目前，人工智能技术已经在人脸识别、语音处理、视频处理、自然语言处理等领域得到了突飞猛进的进展。未来人工智能技术将在哪些行业和业务场景中最快得到应用，以及将会向着哪些方向重点发展，成为了行业共同关心的问题。
随着科技的快速发展，AI技术为各行各业注入新的生命力，成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域，AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法，就连横空出世的“虚拟偶像”，也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验，能让用户产生更浓厚的兴趣，也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后，就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下，企业该如何用AI打造一款爆款活动呢？ 5月26日，腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
腾讯云—腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越科技能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。
在我们准备搭建人脸融合小程序之前，首先需要完成一些准备工作。大家可以将其理解为，我们现在要来做菜了，做菜之前要买一下做菜的原材料啦，洗一下锅洗一下菜啥的，耐心准备下～
2015年的时候笔者开始关注GAN，公众号早期的文章中就有GAN的综述，这些年GAN的相关研究也是持续井喷。这一次咱们学术上的研究撇开不讲，这么多年过去了，GAN有哪些最成功的商业化落地领域？
自DeepFakes技术诞生以来，造假脸、假视频的恶搞消息不断，而基于GAN的相关技术让这种恶搞“更上一层楼”——真人？假人？傻傻分不清。
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。
在日常生活中，相信很多人都会遇到需要证明“我就是我”的尴尬处境，如果碰巧未带身份证，就只好陷入有苦难言的无奈之中。最近，全国首张微信身份证发行，从此只要带着手机，就能人证合一，从此我就是我，颜色不一样的烟火。 AI时代，身份证都要下岗？ 12月25日，由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。活动现场，联盟成员单位共同签署合作框架协议，并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 第一批成功开通居民身份证网上凭证的市民 身份证“网证”是依据《居民身份证
无论是物理手段，还是生理手段的“变脸”，互联网审美时代里第一批被AI“变脸”的人已经不是天方夜谭。
“这只猪总是用侧脸面对观众，另一面却从来没人见过。奇怪的是，即使从侧颜看去，还是两只眼睛和两个鼻孔。”
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
6月29日，音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题，针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析，为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用，以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
最近几年，“追星”已经成为常事，各种姐姐粉、妈妈粉、阿姨粉涵盖了全年龄层的人群。但是，小鲜肉太多让人分不清，怎么办？照片人太多找不到爱豆怎么办？其实明星撞脸，不一定是整容的原因，在我们刚开始追星的时候，一定会遇到一个问题：脸盲症！
此前，谷歌和波士顿大学的研究者提出了一种「个性化（Personalization）」的文本到图像扩散模型 DreamBooth，用户只需提供 3~5 个样本 + 一句话，AI 就能定制照片级图像。
智能时代已悄然到来，"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
【新智元导读】发表在 Cell 的一项研究揭示了人脸识别的具体神经元活动过程。对猕猴的实验表明，对脸部的识别是由大脑中 200 多个不同神经元共同编码完成的，每个神经元会对一张脸不同特征的参数组合进行相应。这一发现推翻了此前人脸由特定细胞识别的假说。《纽约时报》报道称，机器学习给神经科学带来了一种悲观主义色彩，认为大脑类似黑箱，该论文则提供了反例：研究人员记录了视觉系统最高级的神经元信号，可以看到那里没有黑箱，我们完全可能揭开大脑的奥秘。 不必花费太多心思就从人群中找到熟识的脸，对于绝大多数人而言都是小事一
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。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
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。
基于3D模型的换脸算法是一类非常经典的思路，它首先对人脸进行三维重建，然后进行姿态对齐，纹理映射和融合改进，能够取得非常好的换脸效果，以“On Face Segmentation, Face Swapping and Face Perception”为代表。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.06949.pdf
人脸识别安全人设崩塌，黑客“套路”究竟有多深？在GeekPwn2017国际安全极客大赛上，毕业于浙江大学计算机专业的90后女黑客“tyy”就演示了人脸识别设备的漏洞。通过利用设备本身存在的漏洞，选手仅
为什么要做这个小程序？ 疫情原因，2020年的毕业季也不同了。很多毕业生没有举办正式的毕业典礼，也没有照毕业照，个人觉得这是人生的一大遗憾。为了弥补这一遗憾，我尝试用云开发快速实现一个AI云毕业照小程序，纪念我们的青春年华。 功能实现的思路是：用户上传人脸照片即可生成学士服云毕业照，小程序支持学士服、硕士服、博士服等个性服装,而且可以通过云开发CMS管理系统随时随地管理小程序云开发内容数据。 为什么选择了云开发？ 云开发 CloudBase 是腾讯云首创的云原生一体化开发环境和工具平台，为开发者提供高
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
机器之心专栏 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室 来自浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的研究者，提出了一个鲁棒且易于实现的基于视频序列的人脸胖瘦参数化方法。即使在侧脸、长发、戴眼镜及轻微遮挡等极端情况下，该方法依旧能够取得连续稳定的结果。 短视频的流行催生了基于视频的人脸编辑需求。尽管基于图像的人脸编辑方法已经比较成熟，但直接将基于图像的编辑方法应用于人脸视频通常会产生不稳定、不连续的结果。 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室在人脸胖瘦参数化研究领域有着较为丰富的经验，他们曾
人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的。而对于3D人脸，本身就是有一个立体结构的，也就是所谓的深度信息。在3D人脸中所要预测出来的关键点数量会远远地多于2D人脸。通过3D人脸关键点定位，能更好的对人脸来进行重构。目前2D人脸对关键点的检测已经相当准确了，从2D过度到3D人脸是一个主要的问题。
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
在游戏中，亲手创造一个与众不同的角色，乐趣不言而喻。但有时往往是“游戏五分钟，捏脸两小时”。
导读：目前图像识别技术在很多专业的图像预测领域已经达到甚至超过人类的识别标准，人脸识别的技术目前已经相对成熟，一般对于面部的识别能达到很高的识别准确率。 9月15号上映的《猩球崛起3：终极之战》被网友评为最高级的好莱坞科幻大片，在影片中，主演安迪魔术般的由人演进为猩猩凯撒。这部史诗级别的电影以科幻为视角，以人猿“换脸”，展开最激烈的“战争”。在动作捕捉技术的帮助下，安迪演绎了这个不可能的角色，大量自然光照下的凯撒的面部特写，技术上，近乎100％的以假乱真的真实程度，动作捕捉技术，本质上就是一种数字技术的化
选自metaphysic.ai 作者：Martin Anderson 机器之心编辑部 看似「天衣无缝」的伪造技术，也是有漏洞的。 视频伪造是 Deepfake 技术最为主要的代表，其制作假视频的技术也被称为人工智能换脸（AI face swap)。一直以来，研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞：当伪造人脸头部转到 90 度时（侧脸 90 度），对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。 这是怎么回事呢？在最近的一项测试中，技术专家兼评论员 Bob Doyle 允许研究人员进行一些关于人脸伪造的测试，
随着人脸识别为代表的“看脸”技术已经逐渐走向成熟，越来越多的科学家正在攻克这个难题。利用AI算法，捕捉面部特征所承载的多维信息，分析推断一个人精神状况，从人工智能的角度就变成了输入表情，输出性格、情绪、心理活动的“函数”映射问题。其中输入的特征可以是微表情，也可以是视线等；输出结果可以是喜怒哀乐等情绪。
顺着自己来的方向回去找一遍？四处联系工作人员求助？或者干脆因为行李证件丢失而错过航班，不得不开始复杂的补办流程？
话说，有一天「铲屎猿」早起之后，发现猫主子竟然没了身影；他找啊找啊，找了好久，可仍然到处都没找到猫主子。这时，客厅突然传来了一声猫叫，铲屎猿循声而至，只见沙发上躺着一个难以辨识的，「东西」？
就在这周，支付宝开放了「宠物鼻纹识别」技术，将根据鼻纹信息创建宠物电子档案，主要应用于为猫、狗等宠物投保「宠物险」。我们验证一下这项技术真的可以帮助区分狗狗的特征吗？
AI 科技评论按：2018 年 4 月 14 日-15 日，中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所举办第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。
---- 新智元报道 编辑：时光 【新智元导读】最近，浙大研究团队实现了对视频中的人像进行改变，调整参数可以扩大或者缩小。 视频可以瘦脸？来看看究竟怎么回事。 这是美国女演员詹妮弗·劳伦斯（Jennifer Lawrence），左边是youtube上的一段原视频，右边则是「瘦脸」之后的她。 微圆的下巴变成了尖的，瓜子脸快成锥子脸了，似乎也显得老了一些。 既然能「瘦脸」，那是不是也可以「宽脸」呢？ 没问题，而且效果拔群，都快要变成国字脸啦。 我们再来给小扎变一个： 一边是「宽脸」，一边是「瘦脸
书店、超市、服装店、便利店等零售场景，随着信息科技化的进步逐步的改变管理方式，转型升级，向信息化、智慧化转变，引入人脸识别系统终端应用。那么，在零售场景，人脸识别系统终端设备应用有哪些体现？
前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩，但GAN的训练是出了名的不稳定，而且收敛时间长，某些特定的数据集时不时需要有些trick，才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑，深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap)，发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面： １.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。（目前大多文章只是介绍了其中的神经网络，然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出，所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍）。 ２.引入肤色检测算法，提升换脸的视觉效果。
作者 | 周翔 近日，小米科技董事长兼 CEO 雷军在微博上放出多张军装照， 还真是有浓浓的红军年代感...。 实际上，这是人民日报为了建军 90 周年策划的一个活动——“穿上军装 H5”，相当于一键P图，雷军不过是赶了个时髦而已。 打开这个 H5 界面，从“2007-2017、1999-2007、1987-1999、1985-1987、1965-1985、1955-1965、1950-1955、解放战争、抗日战争、红军时期、南昌起义”中选择你感兴趣的年代，然后上传个人照片，选择性别，点击“穿上军装
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
前言 前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成
最近这段时间，银联联合手机厂商推出手机POS（手机安装APP即可当POS使用），腾讯推出“收款有礼”活动（商户通过微信支付官方邮寄收款码收款获得积分，并在“收款有礼”中兑换多种优质、个性化的产品服务和权益。）力推自己的原生收款码，支付宝一方面大发花呗红包15亿（君不见，各种微信群、群发短信里都充斥着支付宝红包码），另一面，支付宝又宣布推出一款叫做支付宝蜻蜓刷面付款产品，直接将使用通过人脸来进行支付，让刷脸支付设备的成本降低了80%。
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。
拍图三十秒，修图半小时，互联网公司们都深谙这种心理，使出浑身解数，让“变脸”更加完美。比如一直针对女性群体，主打拍照的OV手机（OPPO和Vivo），在这两年逆袭走低性价比和高性能的小米。
我就说吃瓜群众平常要多关注科技新闻，一个在科技界已经诞生了一年多的“老技术”Deepfake 居然因为“明星换脸”的视频火出了圈。
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。
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