如此一来，商家岂不是无需进行大量线下拍摄，省去换景别甚至外出拍图的步骤，在电脑前即可做出丰富商品图？
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
虚拟试妆技术一直是美妆、美颜市场最重要的技术之一。当前该领域流行的主流技术为传统素材贴妆，该技术指由专业设计师按指定格式设计好妆容素材，再利用人脸关键点检测把妆容素材贴到对应的五官位置上。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
本文由图普科技编译自 Exploring DeepFakes。 相关文章：AI 换脸技术——DeepFakes 概述（一） DeepFakes的“短板” 尽管DeepFakes所呈现出的结果让人很惊讶，但就现在来说，它的局限性还是很明显的： 首先，DeepFakes算法只有在拥有大量目标图片作为数据的情况下才能达到相对较好的效果。如果要用另外一个人的脸替换视频中的脸，那么你需要300到2000张这个人的人脸图片。所需图片的数量取决于人脸的变化程度，以及它们与原始视频的匹配程度。因此视频换脸比较适用于艺人，或
也就是说，之后委员会或审稿人会特地留意论文中是否有这张图，如果有的话，会要求作者用替换图片。
准确的说，她们虽然有一个人的面孔，可是面孔背后，根本没有这个人（当然也没有怪物）。
牧北 若朴 采访/整理 量子位·QbitAI 出品 “世界上的四家人脸识别的独角兽都在中国。这个市场没有大到可以支撑四个独角兽”，李开复说这是中国特色。 从另一个角度理解，人脸识别这个人工智能最火热的领域，接下来肯定会有最火热的拼杀。即便你不在这个行业，也能感受到一点点。方法很简单，百度一下。 上周，如果你在百度上搜索“云从科技”，最上方的结果是一个引导你跳向Face++官网的广告，而你搜“Face++”第一个结果是跳向云从科技的官网。 两个人脸识别的同行，互买对方百度关键词，也只有这两家互买对方关键词……
驱动一个数字人往往被拆分为追踪(Tracking)与重定向(Retargeting)两个环节。
驱动一个数字人往往被拆分为追踪 (Tracking) 与重定向 (Retargeting) 两个环节。追踪由专业的面部捕捉设备及其辅助算法完成，负责记录演员的面部动作信息，重定向则是将捕捉到的动作信息迁移到新的角色。在传统的流程中，这两个环节往往是分离的两套体系，难以融合，且两个环节都有大量不可控的人工发挥成分，互相影响。
人像静态/动态贴纸特效几乎已经是所有图像视频处理类/直播类app的必需品了，这个功能看起来复杂，实际上很简单，本文将给大家做个详细的讲解。
9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。
选择能代表一个品牌的时尚模特这份工作真心不容易。遍寻任何模特信息数据库，选角导演要在上千名模特中为每个杂志封面、社会活动或者伸展台走秀上挑选出最适合的那一个。这些年来该选择哪一名模特已经变得越来越复杂
今天的互联网，有点桑感。 1、人大常委会通过加强网络信息保护决定草案 ：捅你一刀，然后给你一颗糖 决定草案作出相应规定，网络服务提供者为用户办理固定电话、移动终端等入网手续，或者为用户提供信息发 布服务，应当在与用户签订协议时，要求用户提供真实身份信息。 其实是扩大了实名制的范围。举个例子，“微博举报反腐”是发布信息；而发布信息必须要实名制。也就是以后一定要实名制举报。 我国的法制这次也算走在了前列。当然这个草案还加强了垃圾邮件的管制和用户数据等个人隐私信息保护。捅你一刀，然后给你一颗糖。
2017中国国际成人保健及生殖健康展览会于昨日在上海跨国采购中心落下帷幕。本届展会面积达13000平方米，吸引了来自中国、美国、德国、英国、法国、日本等国家和地区的300多家企业参展。展会的日人均流量
场景描述：「人工智能进课堂」的话题近日登上微博热搜，学生上课无论睡觉、玩手机还是其他小动作，都会被监控系统实时捕捉到。学生党纷纷感叹「做学生太难了！」其实，课堂监控系统在亚洲早已不是新鲜事，印度德里曾宣布，所有公立学校都要安装摄像头，监控学生上课状态。这一项目已在今年 7 月启动。
在视频的演示中我们可以看到，随便一个人，用一段包含点头、摇头、说话等动作的驱动视频。
机器之心发布 机器之心编辑部 随着生成算法、预训练模型、多模态技术等 AIGC 技术的突破性发展，以 ChatGPT 为代表的 AIGC 技术完成了从感知、理解世界到生成、创造世界的革命性跃迁。人工智能进入 AIGC 时代后，AIGC 将成为 Web3 时代的生产力工具，为元宇宙内容生成提供新的解决方案，有望开启新一轮内容生产力革命。 视觉中国作为以 “优质内容 + 智能科技” 为核心驱动的智能交易与服务平台，一直以来积极拥抱 AIGC 新技术带来的变革。公司确立了 “AI + 内容 + 场景” 的发展战
随着技术的快速发展和人们生活水平的不断提升，传统的零售模式已经难以满足消费者的需求，而且传统的运营模式需要进行重构。京东提出了无界零售的概念，对于前端门店用户体验来说，需要用运营技术能力来重构整体的购物体验，并通过数字化数据资产的沉淀来反向改进门店运营和用户体验。本文以京东时尚数字化门店为样板，介绍门店的数字化升级及体验升级。
或许天王们太久没有同框过了，网友们用这种方式将他们“召集”在一起，也是别有一番风味。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】虽然DeepFake能令人置信地换脸，但没法同样换好头发。现在浙大与瑞典研究者都扩宽思路，用GAN或CNN来另外生成逼真的虚拟发丝。 DeepFake技术面世的2010年间末叶，正好赶上了川普时代。 无数搓手打算用DeepFake来好好恶搞大总统一下的玩梗人，在实操中遇到了一个不大不小的障碍： 各家DeepFake类软件，可以给图像换上金毛闯王的橙脸，但那头不羁的金发实在让AI都生成不出令人置信的替代品。 看，是不是
---- 新智元报道 编辑：袁榭 拉燕 【新智元导读】虽然DeepFake能令人置信地换脸，但没法同样换好头发。现在浙大与瑞典研究者都扩宽思路，用GAN或CNN来另外生成逼真的虚拟发丝。 DeepFake技术面世的2010年间末叶，正好赶上了川普时代。 无数搓手打算用DeepFake来好好恶搞大总统一下的玩梗人，在实操中遇到了一个不大不小的障碍： 各家DeepFake类软件，可以给图像换上金毛闯王的橙脸，但那头不羁的金发实在让AI都生成不出令人置信的替代品。 看，是不是那头毛就让DeepFake
引言：6.14日“腾讯创新日：科技年技术盛宴”代表腾讯各个事业群技术实力的四级专家、腾讯微创新2016年度创意获奖团队欢聚一堂，一起畅谈AI、系统安全、架构设计、社交传播、推荐模式、游戏引擎等前沿科技和腾讯应用创新的台前幕后。来自SNG的优图实验室副总监、专家工程师吴永坚，就腾讯优图，产品驱动的AI创新，给大家进行了分享。 近日来，腾讯优图实验室连续刷新了两个世界记录：在LFW无限制条件下人脸验证测试中刷新了最新成绩99.80%；而在国际知名人脸识别数据库MegaFace中以83.290%的成绩在百万别
AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容，AIGC也被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！
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。
关于人脸检测被折磨了半个月，前2周开需求会时需要要做一个“人脸认证上传功能，具体是打开前置摄像头，识别出用户的脸并且脸在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传”。听到这个需求我第一时间想到比较专业的图形处理库OpenCV。去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的demo，样例确实有点多，也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M,用这个库估计会被构架师说死。然后我还搜过其它的第三方库（虹软，face++，阿里云人脸检测）这几款都不是省油的灯一款需要兼容android5.0以上，其它2款都是收费版，至于阿里云更厉害了不支持离线检测。
在SNG（腾讯社交网络事业群）品牌系统语言体系里，品牌影像承担了重要的一部分——直观传达受众，统一影像风格语言显得尤为重要。以往的设计师通过各式各样的方式找来图片，而在整个项目里，我们尝试塑造整体影像的风格，并且在大统一的前提下，保留属于单个品牌的特性，不断探索提升品牌质感从而打动受众的方式。 对品牌来说，影像风格意味着什么 以往在传统行业中，品牌作为产品的精神象征，创造了同类产品之间的差异特征。在互联网行业这一原则同样适用。品牌往往能产生一种超越其功能文化附加值，其中包含交流方式、生活态度和消费理念。当这
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。
原文链接：https://machinelearningmastery.com/impressive-applications-of-generative-adversarial-networks/
在图像生成领域，以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型已然成为当前占据主导地位的范式。但扩散模型依赖于迭代推理，这是一把双刃剑，因为迭代方法可以实现具有简单目标的稳定训练，但推理过程需要高昂的计算成本。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！ TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
有三AI知识星球的“数据集板块”正式上线，提供数据集介绍，论文下载，数据集下载3大功能，那些因为网速问题，因为需要签license的蛋疼问题，从此不再成为问题！
机器之心报道 编辑：蛋酱、小舟 如果甲方想把大象 P 转身，你只需要拖动 GAN 就好了。 在图像生成领域，以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型已然成为当前占据主导地位的范式。但扩散模型依赖于迭代推理，这是一把双刃剑，因为迭代方法可以实现具有简单目标的稳定训练，但推理过程需要高昂的计算成本。 在 Stable Diffusion 之前，生成对抗网络（GAN）是图像生成模型中常用的基础架构。相比于扩散模型，GAN 通过单个前向传递生成图像，因此本质上是更高效的。但由于训练过程的不稳定性，扩展
工具地址：https://www.liblib.art/ 每天可免费生成大几十张高清无水印图。它的底层也是stable diffusion 并且操作方式基本都跟SD一致，主打的就是一个简单好上手。可以作为初学者的SD平替工具。
现在，有一家公司来拯救脸盲了，不是你熟悉的硅谷 / 后厂村大公司，而是一家动图表情包网站：GIPHY。
现在，有一家公司来拯救脸盲了，不是你熟悉的硅谷/后厂村大公司，而是一家动图表情包网站：GIPHY。
想必国内绝大多数网民都有新浪微博的用户账号。据最新数据显示，2018 年第四季度财报，微博月活跃用户突破 4.62 亿，连续三年增长 7000 万 +；微博垂直领域数量扩大至 60 个，月阅读量过百亿领域达 32 个。毫无疑问，从 2009 年 8 月上线至今，微博已是当前业界领先的中文社交媒体，成绩斐然。
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
妆容迁移是指将目标图上的妆容直接迁移到原图上的技术。相比传统贴妆技术，妆容迁移具有极高的自由度，它可以让用户不再局限于设计师设计好的妆容，而是可以自主、任意地从真实模特图中获取妆容，极大地丰富了妆容的多样性。此外，妆容迁移技术不仅可以迁移五官妆容信息，还可以对肤色、光影等信息进行整体迁移。目前，基于生成对抗网络的模型BeautyGAN和PSGAN已经在该领域取得了较好的效果。
据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
007 的小伙伴们大多反应看不懂我写的技术文章，对于这点我也很头痛，我写的是偏记录和教程方向的，如何才能让非相关领域的朋友看懂，真不是个简单的事情。直到我在 Medium.com 看到 Madison Kanna（题图就是她本人的靓照）的故事，我开始意识到也许是思路有问题，努力的方向可能就不对，软件工程师也有除了专业以外的生活和成长，这些可能比技术本身还要精彩，与其把难懂的技术说的通俗易懂，不如把大家都可以理解的故事讲出来。Madison 的故事就足够精彩，让我们来看看这位漂亮小姐姐是怎样从时尚模特转行到软件工程师的吧。
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
在本周纽约时报刊登的一篇报道中，一家名为 Clearview AI 的创业公司，因其「数十亿张图像」组成的面部识别系统，一举成为社会热议的焦点。
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