给大家介绍最近超级火的黑科技应用deepfake,这是一个实现图片和视频换脸的app.前段时间神奇女侠加尔盖朵的脸被换到了爱情动作片上,233333.我们这里将会从github项目faceswap开始一步一步实现一个视频换脸的教程. 注意: 本技术存在一定的使用风险,本教程仅做技术交流,请不要用在其他不应该被使用的地方. 技术分析 faceswap 项目是一个学习重建脸部特征的深度学习算法.你给它一堆的图片,它学习几个小时后,通过分辨哪些是合成的图片最终.但是它并不是仅仅把相似的图片替换,而是通

matlab中文论坛视频谷普教程MATLAB压缩包介绍 我也正在学习这个软件 ,看到这个教程就在这里分享了,希望大家喜欢!Matlab 初学者视频教学1. Matlab视频:Matlab中文论坛为新手打造的,20分钟入门Matlab2. Matlab初学者视频教学二:增加程序可读性发布程序运行结果Matlab GUI 初学者视频教学1. Matlab GUI视频(一): 创建一个简单GUI 2. Matlab GUI视频(二): 按钮的使用,图片读取高分辨率3. Matlab GUI视频(三):

http://cs231n.github.io/neural-networks-1 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ Applied Deep Learning - Part 1: Artificial Neural Ne

单层感知机 单层感知机基础总结很详细的博客 关于单层感知机的视频 最终y=t,说明经过训练预测值和真实值一致.下面图是sign函数 根据感知机规则实现的上述题目的代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #输入数据 X = np.array([[,,], [,,], [,,], [,,]]) #标签 Y = np.array([[], [], [-], [-]]) #权值初始化,3行1列,取值范围-1到1 W = (np.rand

开发四年只会写业务代码,分布式高并发都不会还做程序员? >>>   昨天 Hacker News 上一条关于 deepfake 开源项目的帖子(https://news.ycombinator.com/item?id=19182956)引发了众多开发者的激烈讨论,事出为何?我们不妨看看. 按照帖子的提示,笔者尝试在隐身模式下以未登录的方式访问 deepfake 的 GitHub 仓库,结果如下图所示: ▲未登录 GitHub 帐号状态下访问 deepfake 的代码仓库(https://

视频换脸可参考 https://github.com/iperov/DeepFaceLab import dlib.dlib as dlib import numpy import sys import cv2.cv2 as cv2 PREDICTOR_PATH = "C:/Users/CJK/AppData/Local/Programs/Python/Python36/Lib/site-packages/face_recognition_models/models/shape_predicto

 转载请联系原文作者 需要获得授权,非法转载 原文作者将享受侵权诉讼 文/不会停的蜗牛(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素

论文地址:Video2GIF: Automatic Generation of Animated GIFs from Video 视频的结构化分析是视频理解相关工作的关键.虽然本文是生成gif图,但是其中对场景RankNet思想值得研究. 文中的视频特征表示也是一个视频处理值得学习的点.以前做的视频都是基于单frame,没有考虑到时空域,文中的参考文献也值得研读一下. 以下是对本文的研读,英语水平有限,有些点不知道用汉语怎么解释,直接用的英语应该更容易理解一些. Abstract 从源视频当中提

目前,AI的研究和SLAM的发展已经走到使用领域.还记得三年前,上<信息光学>的老师在课上提到,他有一个研究生买了一个两万块的笔记本,还要出国去研究人工智能,当时听着认为这位学长很疯狂.可能那段时间,正是谷歌的机器与李世石的围棋大战正名噪一时的时候. 后来,自己也上了研究生,觉得矩阵理论很有用,之前一直觉得线性代数有一些问题,主要是实用性的问题没有答案,决心要选这门课.虽然最后的成绩很低,但矩阵理论中传达的精神和分析思路以及应用方法还是在脑子里留了一点印象,广义逆矩阵的核心观点深得我心,矩阵的

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识

输入模式与网络架构间的对应关系: 向量数据:密集连接网络(Dense层) 图像数据:二维卷积神经网络 声音数据(比如波形):一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络 文本数据:一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络 时间序列数据:循环神经网络(首选)或一维卷积神经网络 其他类型的序列数据:循环神经网络或一维卷积神经网络.如果数据顺序非常重要(比如时间序列,但文本不是),那么首选循环神经网络 视频数据:三维卷积神经网络(如果需要捕捉运动效果),或者帧级的二维神经网络(用于特征提取)+循环神经网络或一

原文出处: 不会停的蜗牛    通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过

安装完OpenFaceswap之后,是不是就迫不及待的想要“见证奇迹”了呢? 都说磨刀不误砍柴工.开始之前请先做一个准备.然后大致了解一下换脸的过程 换脸基本步骤是: 把视频切成很多图片 把图片中的人脸提取出来 通过人脸来训练模型 通过模型对图片换脸 把换脸后的图片合成视频 具体的操作过程如下: 1.创建素材目录workspace 创建一个叫workspace的目录用来放你的视频图片等素材. 所谓换脸,就是把张三的脸放到李四头上,或者反过来.所以你需要在workspace下面在创建两个目录A和B

算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问.这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上. 2. 随机森林 视频 在源数据中随机选取数据,组成几个子集 S 矩阵是源数据,有 1-N 条数据,A B C 是feature,最后一列C是类别 由

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:

目前人工智能已经迈入应用落地之年,作为备受关注的话题,在重磅政策的加持下市场规模迅速扩大并渗透到各行各业的形势越发鲜明.在此背景下,作为国内不容忽视的创新企业之一,京东AI依托于NeuHub平台对数据.算法以及应用场景的精准判断,走出了以业务场景驱动AI技术的发展之路,并结合京东云的技术支撑能力,提供包括工具.SaaS等一站式服务和应用在内的.端到端集成且不同场景的创新产品与解决方案,以此满足多维度需求. 前不久刚刚结束的京东云技术沙龙活动中,多位来自京东云以及京东AI的技术大咖们面对面就产创云

国庆前夜,"70年,我是主角"的微电影引发网络热议,这是人民日报新媒体和电影频道联手打造.京东云和京东AI提供技术支持.这是中国首部全民定制国庆献礼片,网友只要上传正脸照片,就能通过AI换脸技术化身微电影主角,重温新中国70年的峥嵘岁月. 与很多静态图片或者超短小视频换脸不同,这部微电影提供网友用于换脸的视频片段包含了大量的奔跑镜头和频繁的姿态变化,尤其多变的光影使主人公脸部的明暗差异变化非常大,这就给人脸关键点检测.定位及渲染都带来了困难.显然京东没有让全民失望,短短15秒的视频,集

1. 产品经理工具种草 浏览器:Google Chrome 网络浏览器 原型绘制软件:墨刀- 在线产品原型设计与协作平台(https://modao.cc/).摹客mockplus - 摹客,让设计和协作更快更简单 协同看板:Leangoo,永久免费的Scrum工具,敏捷工具 协同文档:石墨文档-远程办公系统/解决方案 协同流程图:ProcessOn - 免费在线作图 思维导图:幕布- 极简大纲笔记 PPT:ppt在线制作 - 吾道幻灯片.声享- 在线制作 PPT.slidesgo.https:

关于在51CTO上的深度学习入门课程视频(9)中的code进行解释与总结: (1)单层神经网络: #coding:cp936 #建立单层神经网络,训练四个样本, import numpy as np def nonlin(x,deriv=False): #deriv为False计算前向传播值,为True时计算反向偏导 if deriv == True: return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,

首先用数据说话,看看资料大小,达到675G 承诺:真实资料.不加密,获取资料请加QQ:122317653 包含内容:1.python基础+进阶+应用项目实战 2.神经网络算法+python应用 3.人工智能算法+python应用 4.机器学习算法+python应用 在python全套教程中包括黑马程序员2017年12月python视频 内容包括: linux知识.python基础编程.python高级编程.前端.数据库.数据结构.shell和运维等 见图: