丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 把自拍变漫画： 不止支持一种面部风格： 任凭小姐姐怎么“全身大比划”，效果都能保持稳定，全程“不掉线”： 不止人脸，连全身和背景也都全部照顾到了。 这，就是最近在Reddit上大火的一个自拍变漫画AI，不到一天就收获了1800+赞。 什么来头？ 自拍变漫画，人脸、全身、背景都照顾到 这个AI叫WebtoonMe，基于深度学习技术将图像翻译成漫画风格。 熟悉的朋友可能知道，Webtoon，web+cartoon，也就是“网页版漫画”，是漫画的
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？
“蚂蚁呀嘿，蚂蚁呀呼，蚂蚁呀哈哈......”，过去一周，类似的BGM特效变脸视频在朋友圈等社交平台魔性走红。提前体验过的朋友都知道，最开始是由一款俄罗斯变脸软件引爆传播的，随后国内各大短视频平台也陆续推出类似的趣味玩法，目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。 根据笔者亲测，用户只需要一张照片即可参与，效果逼真，再加上魔性的蚂蚁呀嘿BGM以及随BGM实时匹配的五官摇晃表情，这个节奏简直不要太上头，社交平台上一众明星大佬的加入更是将趣味玩法推到新高度。 腾讯云AI一直深耕AI领域，持续提供有保障的AI娱
这个由日本插画网站Pixiv官方技术人员“业余”开发的AI，曾一度登顶日推趋势榜，现在的点赞数已经接近16万：
最近，一款以“蚂蚁呀嘿，蚂蚁呀呼，蚂蚁呀哈哈......”为BGM的特效视频，在朋友圈等社交平台魔性走红，搭配五官摇晃的表情动作，让人忍俊不禁。
今天来和大家聊聊一件非常有趣的事情——将图片转换成漫画风格的 API！如果你是一个漫画党，相信这个话题一定会让你感到兴奋。通过这个 API，你可以将你的照片变成漫画风格，让它们变得更加有趣和艺术！
这个效果可谓非常惊艳，真切的将真人照片转换为了漫画风格，而且支持多人处理，也是因此，一时间刷遍了抖音和朋友圈，周末两天的使用量达到了20亿次以上。
要说最近抖音最火的效果是什么，无疑就是上周推出的漫画效果，这里本人来对该效果进行一些技术分析。
漫画可被定义为通过素描、铅笔笔画或其他艺术形式以简化或夸大的形式描绘人物的形式（通常是面部）。作为传达幽默或讽刺的一种形式，漫画通常用于娱乐，作为礼品或纪念品，也可由街边艺术家创作。艺人可以从被画者面部捕捉到独特的特征，并进行夸大和艺术化。
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 假如一位大师画了一些画，但是只有10幅，有没有可能利用这仅有的10幅训练出一个模型，产生N幅同样风格的作品来呢？ 从目前的图像生成模型来看，似乎不行。 因为它们都需要至少数千张图像才能正常训练，10张真是“为难我胖虎”了。 但办法总比困难多。 来自Adobe Search等团队的研究人员们提出了一种新颖的GAN自适应框架。 该框架经过实验证明，能够发现小样本模型源域和目标域之间的对应关系，用10幅也能生成千变万化，质量也有的保证的图像！ 怎么做到的
人脸检测&识别依然是CV领域炙热的研究课题，不仅仅应用在各种刷脸产品，现在很多多媒体都在利用这个技术，与艺术融合，擦除不一样的火花，今天我们就来和大家分享，漫画中的人脸检测，与之前漫画人物自动填色相似，都是比较新颖，相信之后，会有更多的人脸技术应用到各个领域。
最近，韩国最大的漫画平台网站Naver webtoon（네이버만화）推出了一个新工具WebtoonMe，可以将自拍照或者视频转换为韩式网络漫画的风格。
抖音提供的功能很多，照片视频处理都不在话下，搞笑如各式贴纸、妆容术、换头换脸、图像风格迁移等，浪漫如“吹蒲公英”，严肃如后台的“鉴黄”，以下对抖音里与计算机视觉相关的产品功能点进行体验与分析。
1 (2018-07-24) Unpaired Photo-to-Caricature Translation on Faces in the Wild
论文名称：Collaborative Distillation for Ultra-Resolution Universal Style Transfer
漫画是很多人的童年回忆，除了经典的《银魂》、《海贼王》、《火影》，久保带人的作品《死神》也很有人气。最近，六位来自北航的研究者推出了一款漫画脸转换模型「MangaGAN」，实现了真人照片到漫画脸的完美转换。
喜欢看漫画的小伙伴，或多或少都听过《JOJO 的奇妙冒险》，简称 JOJO，这是一本由日本漫画家荒木飞吕彦所著漫画，其独特的画风，令人惊叹的剧情，可谓是青少年漫画的必看作。
深圳经济特区建立40周年庆祝大会于10月14日上午在广东省深圳市隆重举行。 为庆祝这个特别的日子，新华社全媒编辑中心、新华社广东分社与腾讯云AI、和平精英及腾讯优图强强联合，共同推出《我的“深”动40年》主题活动。借助腾讯云·人脸融合能力，助力大家轻松体验深圳40周年的建设过程，让大家全方位的沉浸到建设深圳的队伍中。 此次活动采用全新的动漫风格，分为男女2版漫画，每版漫画又分为闯、快、潮等8则不同主题的小漫画。 滑动查看更多 用户上传照片后，可以直接左右滑动，选择自己喜欢的主题进入
PTI 也是利用 StyleGAN 来“搞事”的，它“搞事”的维度有三个：微笑、年龄、姿态。效果如下：
AI科技评论按：为了让你在聊天斗图中立于不败之地，谷歌使用机器学习技术，最新开发了一个可以让你用自拍生成个人专属表情包的工具，更新在自家聊天软件Allo上。 拍照、分享、再查看——自拍已经成为很多人的日常习惯，我们和香车自拍、美装自拍、旅行自拍，还有“早晨，我醒了~”诸如此类的自拍。自拍已经成为人类社会行为的一部分，长久以来被用来展示自我。对于一些人，自拍展示的是外貌；另一些人，自拍展示的是他们想要别人认为的样子。还有一些人，两方面都想展示。自拍是基于现实的直观表达，而用漫画表现自我，相比现实更加温馨而
我们在《一文看懂深度学习（概念+优缺点+典型算法）》中讲过，深度学习最特别最厉害的地方就是能够自己学习特征提取。
---- 新智元报道 来源：外媒 编辑：LRS 【新智元导读】如何把肖像画变成动漫形象一直是一个研究热点，最近NTU的一个华人博士生提出一个新模型AgileGAN，效果碾压老牌模型。把LeCun的肖像画输入进去，竟得到惊天夸赞！ AgileGAN模型是一个能对肖像图进行风格化的模型，论文发表在计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2021上。 当把Yann LeCun的照片输入到模型中，会发生什么？（Lecun本人会回复你） LeCun的肖像画输入到AgileGAN中，以三种形式（卡通、漫画、
近年，由于网络的普及，动漫作品传播的速度不断加快，二次元文化的受众数量不断上升，影响范围也越来越广泛。
说到人工智能，大家第一想到的应该会是人脸识别，因为这也是最近出现最频繁的名词，手机、交通、安防等领域都涉及到了人脸识别技术，但是大家应该把眼光放远一些，就会看到更加高科技的人工智能在我们不知道的领域已
2015年的时候笔者开始关注GAN，公众号早期的文章中就有GAN的综述，这些年GAN的相关研究也是持续井喷。这一次咱们学术上的研究撇开不讲，这么多年过去了，GAN有哪些最成功的商业化落地领域？
短信验证码：可用于登录、注册、找回密码、支付认证等等应用场景。支持三大运营商，3秒可达，99.99％到达率，支持大容量高并发。 通知短信：当您需要快速通知用户时，通知短信是最快捷有效的方式。短信通知支持三大运营商以及虚拟运营商，我们提供电信级运维保障、独享专用通道。 IP归属地-IPv4区县级：根据IP地址查询归属地信息，包含43亿全量IPv4，支持到中国地区（不含港台地区）区县级别，含运营商数据。 IP归属地-IPv6区县级：根据IP地址（IPv6版本）查询归属地信息，包含国家、省、市、区县和运营商等信息
外国小哥Nathan Shipley使用卡通图像微调StyleGAN2和FFHQ 脸部模型(英伟达的模型可以制作出不存在的逼真人物) ，将这些真人视频转换成卡通版本。
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】不会画画也能当艺术家！用心讲故事，让AI做你的画手！ 去年11月首播的《英雄联盟：双城之战》让各位老召唤师直呼爷青回，主题曲《孤勇者》也成了小学生的新暗号。 《双城之战》由中、美、法三国开发制作，内容包含7000多个镜头和上万个手绘原画，但制作耗费了六年时间，小学生都等成了大学生。 随着DALL-E 2等图像生成神器的上线，设计师或许不必再从头开始绘制，只需要在草稿上进行修改即可。 更重要的是，要是你也想通过漫画讲述「自己的故事」，即便完全不懂
提供在线玩法的网站（链接见文末），就是那个著名的抱抱脸 （Hugging Face）。
首先想让大家猜一猜，这四张图中你觉得哪张是P过的？小编先留个悬念不公布答案，请继续往下看。
【导读】：有网友在 Quora 上提问，「你用 Python 写过最牛逼的程序/脚本是什么？」。本文摘编了 3 个国外程序员的多个小项目，含代码。 Manoj Memana Jayakumar, 30
【导读】：有网友在 Quora 上提问，「你用 Python 写过最牛逼的程序/脚本是什么？」。本文摘编了 3 个国外程序员的多个小项目，含代码。
换脸，是滥用深度学习的结果之一。自从 Deepfakes、FaceSwap 等应用开源以后，开发者能自己生成各种换脸视频，网络上也开始流传层出不穷的「假视频」。弗吉尼亚州 7 月将 Deepfake 滥用列入非法范畴、推特 11 月发布首个反 Deepfake 策略、谷歌 10 月发布 FaceForensics 基准数据集以反对假视频。
【伯乐在线导读】：有网友在 Quora 上提问，「你用 Python 写过最牛逼的程序/脚本是什么？」。本文摘编了 3 个国外程序员的多个小项目，含代码。
眼瞅着春节假期临近， 感觉身边的同事朋友们都焦虑感爆棚 年终总结刚告一段落，新年计划接踵而至。 今天中午同事们还在聊： 趁着假期能学点什么，来 卷死别人 提升自己？ 我一听立马来了精神 这么卷的话题我怎能少了我！ 但手上几千行的数据还没有处理完 已经忙的焦头烂额，分身乏术啊！ 一边断断续续的偷听，一边疯狂ctr+c ctr+v。远远看着大家聊的喜笑颜开，计划制定的热火朝天，而我这边，已经被工作干翻了，无人关怀…… 于是小编我也暗暗立了一个Flag🚩 新的一年一定要开启我的Python之路，实现自动化
一直保持的追求有三点：技术、快乐、财富，这里记录每周值得分享的内容，周五把欢乐送达。
量子位 | 舒石 李林 发自 凹非寺 近五年来，估值最高的科技公司IPO来了。 是谁？Snap。这家公司今日向美国证券交易委员会(SEC)提交招股书，准备上市融资30亿美元，而其市值估计将为250亿美元。这也是2012年Facebook上市以来，美国科技公司IPO的最高估值。2016年，Snap净亏损5.14亿美元，约合35亿人民币。 今天，量子位就讲一讲Snap的发展历程，讲一讲这家公司的人工智能，讲一讲这家公司两个90后老板无比强势且快意的人生…… 从社交到照相 📷 “Snap
PS2023神经元滤镜离线安装包，这是一款专门在Photoshop上使用的多功能滤镜工具，英文名为：Neural Filters，它为用户提供了一个完整的滤镜库，用户可以通过这里各种各样的滤镜制作出自己想要的效果，软件可以在几秒钟之内就能够为图片场景进行着色，并且还可以更改图片中人物的表情、年龄、姿势，比如：“表情变化”，可以将当前的人脸调整为“开心”、“惊讶”、“生气”等表情……此外，滤镜库的功能非常强大，现阶段为广大设计师们提供了：智能肖像、妆容迁移、着色、杂色减少以及肖像漫画化等多种效果，可以满足很多朋友的设计需求。除此之外：PS2023神经元滤镜离线安装包为用户们提供了更多基于Adobe Sensei的强大功能，比如：转换人脸的方向、转换光源的方向、人脸进行化妆……这些比较激进的选项也容易造成制作出来的图有负面效果，设计师可以根据自身情况自行选择设置。
8月30日晚间，一个名为“ZAO”的APP一夜爆红，有的人尝鲜乐此不疲、有的人则对其中涉及到的隐私问题忧心忡忡。到了第二天，这个APP已经被推到了舆论的风口浪尖。
众所周知，人类可以从几个有限的图像样本中有效地学习和识别物体。然而，对于现有的主流深度神经网络来说，仅从少数图像中学习仍然是一个巨大的挑战。受人类思维中类比推理的启发，一种可行的策略是“翻译”丰富的源域的丰富图像，以用不足的图像数据丰富相关但不同的目标域。为了实现这一目标，我们提出了一种新的、有效的基于部分全局学习的多对抗性框架（MA），该框架实现了一次跨域图像到图像的翻译。具体而言，我们首先设计了一个部分全局对抗性训练方案，为特征提取提供了一种有效的方法，并防止鉴别器被过度拟合。然后，采用多对抗机制来增强图像到图像的翻译能力，以挖掘高级语义表示。此外，还提出了一种平衡对抗性损失函数，旨在平衡训练数据，稳定训练过程。大量实验表明，所提出的方法可以在两个极不平衡的图像域之间的各种数据集上获得令人印象深刻的结果，并且在一次图像到图像的转换上优于最先进的方法。
本文约1200字，建议阅读6分钟本文汇总了下载排名众多的 6 个数据集，涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。 这些数据集质量高、数据量大，经历人气认证值得收藏码住。 关键词：数据集 机器翻译 机器视觉 数据集是机器学习模型训练的基础，优质的公开数据集对于模型训练效果、研究成果可靠度等具有重要意义。 注：本文梳理的数据集均来自网站： https://hyper.ai/datasets 第 6 名：Tanks Temple 3D 重建数据集 Tanks Temple Datas
港中文、哈工大和腾讯优图的一篇最新研究，可以将人脸照片转化成如同手绘版的卡通图，甚至还能反向转换，将二次元的卡通图像，转换成现实中可能的样子。
有网友在 Quora 上提问，「你用 Python 写过最牛逼的程序/脚本是什么？」。本文摘编了 3 个国外程序员的多个小项目，含代码。
场景描述：被誉为漫画之神的日本漫画家手冢治虫，已经离世 30 年，成为了很多人永远的回忆。去年，日本半导体公司 Kioxia 发起了一个项目「TEZUKA2020」，用人工智能技术来绘制手冢治虫风格的漫画，希望延续他的作品。
如果漫画家手冢治虫还活着，会在漫画中描绘出什么样的未来？AI 是否能够帮他呈现？
应该没有人不认识英国女王伊丽莎白二世吧？但如果文摘菌说，其实这不是“一个人”，你能看出左右两张照片有什么不同吗？
背景：随着数据量的不断积累，海量时序信息的处理需求日益凸显。作为时间序列数据分析中的重要任务之一，时间序列分类应用广泛且多样。时间序列分类旨在赋予序列某个离散标记。传统特征提取算法使用时间序列中的统计信息作为分类的依据。近年来，基于深度学习的时序分类取得了较大进展。基于端到端的特征提取方式，深度学习可以避免繁琐的人工特征设计。如何对时间序列中进行有效的分类,从繁芜丛杂的数据集中将具有某种特定形态的序列归属到同一个集合，对于学术研究及工业应用具有重要意义。
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