来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队，提出了一种新的密集人脸对齐（3D Dense Face Alignment）方法。
return_landmarkInt是否检测并返回人脸关键点。合法值为：2 检测。返回 106 个人脸关键点。1检测。返回 83 个人脸关键点。0不检测注：本参数默认值为 0 2 检测。返回 106 个人脸关键点。 1检测。返回 83 个人脸关键点。 0不检测
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
不想去照相馆？担心肖像隐私被第三方获取？不会抠图？本文实现基于人工智能的一键自动抠图生成证件照。在进入正文之前，先看最终效果：
夸张一点说，使用Python几乎没有什么做不了的东西。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的： 也有针对政要明星合成的，例如这张，韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行，但是，其实平均脸的历史
之前看过日本东京的BBT大学使用的「Newme」机器人代替学生参加毕业典礼，就问能不能来点儿阳间的东西？
情人节将至，当其他人还在苦思冥想如何准备情人节礼物时，我却已经收到了我最喜欢的idol说给我的情话视频～不仅如此，我还用自己的照片说出了亲爱的ta最喜欢的告白台词，究竟是什么技术让我能够在这个情人节脱颖而出？
如果你想用AI把特朗普的脸变成猫，又或者是把自己的脸与漂亮的奥妹结合起来，你会怎么办？
很多小伙伴期待已久的实战项目来了，今天分享一个国外论坛medium大佬的文章，从 0 做项目的整个过程，具有很大的参考价值，大家感兴趣的可以试着参考这个思路去实现，比起直接跑别人现有的完整，一定能更有收获和成就感。
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
内容提要：「眼见为实」在 AI 技术面前已经失效了，换脸、对口型的技术层出不穷，效果越来越逼真。今天要介绍的 Wav2Lip 模型，只需一段原始视频与目标音频，就可将其合二为一。
虽然是造轮子，不过还是挺好玩的。主要的困难点再于编码问题。还有一个是部分使用python2.7的代码和python3.4之间的兼容性问题。代码发布在github中。https://github.com/luyishisi/The_python_code/tree/master/automatic_weather
圣诞将至，虽然咱不过这洋节，但是热闹还是要凑一下的，相信已经有很多圣诞帽相关的周边在流传了，今天咱们就自己动手，给头像增加一个圣诞帽
前两天朋友圈里面刷屏的“我想要一个圣诞帽，@微信官方”这个活动你们中招了吗？后来大家都知道这只是一个用了P图工具的小玩笑，但大家纷纷玩得不亦乐乎。现在有许多p图小工具也可以实现“戴圣诞帽”，但作为一个程序猿，其实也可以写一个小程序让自己“戴上圣诞帽”，大家快来看！ 📷 驯鹿逃跑了，我还有自己的圣诞老人。 用到的工具 OpenCV dlib 用到的语言为Python 素材准备 首先我们需要准备一个圣诞帽的素材，格式最好为PNG，因为PNG的话我们可以直接用Alpha通道作为掩膜使用。我们用到的圣诞帽如下图：
将应用合成在公众号上，获取饭 堂人群密度信息，帮助同学可以合理安 排出门时间、饭堂管理人员合理规划布局。
原标题：Dense 3D Coordinate Code Prior Guidance for High-Fidelity Face Swapping and Face Reenactment
它之所以能辅助绘画新手和普通用户画出像样的肖像画，是因为可以根据你的初始线条给出人像全局框架和局部细节的素描线条。
描述一张图像对人类来说相当容易，我们在很小的时候就能做到。在机器学习中，这项任务是一个判别分类/回归问题，即从输入图像预测特征标签。随着最近 ML/AI 技术（尤其是深度学习模型）的进步，它们开始在这些任务中脱颖而出，有时会达到甚至超过人类的表现，如视觉目标识别（例如，从 AlexNet 到 ResNet 在 ImageNet 分类任务上的表现）和目标检测/分割（如从 RCNN 到 YOLO 在 COCO 数据集上的表现）等场景中展示的一样。
但每年研究关注的内容都有所变化，有学者整理了2020年中最重要的、最有意思的人工智能相关论文，其中人工智能伦理 、模型偏见等都受到了比以往更多的重视。
引言 大家纷纷@官方微信 给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人，还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目，工作量不大，而且很有意思。 用到的工具 OpenCV（毕竟我们主要的内容就是OpenCV...） dlib（前一篇文章刚说过，dlib的人脸检测比OpenCV更好用，而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。） 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本，时间有限，就不写了。有兴趣的小伙伴可以拿
作品未来设想：并不是制作一个能自由行走的智能管家机器人之类的，那样的科技以及成本是不一个寒假可以ko！我们希望创造出智能机器人的头。
Deepfakes 是一种合成视频，通过深度学习技术将原视频中的人脸进行替换，然后输出新的视频。
【新智元导读】中科院自动化所（CASIA），中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径 GAN（TP-GAN），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前最好的结果。研究人员提出了一个像人类一
在当今数字化时代，图像处理是计算机科学领域一个重要且广泛应用的研究方向。而Python作为一种功能强大、易于上手的编程语言，在图像处理领域也有着广泛的应用。
为了方便技术展示，我们选取素材为演员杨紫的一段演讲视频，用例仅为技术交流演示使用，不针对任何指定人。
最近，“AI作画” 产出的作品似乎成了一股互联网风潮。这些初看惊艳、气氛拉满，仔细琢磨又看不出所以然的画作往往给人留下深刻印象。今天大叔给大家一个 AI 领域相当优秀的 GitHub 开源项目。目前 star 数 9.9k。
二十四、开集识别 68、OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation 实际应用中，机器学习系统需要分析与训练数据不同的测试数据。在 K-way 分类中，这也被表述为开集识别，其核心是区分 K 个闭集类之外的开集数据的能力。 开放集识别的两个概念上优雅的想法是：1）通过利用一些异常数据作为开放集来学习开集与闭集的二分类判别器，以及 2）使用 GAN 无监督学习闭集数据分布。由于对异常数据的过度拟合，对各种开放测试数据的泛化能力很差，这些异常值不太
AI 科技评论按：最近推出的几个计算机视觉领域中的突破性论文在图像合成领域展示了新的可能，他们能够创造非常自然的图像，并且合成无比真实甚至同时保持面部信息的人脸图像。论文《CVAE-GAN：一种通过非对称训练的细粒图像生成模型》就是其中之一，它是由微软和中国科学技术大学的研究团队在威尼斯举办的 ICCV 2017 上展示的一种方法，它是一种基于变分自动编码器生成对抗网络的图像生成模型，能够在特定细粒类别中合成自然图像。特定细粒度的类别包括特定的人脸，如名人或者真实世界的物体，如特定类型的花或者鸟。
Yolov8是一种流行的目标检测算法，它能够在图像中同时检测并定位多个对象。InternImage是一个可视化和图像处理库，提供了各种图像处理功能。本文将介绍如何将Yolov8与InternImage对接，以实现目标检测和图像处理的联合应用。
最近突然有个奇妙的想法，就是当我对着电脑屏幕的时候，电脑会先识别屏幕上的人脸是否是本人，如果识别是本人的话需要回答电脑说的暗语，答对了才会解锁并且有三次机会。如果都没答对就会发送邮件给我，通知有人在动我的电脑并上传该人头像。
1）提出的扩散嵌入网络可以解决流形不匹配问题，并且易于生成潜码，与 ImageNet 潜在空间更好地匹配。
【导读】图像之间的风格迁移和翻译是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，这个任务在具有趣味性的同时也是很有挑战的。相关的研究成果也层出不穷，有的甚至引起了全世界的广泛讨论。近日，中国香港科技大学、新泽西大学和 韩国大学等机构在 arXiv 上联合发表了一篇研究论文，提出了在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法StarGan，突破了传统的只能在两个图像领域转换的局限性。 ▌视频 ---- 视频内容 ▌详细内容 ---- 图像到图像转化的任务是将一个给定图像的特定方面改变
（使用用户的草图和所选颜色进行面部编辑生成对抗网络，可添加/更改耳环，眼镜，发型，酒窝等）
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
中科院自动化所（CASIA），中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径 GAN（TP-GAN），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前较好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的 GAN 结构，合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征，并且可以处理大量不同姿势的照片。研究人员指出，这些合成的图像有可能用于人脸分析的任务。 他们受人类视觉识别过程启发，结合对抗生成网络（GAN）的强大性能，提出了一个双路径 GAN（TP-GAN），能够在关注整体结构的同时，处理人脸面部细节，在
文章介绍了一种程序生成的3D人脸模型与一个合成数据库结合起来训练图像，结果人脸解析等任务上，效果与真实数据相当。
真相可能让你大跌眼镜，第二行的帅哥美女都是AI根据第一行的灵魂画作想象出来的。神奇的是AI能准确地识别出潦草的笔触画出的发型、眉毛、眼神、脸部轮廓，甚至是嘴巴的张合和笑容，还有胡子的分布，没有画出的耳朵就用头发遮住，可以说完美地抓住了草图中的所有关键信息。如果这个AI听得懂语言的话，或许会让罪犯画像师担心自己的饭碗。
图 1：表述为多对多图像转译问题的人脸美化：新提出的方法将基于风格的美颜表征与颜值预测模型整合到了一起，并能实现细粒度的控制。
(1) 内容以科普为主，技术细节为辅。因为本专栏是为了让更多的人能够看懂，完成对新奇技术的了解，我不会在这里讲述过多技术细节，细节可以通过其他专栏获得。
🎈 什么是 StyleGAN GAN 是机器学习中的生成性对抗网络，目标是合成与真实图像无法区分的人工样本，如图像。即改变人脸图像中的特定特征，如姿势、脸型和发型，GAN 的主要挑战就是如何图像变得更加逼真。 StyleGAN 是一种基于样式的 GAN 的生成器体系结构，是一个强大的可以控制生成图片属性的框架，它采用了全新的生成模型，分层的属性控制，能够生成 1024×1024 分辨率的人脸图像，并且可以进行属性的精确控制与编辑，可以生成最先进的结果—高分辨率图像，看起来比以前生成的图像更真实。 图片 🎈
人脸AI技术如今无处不在。不仅手机上有面部识别、换脸、美颜等应用，去年GAN在合成人脸图片上也取得了重大突破。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/80698000
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 相信吗？现在训练数据也用合成的了。 而且人脸分析任务上，准确性还不输真实数据的那种。 这是微软团队的一项最新研究，论文标题就已经说明了一切。 Fake it till you make it. 文章介绍了一种程序生成的3D人脸模型与一个合成数据库结合起来训练图像，结果人脸解析等任务上，效果与真实数据相当。 研究人员表示，为一些不可能实现人工标注的地方，开辟了新方法。 是不是以后真就告别人工标注了？！ 如何实现？ 要想让人脸数据集更加多样化、丰富
一、说话人驱动（talking head） 1、Audio-Driven Emotional Video Portraits 尽管此前一些方法在基于音频驱动的说话人脸生成方面已取得不错的进展，但大多数
作者完成的这个项目使用了 StyleGAN2 & face aligner来生成美国历任的总统图片。StyleGAN2将生成一个细致的看起来真实的方形人脸图像，并使用优化算法探索潜在的空间，以便找到一个给定类型的现实生活中的例子的准确表示。
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言，问为什么换军装的h5这么火，但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说，大概是比较简单吧，主要工作是图像合成。 后来，我亲自体验了下，反应速度比较慢，大概是因为火了吧，访问者太多； 关键的技术是人脸识别； 前端的话，canvas实现图像合成； 整个h5设计不算惊艳，只能算一般； 运营亮点是抓住热点事件，设计了激发用户分享的产品。 再细想一想，决定还是自己动手实现一个，试试整个技术的难度。 于是，通过开发者工具，阅读了 http://www.h5case
人工智能离我们有多远？你觉得只有战胜柯杰的阿尔法狗才算是人工智能吗？看看周围：你的美颜相机、你刷的抖音推荐、你手机上的语音助手……甚至包括给你送外卖的小哥分配，现在都少不了人工智能的参与。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
