TachibanaYoshino/AnimeGAN/blob/master/doc/Chen2020_Chapter_AnimeGAN.pdf 网络结构(图片节选自原论文，原理暂不细究)： 该项目可以实现将真人头像动漫化...安装方式： pip install requests 特征点检测数据库下载 前面安装过的dlib可用来检测人脸特征，但库本身并不带特征点检测库，运行时会报错： Unable to open shape_predictor...，并检测出所有人脸特征点，进行标注，产生图片。...我这里以毕导的图片为例： 原图： 人脸提取标注后： 动漫化对比： 结果非常Amazing啊！...不过，由于原图分辨率不高，动漫化好像并不彻底，比如耳朵部分仍保留着三次元特征，和真正的二次元还有点距离。
数据集的准备 数据集标签制作工具下载：https://github.com/tzutalin/labelImg 运行prepare.py将数据集划为训练集，验证集和测试集 训练模型 加载权重，将权重h5...pan.baidu.com/s/1QKODAhRU_Rw5lpf8NcIR4g 若重新开始训练，将load_pretrained置为False 设置学习率，若重新训练，建议设0.001，若加载权重，建议设较小的学习率...运行train.py 预测 加载权重，将训练好的权重h5文件放入models文件夹 运行run.py，对数据集进行预测输出，输出在outputs文件夹中 预测新的图片 from predict import
人脸识别不是什么新技术，比如中国的本土创新公司美图，它的每一款产品都与美有关，都是在对人脸照片进行处理，可以说是人脸识别技术最成熟和最普及的应用，没有之一。...之前还出现了不少肤质检测软件，但由于缺乏数据和算法支撑，就像2013年网易邮箱的人脸识别登陆一样不具实用性。...正是因为处理器计算能力的与日俱增、深度学习算法夜以继日地进化、以及人脸照片大数据的形成，才让FaceID在今天成为现实，Face ID的应用空间也体现出未来AI将无处不在、改变生活的必然性。...当然，就跟任何具有革命性意义的新技术一样，刚出现自然会有这样那样的问题，但都瑕不掩瑜。FaceID彻底改变了我们与手机的交互体验，还将继续改变支付、零售、日常生活乃至社会管理方式。...AlphaGo战胜人类之后，AI正在以一日千里的速度渗透到生活的方方面面，FaceID堪称是这波AI大潮中的标志性事件和杀手级应用，苹果再一次用一个小功能改变了世界。
试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace，用它训练AI帮你找动漫素材，效率分分钟翻倍。 ? 对于脸型相近、但角色不同的二次元人物，能准确识别出来（脸盲福音）： ?...不仅如此，在人脸被大面积遮挡时，也能准确地识别出来： ? 至于阴影和光照也不在话下，哪怕站在树荫里，也能被AI“侦测”： ? 效果完全不输现有的真实人脸识别。 那么，这样的技术是怎么做出来的呢？...事实上，动物角色训练出来的特征样本，相比于人脸来说，还是有点诡异。 下图中分别是原图和对应的特征样本，相比于动漫男生和女生，虹猫的特征显得有点……不可捉摸。 ?...不过这也说明，一个标准、大型的动漫人脸数据集是有必要的。 标注数据，只需要一步 为了减少人工标注的工作量，研究者们设计了一种半自动数据集构建框架，用于构建iCartoonFace数据集。...下图是iCartoonFace与其他已有动漫数据集的对比，基于这个数据集设计框架，可以有效地提高卡通人物识别性能。 ? 说不定，真能让广大观众对动漫角色“不再脸盲”。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 看过的动漫太多，以至于认角色时有点脸盲？ 又或者，只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑，却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片？...试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace，用它训练AI帮你找动漫素材，效率分分钟翻倍。 ? 对于脸型相近、但角色不同的二次元人物，能准确识别出来（脸盲福音）： ?...事实上，动物角色训练出来的特征样本，相比于人脸来说，还是有点诡异。 下图中分别是原图和对应的特征样本，相比于动漫男生和女生，虹猫的特征显得有点……不可捉摸。 ?...不过这也说明，一个标准、大型的动漫人脸数据集是有必要的。 标注数据，只需要一步 为了减少人工标注的工作量，研究者们设计了一种半自动数据集构建框架，用于构建iCartoonFace数据集。...下图是iCartoonFace与其他已有动漫数据集的对比，基于这个数据集设计框架，可以有效地提高卡通人物识别性能。 ? 说不定，真能让广大观众对动漫角色“不再脸盲”。
大规模的动漫人脸数据集 韩国科学技术院最近的一项研究提出了一个大规模的动漫人脸数据集AnimeCeleb，以促进动漫人脸领域的研究。...https://arxiv.org/pdf/2111.07640.pdf 为了简化动漫人脸数据集的生成过程，他们通过可控的合成动漫模型，基于一个开放的三维软件和一个注释系统构建了一个半自动管道，可以构建大规模动漫人脸数据集...收集的3D动漫模型不仅包含动漫角色的完整身体信息，如3D网格、骨骼和纹理组件，还包含可以改变3D模型外观的变形量。...为每个变形量指定一个标量值，我们可以改变3D模型的相关属性（例如，张开/闭上嘴，张开/闭上眼睛）。 目标变形的可视化示例（前四列）和三维头部旋转（最后一列） 第三步，图像渲染（B）。...为了从3D动漫模型中自动采样动漫人脸图像的过程，他们新开发了一个2D人脸图像生成系统，该系统建立在支持3D模型可视化、操作和渲染的开源3D计算机图形软件Blender上。 第四步，语义标注（C）。
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。...类似于人脸识别，动漫角色人脸识别中也有一些经典的问题需要处理。 如下图所示，利用 iCartoonFace 数据集可以将相似的动漫脸区分开，识别出是不同的动漫角色： ?...其中，为了获得分类特征提取器，研究者采用分类损失正则化动漫脸和真人脸分类器，对动漫脸和真人脸进行分类。未知身份拒绝损失旨在找到在不同域之间具有无监督正则化的特征重投影。...域适应损失则是为了减小动漫人脸和真人脸之间的域间隙。 实验 在实验部分，研究者提出了 3 个问题并对其进行了解答。 1. 对于动漫脸来说，那种算法是最佳的？...5 种算法的 CMC 曲线图。 2. 上下文对于动漫脸识别有用吗？ 动漫脸是识别动漫角色的主要部分。那如果「脸盲」怎么办？在有些情况下，仅仅依靠动漫角色的人脸不足以区分不同的动漫人物。
人们都说免费的东西其实是最贵的，空气是免费的，但是任何人都离不开它。有些软件是免费的，但是很多人也离不开它，今天我们就来盘点一下那些超实用的免费软件。...listen1 这是一个音乐播放器，它整合了很多收费播放器的音乐资源，使用它你可以免费听到各种想听的音乐。...这是一个采用 react 技术开发的应用，因此它支持多个平台，各个平台的用户都可以使用它播放平台歌单。...它本身很简洁，没有任何广告，是一个非常纯粹且非常好用的小说阅读器，唯一的缺憾就是它支持 android 系统。...Batocera.linux Batocera.linux 是一个开源且完全免费的复古游戏发行版，可以复制到 U 盘或 SD 卡上，然后你就可以将你的老电脑变成游戏机。
原文地址https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime/
本文提到的所有软件和工具,可关注公众号 一起学计算机 点击 资源获取 获得 本人最常用的网站就是 AGE动漫, 这是我用过最好的动漫网站, 资源算是最全的吧, 并且大多数动漫都提供百度云链接, 可下载观看...APP可在公众号获取 下图是网址首页, 可以看到有每日推荐的精彩动漫, 有每周放送列表: 这个对于追动漫的人来说简直太方便了, 直接显示了当前动漫更新的集数, 甚至还有动漫更新的具体时间, 点击去之后的页面如下图...), 在它整合的二三十个网站中, 我大概试了下, 最好用的就是下图展示的网站BTGG, 毕竟这篇文章是介绍动漫的, 软件详细介绍和使用参考本专栏相关文章吧!...我的更多精彩文章链接, 欢迎查看 各种电脑/软件/生活/音乐/动漫/电影技巧汇总 经典动漫全集目录 精彩剧集 海贼王 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 火影忍者 动漫 全集目录 分章节.../空间复杂度 是否稳定 算法选取的情况 改进 思维导图整理 人工智能课件 算法分析课件 Python课件 数值分析课件 机器学习课件 图像处理课件 考研相关科目 知识点 思维导图整理 考研经验—东南大学软件学院软件工程
复现应该没有问题 目标 该项目的目标是建立一个深度学习模型，从分割mask生成动漫人脸肖像。...然后使用数据增强和 U-Net 模型来乘以分割mask的数量来构建数据集。最后，训练一个 GauGAN 模型，用于从分割mask中合成动漫人脸。 1....不幸的是，我在互联网上找不到任何动漫人脸分割数据集。尽管如此，Danbooru2019-Portraits 上有一个动漫肖像（512 x 512px）数据集。...为了训练网络将分割掩码转换为高质量和多样化的动漫面孔，我们需要的不仅仅是 200 + 3000 个数据点。因此，我将首先使用这些数据来训练一个 U-Net 模型来学习从动漫人脸到分割掩码的翻译。...U-Net v1, v2 architecture 在我的 U-Net 版本 1 中，输入和输出大小为 128 x 128px。经过训练的模型确实学习了从动漫人脸到分割mask的非常好的映射。
大多数软件开发团队认为他们的测试效果不佳。他们知道质量缺陷的影响是巨大的，因此他们在质量保证上投入了大量资金，但是他们仍然没有得到想要的结果。这不是由于缺乏人才或精力-支持软件测试的技术根本无效。...尽管机器学习仍在增长和发展，但软件行业越来越多地采用它，并且随着技术的进步，其影响开始显着改变软件测试的完成方式。...让我们深入研究软件测试的当前状况，回顾机器学习的发展方式，然后探索机器学习技术如何从根本上改变软件测试行业。 软件测试的一些背景 软件测试是检查软件是否按照设计方式执行的过程。...质量工程师在软件开发中仍然扮演着重要角色。确保软件质量的最有效方法是将质量控制嵌入代码本身的设计和开发中。仅存在测试是因为该过程不完善。...我们希望本文能帮助您为软件测试的未来做好准备，以及机器学习为我们的世界带来的惊人成就。
杀毒软件需要改变开发模式 在现在的网络世界里，各类病毒、木马泛滥，虽然有各式各样的杀毒软件，而这些杀毒软件在病毒面前，显得是那么的脆弱，无论你安装了多少杀毒软件，当你在网络世界穿行的时候，经常是不知不觉的就中毒了...这也许该归因于杀毒软件生产商采用了一种错误的开发方式。 首先，我想说明一点，全世界的病毒制造者远比一个杀毒软件公司的职员多得多。...这就造成了这样一种现象，每天都有很多种类的病毒产生，而杀毒软件公司也每天更新其软件的病毒库，而事实上，杀毒软件公司永远不可能知道每天总共出现了多少种病毒，也永远都不可能查杀所有的病毒，每种杀毒软件能够查杀的只是浩瀚病毒中的一小部分而已...我们应该定义出一套杀毒软件的标准出来，对杀毒软件的核心病毒库进行了规定，这个是公开的，全世界都可以知道的。...也许你会问，如果真的是这样的话，杀毒软件公司还有存在的意义吗？他们能靠什么来养活自己啊？我的答案是，杀毒软件公司将继续存在，而且也将活着很不错。不过他们的生存方式也改变。
在 GAN 迁移领域，研究人员可以构建一个以人脸图像为输入并输出人脸动漫形象的映射。相关的研究方法已经出现了很多，如腾讯微视此前推出的迪士尼童话脸特效等等。...首先是控制（control）：通过改变输入人脸来改变动漫人脸的内容（如动漫人脸应该随着输入人脸的转头而转头）； 其次是一致性（consistency）：使用相同潜变量渲染成动漫的真实人脸应在风格上高度匹配...（如不改变潜变量的前提下，动漫人脸不会随输入人脸的转头而改变风格）； 最后是覆盖范围（coverage）：每个动漫人脸都可以使用内容和风格的组合来获取，这样就可以利用所有可能的动漫形象。...简单来讲，研究者展示了一种以人脸图像的内容代码为输入并输出具有多种随机选择风格代码的动漫形象。...在合理的假设下，这种映射不仅多样化，还能以输入人脸为条件正确地表示动漫形象的概率。相比之下，当前的多模态生成方法无法捕捉动漫中的风格。
大多数软件开发团队认为他们的软件测试能力不足。他们明白质量缺陷所带来的影响是巨大的，在质量保证方面投入了大量资金，但仍然没有得到想要的结果。这并不是因为缺乏人才或努力，而是因为软件测试的技术效率极低。...软件测试这一行业一直没有得到很好地发展。 在软件经过适当和彻底的测试之前，不可能被成功发布。考虑到完成工作所需的时间和人力，测试有时可能需要大量的资源。这一巨大的需求才刚刚开始得到满足。...这个行业再也不会是原来的样子了，虽然机器学习仍在增长和发展，但已经在软件产业得到越来越广泛的应用。随着技术的进步，它将对软件测试方式产生显著的影响。...让我们深入探讨软件测试的当前状况，回顾机器学习的发展情况，然后探讨 机器学习 技术是如何从根本上改变软件测试行业的。 软件测试的背景 软件测试是检查软件是否按设计方式执行的过程。...品质工程师在软件开发中仍然扮演重要角色。确保软件质量最有效的方法就是将质量控制过程嵌入到代码本身的设计和开发中。测试之所以存在，只是因为该过程并不完美。
如果你也是个手机软件狂人，喜欢尝试各种各样新奇有趣的软件，面对越来越少的手机内存空间，不得不对已经安装的软件痛下**。你是否还在安装与卸载之间纠结?Follow Me!...分区用于正常存储图片、音乐、视频等资料，而Linux格式的Ext3分区就是用于扩容安装软件的分区。...二、将软件移动到SD卡 存储卡分区完成后我们只需要把系统默认的软件 安装目录/data/app转移到SD卡的Ext3分区上，然后通过ln命令建立软链接，使系统自动把软件安装到SD卡上，达到节省手机内存空间的目的...这是因为我们只是将软件移动到了SD卡上，而软件的缓存数据仍然会占用手机内存，所以手机内存还是会下降。当然软件的缓存数据也可以移动到SD卡上，但这样会拖慢软件运行速度，所以不推荐大家使用。...注意事项： 1.软件移动到SD卡上后，原有的部分桌面插件会无 法正常显示，删除后，重新加入桌面即可。 2.SD卡的Ext3分区可以视为手机硬件的一部分，移 除SD卡后，安装的软件将无法运行。
“服务即软件”是指AI代理提供完整的成果，而不仅仅是“软件即服务”提供的辅助功能。...一个受到显著影响的领域是 SaaS，这是一种通过使其易于访问和负担得起而彻底改变软件交付的交付机制。订阅机制加上基于浏览器的访问，将强大的软件交到了最终用户手中。...如今几乎所有软件都以 SaaS 的形式提供，并且可以通过浏览器访问。 这种传统的范式现在正在被生成式 AI 和自主智能体所改变，它们正在重塑数据处理和应用程序交付。...Web：分布式计算 Web 应用程序通过浏览器提供软件，彻底改变了可访问性。这个阶段消除了安装的需要，实现了全球可扩展性和按需访问。...软件即服务（或后SaaS）最深刻的影响是它对传统定价模式的颠覆。虽然SaaS引入了基于订阅的定价，但软件即服务将其转变为基于成果的定价。这将激励与结果直接对齐，从根本上改变了软件的价值主张。
工作制作了两个动漫人物生成器的工具，这两个工具一个可以帮助广大动漫迷们快速、轻松的生成带有不同姿态的动漫人物形象，另一个可以帮助大家把真人脸表情移植到动漫人物上，以后你也可以定制你的“动漫Twins姐妹...作者不仅是一个资深 Vtubers 迷，对深度学习技术也很关注，也是在这两个兴趣共同激发下，促使了这两个工具：一个是基于单图就能生成动态动漫人物形象；第二个工具基于第一个工具，输入的单图改造，通过摄像头获取实时人脸图像的姿态特征赋予给动漫人物形象中...我们先来看看最终成果的展示视频： 首先是第一个工具：基于GUI的单图动漫人脸表情生成器。 基于这一个工作的成功方法，作者还在这个系统中加入了人脸表情检测功能。这个动漫角色就可以实时模仿人脸的表情了。...通过改变输入，用摄像头获取的人脸姿态表情特征，输入后让动漫人物 Get 到人脸表情同款： 有了第二个工作，作者也尝试把输入换成一段视频，当然方法同样奏效。 ? 这么有意思，卡哇伊的工作是怎么做到的？...总结 该系统仅输入一张2D图像，便可以旋转、改变该图像的面部表情。不需要创建3D模型就可以实现会说话的动态动漫人物，大大降低了动画制作的成本，而且该系统易于使用。
下面讲述的工作场所的三大力量将会在2015年改变企业软件： 平台 云计算的概念已经出现有些时日了，所以很难把它当作新生的力量。...软件 十年前的软件道路是COTS（商用现货）。但在甲骨文、微软和SAP提供了软件的所有功能后，为什么还要麻烦地从关开始构建自己的软件。...如果员工抱怨这类软件有时难以使用时，他们是否还要付费使用？ 现在，虽然企业发现企业软件已经不再的支持的角色，而是企业保持核心竞争优势的关键。...对大型互联网企业，如Yelp、Facebook或AirBnB，他们击败竞争对手的最大优势在于有效的，易用的软件功能。现在，用户、员工不再过着整日挑剔软件的日子了。...大概有60%的CIO计划使用DevOps来管理他们的软件，IDC估计。 微软已经完成其软件开发投资组合来支持Devops操作。
今天，我想讨论最简单的人工智能类型——没有神经网络的机器学习。 为什么? 因为它将永远改变软件的创建方式。 等等，难道人工智能不都是神经网络吗？ 让我们把几件事弄清楚。...如何创建软件 首先，让我们确定今天大多数软件是如何创建的。软件是基于规则的。这意味着你定义了一组关于事物如何工作的规则，然后软件就会一遍又一遍地做同样的事情。...image.png 这是现代软件中常用的典型结构。你有三种代码。一个显示事物（视图），一个定义事物（模型），一个决定两者之间发生的事情（控制器）。...这就是为什么软件是难以创建的，因为你必须把它全部绘制出来。随着自由度降低到零，创新速度会随着迭代和版本的推移而减慢。 机器学习可以帮助你创建更好的软件 人工智能(A.I.)和M.L....事实上，有一种合法的方法可以在任何软件中撒一点人工智能。 image.png 停止编写规则，让你的软件学习它们！ 教你软件逻辑 image.png 什么是逻辑？什么是决策？
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