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图普告诉雷锋网,其产品包括图像审核、増值及搜索,有鉴黄、人脸识别、场景识别等数十个模块,目前日均处理3亿张图片,是国内最大的图像识别云服务公司。...不过图普最知名的还是鉴别“小黄图”,图像视频审核也是现在最主要的服务,客户包括受不良信息困扰的迅雷,和王思聪投过的直播平台17等。 ?...图片来自图普官网截图 鉴别小黄图听起来像是个苦力活,但与其它类型的图像一样,用的也是深度学习技术。...后来由于快播事件,他们发现内容审核对很多社交及云平台都是刚需,才做起了鉴别小黄图。 不过鉴黄并不是图普的目标。也许是继承了腾讯的基因,李明强给图普的定位是给视频时代建立连接。...李明强认为,根据内容进行推荐、搜索,提供差异化服务,视频行业才算到了第二阶段,目前的审核服务是为了满足基础需求,技术成熟后会提供广告投放和导购等增值服务。 看来,鉴别小黄图还只是开始。
以下文章来源于腾讯云AI ,作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程,开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠?...腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇!...秒杀专区活动时间: 即日起,至2022年3月31日23:59:59有效 腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参加 (协作者与子用户账号除外) 1元购·企业专区 在企业采购专区 推出文字识别、人脸试妆等...from=15239 AI专场·低至5折 除了官网主会场,腾讯云AI专场推出了: 语音技术 5折 文字识别 6折 人脸识别 7折 人脸核身 7折 人脸特效 7折 五大产品专区 包含的产品子能力库也更丰富...当然人工智能技术的应用远不止于此 经过广泛而深入的产业实践 无论是物流体系、支付体系、广告营销还是智能制造、智能交互、金融安全等领域不仅扛起了“一山还比一山高”的重任还衍生出新的富有想象力的产品与机遇 值此新春采购旺季
运营大促就是根据不同产品策略目标,对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案,集成整合进行大规模的限时售卖活动(如:新春大促、618年中大促、双11大促等活动),为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长,...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广:新春、618、双11,而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标,给我最大的感触有以下两点: a)设计周期短 大促设计包含:1 个主会场 + 4...主题特色 主题特色指:从大促的主题出发,考虑产品每期的策略及定位,在品牌调性上进行环创设计,增加一些个性化的设计创意,例如: · 新春大促:为让用户感受新年的气氛,在品牌色系上融入一些暖色系并增加一些新年元素进行点缀设计...基因统一 在大促体系中,假设主会场是整体的心脏,那分会场就是遍布全身的血液循环系统,根据不同用户的需求定制不同会场的套餐服务。所有分会场体系划分为:云产品、云安全、云AI、云视频来触达不同的需求环节。...一些小故事 在 2019 年末的时候,运营团队就开始了新春大促设计,加上UI开发历时两个月。
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从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始,很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具,并通过社交网络将虚假信息(disinformation)传播到全世界。...以技术防御技术,让假脸无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸的生成,对于它制造的脸,人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一,由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频,以供学术研究使用。...相比其他同类技术,来自微软亚洲研究院的换脸鉴别算法很好地解决了应对动态幅度大、有遮挡、有表情变化的图像的难题。 除了准确识别已知算法合成的图像,换脸鉴别的另一大挑战是应对尚未出现的新算法。
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此外,为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响,我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。...整体的训练流程采用迭代式的更新策略,最先学好初始化的域信息鉴别器,然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像,我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入,促进模型对伪造痕迹的捕捉,有效鉴别真假。...·人脸视频内容取证 对于伪造视频,我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法,充分捕捉时序运动中的伪造痕迹,在视频维度有效鉴别真伪。...2)高效查询攻击[11]:为应对很多场景由于缺少真实数据问题,设计基于生成数据的黑盒攻击框架,一方面基于多样化数据生成模块,生成类间差异大,类内多样性丰富的数据,为训练替代模型提供基础保障;同时基于对抗替换训练模块
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随着深度学习等技术的发展,机器自动生成内容的水平不断提高;其中深度伪造(Deepfakes)更是内容生产中的热门技术,在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。...深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展,是运用深度学习模型和数据等各种资源,合成具有特定内容音视频的技术;其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。...随着技术的成熟,伪造的门槛和成本不断降低,大部分人不需要多少技术知识,只要按照步骤上传照片,即可瞬间完成人脸伪造,生成短视频、广告乃至新闻,这固然是文化、消费等产业的创意利器,但也不可避免的造成了虚假信息的爆发式增长...鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外,可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。...实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士,对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。
采用近红外光源照射人脸,通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析,从而判定是否为活体。...一次性鉴别机制 应防止与人脸识别身份鉴别有关的鉴别数据的重用。...例如采用近红外光源照射人脸,通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析,从而判定是否为活体。...:打印的普通人脸照片、纸质高清人脸照片、手机屏幕重放的人脸照片攻击); 防纸质面具伪造:应能检测或防止使用绝大多数人脸纸质面具的仿冒行为; 防视频伪造:应能检测或防止使用拼接、替换、翻拍视频进行伪造...; 防人脸CG合成伪造:应能检测或防止使用CG技术将单张或多张人脸图像合成人脸视频或3D人脸模型进行伪造; 防假体面具伪造:应能检测或防止使用绝大多数人脸3D假体面具(树脂面具、硅胶面具)的仿冒行为
) 超像素(Super Resolution) 照片修复(Photo Inpainting) 视频预测(Video Prediction) 三维对象生成(3D Object Generation) GAN...网络主要由生成网络与鉴别网络两个部分,生成网络负责生成新的数据实例、鉴别网络负责鉴别生成的数据实例与真实数据之间的差异,从而区别哪些是真实数据、哪些是假数据。...Networks) 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 通过循环一致性GAN网络实现图像到图像的翻译问题,是条件GAN扩展与升级版本,关于这个模型最经典的视频就是把马变成斑马的那个视频...、寻找失散儿童、数字娱乐脸谱生成等方向都发挥了重要作用,基于cGAN的人脸生成很好的克服了传统人脸老年化不真实与人脸特征丢失的弊端。...基于GAN提出了Age-cGAN模型,首先基于年龄条件生成指定年龄的人脸,通过隐式的向量优化保持输入人脸的结构特征,重建输入人脸。
只要有一张静态的人脸照片,甭管是谁,在这个新AI的驱动下,任意配上一段语音,就能张嘴说出来。 当然,上面的gif动图没有声音,你可以点开下面视频听听效果,里面有川普、施瓦辛格,还有爱因斯坦。...逻辑上不难理解,如果想让生成的假视频逼真,画面上至少得有两点因素必须满足: 一是人脸图像必须高质量,二是需要配合谈话内容,协调嘴唇、眉毛等面部五官的位置。...这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型,通过静止图像和一个语音生成人脸视频。...所以,最新版基于语音的人脸合成模型来了。模型由时间生成器和3个鉴别器构成,结构如下: ?...这个系统使用了多个鉴别器来捕捉自然视频的不同方面,各部分各司其职。
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