这是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器,既包含基于旧版重制的网红脸,明星脸,超模脸,萌娃脸和黄种人脸生成器,也新增了两款更具美学意义的混血脸和亚洲美人脸生成器,并附赠有通配的人脸属性编辑器。做了这么多款生成器已经足够用,我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容,而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术,以更好地服务人民。
从单一的人脸图像生成其对应的视频是一个有趣的问题,研究者们通常利用人脸图像的稀疏特征点(landmarks)结合生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)来进行人脸视频的生成。然而,由稀疏人脸特征点生成的人脸图像通常会遭受质量损失、图像失真、身份改变,以及表情不匹配等问题。
人脸领域的技术一直是热门研究话题,随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟,各厂家集成能力的提升,人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
人脸视频的生成通常会利用人脸图像的稀疏特征点(landmarks)结合生成对抗网络(GAN)。
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高真实感且精确可控的三维人脸建模是数字人构建中的重要问题之一。目前,使用现有的基于网格的人脸建模方法需要专业的人员使用复杂的软件并投入大量的时间和精力,且实现逼真的人脸渲染结果较为困难。
该论文是出自于CVPR2022关于GAN的最新文章。要知道虽然目前GAN可以在某些领域的理想条件下能够生成逼真的图像,但由于发型、服装和姿势的多样性,生成全身人体图像仍然很困难,之前的方法一般是用单个GAN对这个复杂域进行建模。
近日,商汤-港中文联合实验室提出基于风格化对抗生成器的人脸渲染器,用于取代传统图形学基于栅格化的渲染器来进行3D模型的重建。该方法构建了一种从输入3D模型到生成图像的平滑梯度,同时可以以低精度建模获得渲染更高质量的图像。与此同时,通过对生成网络式的渲染器反向传播算法,能够获得更具有图像细节特征的重建人脸3D模型。
近年来随着生物特征识别技术在日常生活中的应用推广,异质人脸识别受到了广泛的关注。然而,由于异质人脸之间巨大的域差异以及配对异质数据的不足,异质人脸识别任务面临着巨大的挑战。生成对抗网络的发展为异质人脸识别提供了新的解决思路,传统方法通常利用生成对抗网络将近红外图像转换为可见光图像,用以较小域差异。然而这种基于图像到图像转换的方法仍然面临着一些亟待解决的问题。在本次分享会上我们:
最近,人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果,而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天,两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作,和大家一起学习分享最新的研究进展。
在传统计算机图像学里,渲染一张真实的人脸需要对人脸进行几何建模的同时,还需获得复杂的环境光照条件和人脸皮肤表面的反射材质,因而通过以图像渲染结果与真实图片之间的误差来优化可变形的人脸模型的过程中会进行繁琐的求导和不稳定的优化过程,而简单的利用卷积神经网络的回归特性来学习人脸模型和图片直接的转换过程会丧失比较多的生成细节,从而难以通过该方式比较高效地从拍摄图片获得人脸 3D 模型。
真实世界的人脸复原是一个盲问题,即我们不清楚降质过程, 在实际应用中,同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验, 并且取得了较好的效果。常见的人脸先验有两类:
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 使用GAN生成的2D人脸模型很美丽,然而却终究缺了点什么? 没错,虽然GAN能生成逼真的人脸,但距离自己理想的人脸,总有那么一点不完美——面部表情、脸上皱纹、发质…… 由于GAN没办法进行参数调控,即使人脸再逼真,也没办法控制五官等细节。 现在,一个新模型GIF (Generative Interpretable Faces)的出现打破了这一定律: 不仅能用GAN生成逼真的人脸,而且还能通过具体的参数控制它。 这是怎么做到的? 用3D模型的参
本文解读的是 CVPR 2020 论文《Rotate-and-Render: Unsupervised Photorealistic Face Rotationfrom Single-View Images》,作者来自香港中文大学和商汤科技。本篇解读首发于知乎。
没错,虽然GAN能生成逼真的人脸,但距离自己理想的人脸,总有那么一点不完美——面部表情、脸上皱纹、发质……
英伟达近日提出的新一代 StyleGAN,通过对 StyleGAN 的生成效果分析,他们对不完美的工作设计了改进和优化方法,使得生成图片的质量和效果更上一层楼。
在现实生活中,许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能,例如大姿势,不良光照,低分辨率,模糊和噪声等。为了应对这些挑战,之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像,然后进行人脸识别。然而,这些方法大多是阶段性的,并不是解决人脸识别的最优方案。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来,所以论文的结果
近年来,随着深度学习的发展和大规模数据集的出现,深度学习在很多领域也取得了进展,但其中「人脸复原」(Face Restoration)任务仍然缺乏系统性的综述。
今天向大家介绍一篇今天新出的论文 High Resolution Face Age Editing,该文提出一种简单的方法实现了高分辨率的人脸年龄编辑,效果惊艳,代码也开源了。
本文是「小孩都看得懂」系列的第十八篇,本系列的特点是内容不长,碎片时间完全可以看完,但我背后付出的心血却不少。喜欢就好!
最近,一些 AI 生成视觉形象的应用爆火,例如只需 9 块 9 就能生成个人写真的「妙鸭相机」。由于操作简单,不涉及任何技术操作,很多用户都纷纷在朋友圈晒出妙鸭相机生成的写真。
机器之心发布 机器之心编辑部 人脸复原 (Face Restoration) 是指从低质量的人脸中复原得到高清的人脸。真实世界中的人脸复原是一个很有挑战的任务,因为降质 (degradation) 过程复杂且不尽相同。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC) 的研究者们提出了利用预先训练好的人脸生成模型提供的先验,来指导人脸复原的任务。 真实世界的人脸复原是一个盲问题,即我们不清楚降质过程, 在实际应用中,同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验,
今天小编给大家介绍一个AI黑科技,能够完美融合任意两张人脸,并带有丰富的表情,让你不仅凡尔赛地炫个技,还能巧妙风趣地表个白:我觉得咱俩挺合适,可以一起为人类向更美的方向进化作出杰出贡献。
AI 科技评论按:人脸识别技术已经进入了大规模应用,个人数据的隐私问题也得到越来越多关注,针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。
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。
作者丨庄佩烨、马里千、Sanmi Koyejo、Alexander Schwing 如何让 GAN 生成可控制表情和视角的3D人脸视频?来自UIUC、ZMO.AI、Stanford和Google的研究者提出可控神经辐射场(Controllable Radiance Fields,CoRF),在保证生成动态的人脸同时,可以实现多角度同时渲染视频。ZMO.AI 是国内内容生成初创公司,专注于 AI 文字生成内容创作平台“ Yuan 初”的搭建。该论文已被 3DV 2022 接收。 项目主页:https://p
本文是对发表于计算机视觉领域顶级会议ICCV 2021的论文“SynFace: Face Recognition with Synthetic Data” (基于生成数据的人脸识别)的解读。
在美图秀秀推出的小程序中,用户只需上传一张老照片,就能使用 AI 还原旧时光,把模糊照片变得更高清。
分享一篇来自 IJCAI 2021 的论文:Adv-Makeup: A New Imperceptible and Transferable Attack on Face Recognition,由腾讯和复旦大学联合出品:人脸黑盒攻击对抗算法:Adv-Makeup。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了,大家也经历了一个不一样的学期,许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
自 2018 年 12 月英伟达推出 StyleGAN 以来,合成人脸已经让人难以轻易分辨。特别是今年年初,英伟达开源了 StyleGAN 的代码,大量真假难辨的人脸被开发者「创造」出来。
近日,国际语音及信号处理领域顶级会议 ICASSP2023 在希腊成功举办。大会邀请了全球范围内各大研究机构、专家学者以及等谷歌、苹果华为、Meta AI、等知名企业近 4000 人共襄盛会,探讨技术、产业发展趋势,交流最新成果。
该方法首次实现多个文本输入的人脸合成,与单输入的算法相比生成的图像更加接近真实人脸。
公众号文章标题“提升”应该为“解决”。1 A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition 基于端到端的深度卷积神经网络进行人脸识别,依赖于大型
这就是美图最近推出的“老照片修复”功能,能够取得这样的效果,不仅仅只是靠传统P图算法,还用上了GAN。
导读:近日,测试人类分辨「AI 合成人脸」能力的一个网页吸引了大家的关注。在未看攻略前,你难以分辨真假。
真实人脸的三维建模、合成与重光照是计算机图形学领域中具有较高应用价值的研究方向。受限于人脸的复杂皮肤组织结构,对于光照效果的准确计算往往依赖前置精细的几何材质建模,以及复杂的光路模拟,需要较高的硬件成本与计算时间开销。
有没有发现AI居然能够基本呈现相应原人物的皱纹和肤色,再加上上面鸣人AI的头像也“歪打正着”的黄头发。
比如说,https://thispersondoesnotexist.com/,在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
1 2017-FACE AGING WITH CONDITIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
为推动和引领人工智能领域创新发展,近日中国人工智能产业发展联盟、厦门人工智能安全研究院组织开展了2021人工智能“创新之星”、“创新人物”评选工作。凭借在人脸安全方面的技术积累和实践经验,“腾讯可信人脸安全”项目从众多参选项目中脱颖而出,获评为2021人工智能“创新之星”。
人脸表情编辑指的是对图像中人脸的表情进行变换和修改。通常,我们希望这种编辑方法是足够方便、可控的。方便,在于我们尽量设置少量的条件,操作简单;可控,在于我们可以精确地控制需要编辑的部分与编辑的结果。已有的基于学习的方法中,使用生成式模型的方法为近年来较常用的方法,然而要么他们的方法是基于人脸的关键点合成特定的表情,要么是基于代表了情绪类别的离散向量,这两种条件通常具有用户参与编辑的方式不够简单(人脸关键点),要么生成结果单一、不可细粒度控制(离散向量)。
今天解读的是一篇已被ECCV 2020接收的论文,在这篇论文中,来自哈工大的作者们针对之前方法忽略对侧脸-正脸图像对之间光照情况不一致的考虑,引入了一个光照保留损失,实现了图像中光照信息和人脸身份信息的特征解藕,同时使用光流估计在特征层面得到了侧脸-正脸之间的特征对应关系,作为一个强有力的正向化监督信号,进而生成了更加逼真的正面人脸,同时也保留了更多的细节信息,实验结果表明,本文方法达到了SOTA效果。
本文将对基于SDWebUI插件生态的EasyPhoto插件进行源码解析。EasyPhoto插件是由FaceChain-Inpaint功能的开发团队迅速推出的一款开源项目,旨在满足AIGC领域同学们对适配真人写真功能的需求。通过本插件,用户可以上传5-20张同一个人的照片,利用Lora模型进行快速训练,并结合用户提供的模板图片,快速生成真实、逼真、美观的个人写真照片。
机器之心原创 作者:Liao 参与:Joni、Nurhachu、黄小天 近日,加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复(Generative
2017年12月,一位名为“Deepfakes”的用户在全球流量排名第四的国际互联网社区“Reddit”上发布了一段好莱坞女星盖尔·加朵的伪造人脸视频,掀起了一阵轰动,这一事件作为开端,标志着人脸深度伪造技术的兴起,而该用户的用户名也被引用成为了这一类技术的代名词“Deepfake[1]”。 因此,Deepfake指代人脸的深度伪造,即将目标视频人物的脸替换成指定的原始视频人脸,或让目标人脸重演、模仿原始人脸的动作、表情等,从而制作出目标人脸的伪造视频。
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