首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

不和谐py动漫人物资料库

是一个包含了不和谐、不适宜的内容的动漫人物资料库。这种类型的资料库通常包含了违反社会道德、伦理和法律规定的内容,可能包括色情、暴力、恶搞等不适宜的元素。

由于这种类型的内容违反了社会规范和法律法规,因此不建议使用或参与此类资料库。在云计算领域,腾讯云提供了一系列安全、稳定、可靠的云服务,包括云服务器、云数据库、云存储等,可以满足用户的各种需求。如果您有其他关于云计算或IT互联网领域的问题,我很乐意为您解答。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基础 | 如何通过DCGAN实现动漫人物图像的自动生成?

本文基于深度学习,参考相关实战项目pytorch-book,学习网络的训练方法,采用经过标准化处理和分类的动漫人物面部图像知乎用户何之源分享的素材,训练DCGAN,实现动漫人物图像自动生成。...图 1.1(a)(b) 热力图 (c)动漫图像 第二种方法,是将已有的动漫人物图像,输入到训练好的生成对抗神经网络模型中,对动漫图像的面部进行特征提取,最后训练出一组网络模型,实现自动生成新的动漫人物图像...用户可以在浏览器的界面上设置动漫人物的相关参数,例如:眼睛颜色、面部表情、发型等信息,实现动漫人物的自动生成。...表4.1 实验环境 ▐ 训练过程 建立图像样本库 图像样本库内容为动漫人物面部特征图片,可通过爬虫获取大量原始动漫人物形象素材后,使用opencv工具将图片进行剪裁,仅留出动漫人物面部图像,...一种是通过风格迁移,将真实的人物图像转换为动漫风格;另一种是将已有的动漫人物图像,输入DCGAN模型中,对动漫图像的面部进行特征提取,最后训练出一组网络模型,输出动漫人物图像。

3.4K10

用Python把人物头像动漫化,不同的表情给你不同的惊喜

前言 最近上网冲浪的时候看到了一个有趣的东西,叫做『人物动漫化』,作为老大的粉丝,怎么可能放过这个机会,让我们先看看效果图: ? ?...这就是这次要用Python搞的事情啦,我们会利用百度AI的人物动漫化技术,结合Python对图片进行处理,生成动漫图片。...eval(response.text)['access_token'] # 将access_token返回 return access_token 然后编写我们的图片处理代码,来进行人物动漫化处理...headers) # 对响应结果进行处理 if response: # 打开一个文件 f = open('01.jpg', 'wb') # 获取动漫头像...ennnn,没错我也是超级小杰的粉丝,所以就一起来吧 50行左右的Python代码就能把图片做成动漫风格,大家可以去尝试一下,很多人的微信头像又可以更换了呢~

98810

一键cosplay各路动漫人物!快手的这个BlendGAN火了 | NeurIPS 2021

金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 动漫、艺术作品里的人物,他们极具张力的形象往往给人们留下深刻的印象。 但如果说现在,你也可拥有他们的同款造型呢?...那么,怎样拥有动漫人物同款造型呢? 很简单,只需要准备2张照片: 一张生活照 一张动漫人物造型 现在在Hugging Face里已经有了在线可玩的demo。...例如用随机人脸代码生成图像对,就输入: python generate_image_pairs.py --size 1024 --pics N_PICS --ckpt ....png --outdir results/generated_pairs/reference_guided/ 若是要给照片换风格,则输入: python style_transfer_folder.py.../test_imgs/face_imgs/ --outdir results/style_transfer/ 要生成插值视频,则: python gen_video.py --size 1024 --

49740

教程 | 如何使用变分自编码器VAE生成动漫人物形象

在本文中,作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物的头像,并取得了不错的结果。 ? 以上是通过变分自编码器生成的动画图片样本。...为了让这个实践更加令人兴奋,我们这次将尝试用生成模型输出一些动漫形象! 首先,让我们看看一个 GAN 模型完成这个任务的效果有多好。...很不幸,在网络上没有可以得到的标准动漫形象数据集。但是这不能阻止像我这样的人去寻找它。...在浏览了一些 GitHub 代码仓库之后,我得到了一些提示: 一个叫做「Getchu」的日本网站有大量的动漫图片。 需要一些工具从网上下载图片,但是你需要自己找到这种工具。...(我在这里向你提供一个可能是不合法的) 有很多预训练好的 U-net/ RCNN 动漫人脸检测器,比如 lbpcascade_animeface,这样一来你就可以将人脸提取成 64×64 的图片。

1.9K60

VDLive虚拟主播系统实用操作:如何做一场真人+动漫人物的有趣直播?

image.png 如,渐渐兴起的“二次元动漫人物+真人主播”直播模式,不仅形式生动有趣,而且给行业带来了新的流量——热爱二次元文化的新消费群体。很多人都好奇,其背后的技术是什么呢?到底怎么做到的?...虚拟主播系统, 选择好人物...真人主播进入场景, 就可以实现动漫人物与真人主播同台啦...新一代消费者Z时代最关注的就是动漫! image.png 品牌打造专属IP形象,不仅贴合其文化内涵与定位,而且以新潮有趣的表现形式,传递品牌价值理念,更受Z时代喜爱。...VDLive虚拟主播系统+实时动捕,二次元动漫人物辅助真人主播,实时互动没有障碍,给你带来一场别开生面的带货直播,我们给予消费者的,不仅仅是买买买,更多的是趣味性,是对品牌的关注与喜爱。

2.3K70

GitHub 又一黑科技项目面世!网友惊呼:这也太强了...

python -u tools/styleganv2editing.py \ --latent '/home/aistudio/psp_output/11/dst.npy' \...A 的脸部动作搬移到人物 B 脸上,让人物 B 的脸完美演绎人物 A 的表情: 因此,本项目基于上述表情迁移能力,可自制脸部动作视频(驱动视频),让异性的你拥有你为 TA 专属定制的表情~ %cd...python -u tools/first-order-demo.py \ --driving_video '/home/aistudio/驱动视频.MOV' \ --source_image...这个神奇的项目还提供语音转唇形(声音对口型)、视频 / 照片修复(上色、超分、插帧)、人脸动漫化、照片动漫化、图像生成、图像风格迁移等十余种能力,令人大开眼界!...让我们一睹为快吧~ 「带着珍珠耳环的少女」播新闻: 百年影像上色、插帧、提高分辨率: 人脸动漫化: 欢迎各位才华横溢的开发者们玩转以上能力,如果玩的开心,辛苦点 Star 给开源社区精神一点支持

1.6K40

穿越时空的互动,GitHub神器让照片「动」起来!

这个让照片分辨率提高,还原人物脸部细节,还能让静态的人物,做出生动的表情的神器就是飞桨生成对抗网络开发套件—PaddleGAN!!!...其中提供的表情动作迁移算法 First Order Motion,通过将驱动视频中的人物A的表情迁移至图片中人物B的脸上,完成表情动作迁移, 不需任何APP和其他软件的切换使用,即可快速实现「复刻故人微笑...python -u tools/first-order-demo.py \ --driving_video '/home/aistudio/work/驱动视频.MOV' \ --source_image...小编上项目首页转了一圈发现,人脸表情迁移竟然只是 PaddleGAN 数十种能力的一种, PaddleGAN 还提供人脸融合、语音转唇形(声音对口型)、视频/照片修复(上色、超分、插帧)、人脸动漫化、照片动漫化...让我们一睹为快吧~ 两张人脸完美融合: 「带着珍珠耳环的少女」播新闻: 百年影像上色、插帧、提高分辨率: 照片动漫化: 人脸动漫化: 欢迎各位才华横溢的开发者们玩转以上能力,如果玩的开心辛苦点

2.9K30

腾讯AniPortrait 照片转真人视频!

这个项目的目标是利用人工智能技术,将真实人物的肖像照片转换成具有动漫风格的图像。AniPortrait通过深度神经网络学习大量的动漫图像和真实肖像照片之间的映射关系,从而实现风格转换。...主要特点 高质量生成:AniPortrait能够生成高质量的动漫风格图像,保持人物的面部特征同时赋予其动漫化的风格。...应用场景 社交媒体:用户可以将自己的照片转换成动漫风格,在社交媒体上分享独特的个人形象。...training_json JSON_PATH 更新训练配置文件中的行: data: json_path: JSON_PATH 第 1 阶段 运行命令: accelerate launch train_stage_1.py.../exp_output/stage1' stage1_ckpt_step: 30000 运行命令: accelerate launch train_stage_2.py --config .

1.2K120

Midjourney|文心一格prompt教程Text Prompt(下篇):游戏、实物、人物、风景、动漫、邮票、海报等生成,终极模板教学

Midjourney|文心一格prompt教程Text Prompt(下篇):游戏、实物、人物、风景、动漫、邮票、海报等生成,终极模板教学图片场景6:游戏Prompt 真的越长越好吗?...|| 图片在人物脸部形成一个菱形的明暗分界线,嘴巴和下巴的一侧用阴影覆盖,人物的另一侧则被亮光照亮。...图片Realistic Anime Style Realistic Anime Style是一种真实主义的日本动漫风格,通常呈现出秉持着更加现实和真实的人物形象和情节。...这种风格的作品通常涉及到带有现实性的情节和人物,但是也常常运用到动漫风格的表现手法。...这种风格的作品,通常以聚焦单个人物或小团体的故事为主线。

1.2K41

1.5K star量,上古老番变4K,B站开源超分辨率算法

兼容的通用动漫图像超分辨率模型。...具体来说,该动漫超分模型训练先行对动漫帧进行切块处理,使用图像质量打分模型对候选块进行打分过滤,得到一个百万级的高质量动漫图像块训练集。...可以看到,在 Real-CUGAN 的修复结果中,沙发上的横向条纹清晰可见,并且几乎没有中断的部分: 在动漫中,人物清晰的线条对角色形象的塑造具有重要的作用。线条模糊会严重影响观看体验。...以下图为例,Real-CUGAN 修复之后,近景处的人物形象变得更清晰,远处的蜡烛仍然保持模糊,使得画面更有层次感。 还有一些动漫由于年代久远,受当时技术条件的限制,画质着实「感人」。...更为重要的是这项技术想要用很简单:你下载的模型已训练好,修改 config.py 配置参数,双击 go.bat 运行即可。

952100

GitHub 热榜:被网友疯狂恶搞的「蚂蚁呀嘿」项目终于开源了!

它的功能就是将人物 A 的脸部动作搬移到人物 B 身上,让人物 B 的脸完美演绎人物 A 的表情。 ? First Order Motion 算法的结构图如下: ?...export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/aistudio/work/PaddleGAN && python -u tools/first-order-demo.py -...driving_video: 驱动视频,模型将学习视频中人物的面部表情 source_image:源图片,模型将驱动视频中的人物表情迁移至源图片的人物上 不过这个视频还没有配乐,所以还需要第三步!...这个免费开源的套件里藏着满满的宝藏,包括唇形合成(对嘴型)、视频 / 照片修复(上色、超分、插帧)、人脸动漫化、照片动漫化等等!!一个比一个更厉害! 比如「蒙娜丽莎」播新闻: ?...照片动漫化: ?

73020

1.5K star量,上古老番变4K,B站开源超分辨率算法

兼容的通用动漫图像超分辨率模型。...具体来说,该动漫超分模型训练先行对动漫帧进行切块处理,使用图像质量打分模型对候选块进行打分过滤,得到一个百万级的高质量动漫图像块训练集。...可以看到,在 Real-CUGAN 的修复结果中,沙发上的横向条纹清晰可见,并且几乎没有中断的部分: 在动漫中,人物清晰的线条对角色形象的塑造具有重要的作用。线条模糊会严重影响观看体验。...以下图为例,Real-CUGAN 修复之后,近景处的人物形象变得更清晰,远处的蜡烛仍然保持模糊,使得画面更有层次感。 还有一些动漫由于年代久远,受当时技术条件的限制,画质着实「感人」。...更为重要的是这项技术想要用很简单:你下载的模型已训练好,修改 config.py 配置参数,双击 go.bat 运行即可。

32330

动漫人物超逼真生成,网友上手效果令人疯狂

日漫欧美动漫风格全能把控,甚至图中还能生成字体,网友生成超逼真动漫原画刷屏全网。 Midjourney又上新了! 全新二次元模型「Niji-Journey V6」上线,专门针对动漫风格生成微调而来。...in the Shell, dark background, cinematic contrast --ar 16:9 --c 1 --iw 2 --niji 6 --s 400 除了可以生成细节丰富的动漫人物...如下是他生成的一些动漫人物。 「阑夕」表示,V6比V5的少了很多厚涂感,对指令的敏感度也提高了很多。 中国的「大鱼」也多了几分梦幻。...更多实测效果 使用技巧 Midjurney今天在官博上也介绍最新的动漫模型Niji V6,专为动漫风格而特别调优的版本。...还可以提示生成多个动漫人物的图片。

20110

追番必备,动漫角色也可以用人脸识别了

而在行业应用强烈需求的推动下,动漫媒体越来越受到关注,动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。...分层数据收集 iCartoonFace 数据集是通过分层的方式收集的(从动漫剧集名称到动漫人物名称,最后到动漫人物图像)。该研究首先形成一个面向排行榜的动漫剧集名单。...参考图像是专家基于动漫人物所属的动漫剧集名称和动漫人物名称提供的身份图片。在该数据集中,包含了 5013 张图片,这意味着每种身份都有一个 probe。 ? 数据集概况 1....如图 4(a) 所示,该数据集中的动漫人物包括来自日本、中国、欧洲和美国四个国家的动漫人物。 2. 图片数量不均 数据集是自然创建的。...基于动漫和真人的多人物训练框架 图 5 展示了该研究团队提出的基于动漫和真人的多人物训练框架。该框架主要包括:分类损失、未知身份拒绝损失和域迁移损失。 ?

1.6K20
领券