训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你

如果前期工作已经准备完毕(DeepFaceLab下载(https://www.deepfacelabs.com/list-5-1.html),然后安装相应的显卡驱动,DeepFaceLab使用教程(1.安装及分解视频)那么我们就正式进入AI换脸的关键环节:训练模型和合成转换视频,请按照图文步骤一步一步操作. 回到DeepFaceLab根目录,看到6) train 开头的批处理文件,这些代表不同的换脸模型:AVATAR(表情),DF(全脸),H64(64半脸),H128(128半脸模型),LIAE

本文链接:https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/100594136       上个月笔者曾在<银行家杂志>发文传统银行如何引领开放银行时代潮流,就曾指出AI换脸等技术的兴起将会我们未来的身份认证手段造成一定的麻烦.而最近ZAO换脸软件再次爆红社交媒体,而且其接近于霸王条款的使用协议也将对于用户隐私造成一定的风险,虽然后来ZAO公开致歉,不过这波热点效应也让Faceswap这个开源的AI换脸项目登顶Github周排行的榜首. AI换脸历程

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac

首先需要选择合适的DeepFaceLab下载(https://www.deepfacelabs.com/list-5-1.html),然后安装相应的显卡驱动,如果已经准备好这些工作,那么恭喜你,终于开始迎接新的挑战 —— AI换脸的使用!接下来会采用图文解说的方式进行演示,只需要跟着一步一步操作即可使用DeepFaceLab进行AI换脸! 选择合适的版本下载到本地硬盘 为了避免出错,请将DeepFaceLab解压到硬盘根目录 解压之后请打开你的DeepFaceLab目录,从1 – 10的bat批

最近在做视频搜索的技术调研,已经初步有了一些成果输出,算法准确性还可以接受,基本达到了调研的预期.现将该技术调研过程中涉及到的内容总结一篇文章分享出来,内容比较多,初看起来可能关系不大,但是如果接触面稍微广一些,就会发现其实原理都是差不多的. 先描述一下我要解决的问题:上传任意一个车辆截图,需要从海量的监控视频中(高速监控)找到该车辆目标历史经过点位的历史视频录像.这个问题本质上其实就是图像检索或者叫Object-ReId问题,唯一不同的是,找到车辆目标后需要定位到视频录像,后者其实很简单,只需

我们都知道现在AI(由人工制造出来的系统所表现出来的模拟人类的智能活动)非常的火,可以说是家喻户晓.当然,在游戏中,AI也是到处可以找到的,对于AI,我们应该关注的问题是如何让游戏角色能够向人或动物那样“感知”.“思考”和“行动”,让游戏中的角色看上去具有真实的人或动物的反应. 实际上,对于游戏中的AI角色,可以认为它们一直处于感知(SENSE)->思考(think)->行动(Act)的循环中. 感知:是AI角色与游戏世界的接口,负责在游戏过程中不断感知周围的环境,读取游戏的状态和数据,为思考

用户模型简介 知乎 AI 用户模型服务于知乎两亿多用户,主要为首页.推荐.广告.知识服务.想法.关注页等业务场景提供数据和服务, 例如首页个性化 Feed 的召回和排序.相关回答等用到的用户长期兴趣特征,问题路由.回答排序中用到的 TPR「作者创作权威度」,广告定向投放用到的基础属性等. 主要功能 提供的数据和功能主要有: 用户兴趣:长期兴趣.实时兴趣.分类兴趣.话题兴趣.keyword 兴趣.作者创作权威度等, 用户 Embedding 表示:最近邻用户.人群划分.特定用户圈定等, 用户社交属

以下程序实现将训练集构建为ImageNet模型,训练集图片为56个民族 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.PrintWriter; public class createTxt { public static void createClassInd(){//56个民族编号及名称 FileOutputStream fou

使用Deepfakes(AI换脸) 软件,拼的就是配置,耗的就是时间,考验的是耐心. 配置好了,时间就少了. 所以玩这种软件,硬核需求就是:配置,配置,配置.  我的电脑能跑这个软件么?也是很多新手的必问题目. 下面就介绍一下window系统查看显卡和显存的几种方法.因为的系统为win10, 我就主要win下面的操作.最后说一下win7. 方法1:设备管理 首先,点击任务栏最左边的window图标或者按一下Ctrl和Alt中间的Win图标. 然后,搜“设备管理器” 然后,双击打开,找到显卡适配器

如标题一样,Thiago2 是一款集成式AI换脸软件(TPO AI.ROSTO),需要与Autodesk Flame结合使用,从demo来看完成度还是很高的,算是一种完全GUI版的DeepFaceLab AI换脸工具,但不知道具体实际使用起来会怎样. 视频链接:https://www.deepfacelabs.com/read-76-1.html 不过据DeepFaceLab作者来看就是另外一回事,在不可描述的油管视频网站上,DeepFaceLab作者提出了不同的意见: 翻译一下就是:“这个工具

前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti

最炫的技术新知.最热门的大咖公开课.最有趣的开发者活动.最实用的工具干货,就在<开发者必读>! 每日集成开发者社区精品内容,你身边的技术资讯管家. 每日头条 阿里开源新一代 AI 算法模型,由达摩院90后科学家研发 近日,阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 ESIM.该算法模型提出两年多,已被包括谷歌.facebook 在内的国际学术界在200多篇论文中引用,更曾在国际顶级对话系统评测大赛(DSTC7)上获得双料冠军,将人机对话准确率的世界纪录提升至94.1%. 最强干货 淘宝 TypeSc

如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P

AI换脸 技术 调用到百度的AI接口,layui的图片上传,栅格化布局 核心代码 纯py文件运行 # encoding:utf-8 import requests import base64 import json # 获取token # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK def get_token(client_id, client_secret): url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/toke

一.序 环境搭建:[查看] samples-for-ai项目下载:[下载],两个版本,一个2018年6月15日前,一个2018年6月15日-16日版本(当前最新版本). 在环境搭建过程中,通过git clone获取到samples-for-ai文件夹,其子文件夹examples目录如下. 以Tensorflow作为样例模型. 参考博客:[博客1].[博客2]. 二.Tensorflow (一)它是什么? 简书博客:查看: TensorFlow中文社区:查看. 大概就是一款谷歌开源的人工智能系统.

本篇博客用tensorflow训练自带的数据mnist,参考自博客. 背景: 搭建好AI环境:查看 window 7 64位 准备工作: 在搭建AI环境过程中下载的samples-for-ai不是最新版的,删除了samples-for-ai,重新下载安装了samples-for-ai,安装步骤见博客Visual Studio AI配置环境. 用tensorflow训练数据mnist步骤: 1.打开E:\AI\samples-for-ai\examples\tensorflow目录,双击Tenso

python3,所需模块请自行补齐 # coding=utf8 import pygame import random from pygame.locals import * import numpy as np from collections import deque import tensorflow as tf # http://blog.topspeedsnail.com/archives/10116 import cv2 # http://blog.topspeedsnail.com

fastext是什么? Facebook AI Research Lab 发布的一个用于快速进行文本分类和单词表示的库.优点是很快,可以进行分钟级训练,这意味着你可以在几分钟时间内就训练好一个分类模型. 本文主要内容? 使用fasttext训练一个效果不错的新闻文本分类器/模型. 使用到的技术和环境? 1. python 3.7.fasttext 0.9.1(截至2020/3/29最新版本) Windows 10 (实验过程中使用的环境) 2. 1核2G 1Mbps 腾讯云服务器 Ubuntu

在学习了python中的一些机器学习的相关模块后,再一次开始了深度学习之旅.不过与上次的TensorFlow框架不同,这一次接触的是fast.ai这样一个东西.这个框架还不稳定,网上也没有相关的中文文档.唯一一个学习站点就是 fastai 这样一个论坛,另外就是里面的公开课程. 性别识别模型使用体验: http://www.ctsch.cn/?page_id=11 请确认上传的图片中有人,否则对于其他类型的图片,也就当男女论处,目前在它的世界中只有男女. 附上fastai项目的相关连接: Git