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    《 iPhone X ARKit Face Tracking 》

    该文章讲述了作者从一名普通iOS开发者到Apple开发者的历程,包括开发经历、学习Apple官方文档、开发者社区、开发工具、代码仓库、团队协作、总结与收获。\n在开发过程中,作者通过学习Apple的官方文档,了解了Objective-C以及Swift编程语言,并逐渐掌握了iOS开发的核心概念。通过参加技术社区,了解到了ARKit、SceneKit、Core ML等框架,并深入学习了Objective-C与Swift编程语言的基础知识和最佳实践。在开发工具方面,作者使用了Xcode、Instruments、Sketch、Adobe XD、Figma等工具。在团队协作方面,作者通过使用GitHub进行版本控制,与团队成员进行代码共享、沟通、协作。\n通过开发iOS应用,作者深入了解了ARKit、SceneKit、Core ML等框架的原理和最佳实践,并逐渐掌握了基于这些框架的开发流程。同时,作者通过总结与收获,逐渐形成了一套适用于自己的iOS开发学习体系。\n

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    人脸生成黑科技:实现人脸转变特效,让人脸自动戴墨镜

    上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量,反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。由于向量之间可以进行运算,这就意味着我们把两张不同人脸A,B分布转换成两个不同向量z_A,z_B,然后我们使用向量运算例如z_AB = z_A *(1 - alpha) + z_B *alpha,就能将两个向量以一定比例合成一个新向量,该新向量就会对应一个人脸,而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点,如果我们增大参数alpha,那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B,如果我们减少alpha的值,生成向量对应的人脸就更像人脸A.

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