一个耳钉?背景画面为什么高糊?有的头发还融入了背景? 而这样的头像不只是个例,是一堆!上千个的那种,全都是由AI合成。 从男到女、从老到少、不同肤色、发色……基本上能涵盖的都涵盖了。 他们成群出没的目的只有一个,为其背后的公司撒网式拉销售业务,一旦找到有意向客户,

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