DeepFaceLab在沉寂了几个月后(目测Iperov同志讨生活去了),在8月下旬又迎来了重大更新.我总结了一下,主要是更新了三大功能. 新增Avatar模型 交互式转换器 半脸模型支持FAN ​ Avatar 模型我已经做过比较详细的介绍,从测试结果来看并不是太理想,可能还是一个前瞻性功能,或者预览性的功能.而半脸支持fan,这个fan已经不算是新功能了,只是H模型变得更加吃香了.这三大更新中,我最喜欢的还是交互式转换器. 今天,我就重点来说说这个交互式转换器. 首先说明,本文不属于入门级文

在线语音合成就是在联网的场景下将文字转换成声音,实现机器向人的声音交互.这个概念应该是比较好理解的,下面就结合官网的Android在线合成的Demo讲解一下合成的流程以及大家经常遇到的一些问题. 到官网SDK下载中心下载在线命令词识别SDK(这里以Android版本为例)后,可以发现压缩包里面的目录结构和听写的非常类似,这里告诉大家一个小秘密: 在官网下载Android的这三个选项下载的SDK包是一模一样的,为什么会这样呢?因为听写.在线合成.在线命令词三个功能在我们平台是放在一个SDK 包里的

集成Android免费语音合成功能(在线.离线.离在线融合),有这一篇文章就够了(离线)集成Android免费语音合成功能(在线.离线.离在线融合),有这一篇文章就够了(离在线融合) 转眼间,大半年没写文章了,没什么理由,就是人变懒了.囧~ 看标题,其实大家都被骗了,有这一篇文章还不够,我其实是打算分3篇文章来写的,如果合在一章里面就太长了,不过现在这个标题党横行的网络世界,我也被污染了,哈.那么为什么要分3篇文章来讲呢?看标题也能猜到了,就是在线.离线.离在线融合这3种语音合成方式,我将分别使

今天,我们来学习一下怎么在Android Studio快速集成讯飞SDK实现文字朗读功能,先看一下效果图: 第一步 :了解TTS语音服务 TTS的全称为Text To Speech,即“从文本到语音”.它是同时运用语言学和心理学的杰出之作,在内置芯片的支持之下,通过神经网络的设计,把文字智能地转化为自然语音流. TTS技术对文本文件进行实时转换,转换时间之短可以秒计算.在其特有智能语音控制器作用下,文本输出的语音音律流畅,使得听者在听取信息时感觉自然,毫无机器语音输出的冷漠与生涩感.使用户可以听

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由视频咖 发表于云+社区专栏 本文作者,shengcui,腾讯云高级开发工程师,负责移动客户端开发 最近抖音最近又带了一波合唱的节奏,老板看到后果然又是要尽快跟进,希望隔壁公司加薪的时候他也能作出如此反应. 功能看起来不复杂,就是把一个视频播放出来放一边,另一边显示摄像头的画面和源视频一起录制.单独录制和播放都还比较简单,但是左右合成就有点头大.网上搜了一圈都是些直播相关的文章,看了下没什么头绪.无奈之余翻翻SDK碰运气.之前做本地

Alpha阶段项目展示博客 1 团队成员的简介和个人博客地址 成员 头像 岗位 博客 个人介绍 黄贤昊 PM 17373253 喜欢玩游戏和做游戏,项目经验基本都和游戏相关,擅长摸鱼,偶尔敬业. 刘子航 策划 lzhmark 用过typescript.c++ .python和一丢php.最喜欢的事情是把代码写完,然后丢给别人debug 何瑞 程序.策划 _nostalgia 熟悉C++, 然后是python和java,会用mysql,没什么项目经验,各种方向都可以尝试.希望能找到以后能一起开发合

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

前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸.换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频. 7) convert H64 debug.bat 这个环节是和训练环节相对于的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换.如果之前选了SAE,这里就选SAE. 其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带.谁便点一个,不影响结果.默认你可以选带debug的文件. 双击后出现的内容如上,显示了这个模型的迭代次数,以及模型的配置.底部Choose mode 是让你选择合成的模式,你直

如上图所见,本文就是要实现上面那种效果. 由于最近AlloyTouch要写一个下拉刷新的酷炫loading效果.所以首选大波浪进度图. 首先要封装一下大波浪图片进度组件.基本的原理是利用Canvas绘制矢量图和图片素材合成出波浪特效. 本文的代码你可以在这里https://github.com/AlloyTeam/AlloyTouch/blob/master/refresh/wave/image_wave.html找到. 了解quadraticCurveTo quadraticCurveTo()

学习资源:<Windows核心编程>第5版 知识基础支持: 本书与<Windows程序设计>第5版珍藏版结合很好,二者重叠内容不多,二者互补性强,而且相关方面的优秀书籍 跳过的内容: 1. 知识要点: 1:第189页的的实例程序SchedLab很不错,设计ComboBox.ListBox.控件的操作函数,窗口句柄与控件句柄的获取与查找,伪句柄的转换.消息循环.高精度记时.64位数字的合成.数字转换成(无需释放的)指针资源.字符串格式化.Sleep以及判断一个数是否在某个范围内的宏,

private SpeechSynthesizer mTts; private int isSpeaking = 0; mTts= SpeechSynthesizer.createSynthesizer(this, null); /* * 开始合成 * * @param view */ public void start() { mTts.setParameter(SpeechConstant.VOICE_NAME, "xiaoyan"); mTts.setParameter(Spee

Atitit 提升开发进度大方法--高频功能与步骤的优化 类似性能优化 1. 通用功能又可以组合成crud模块1 1.1. 查询(包括步骤,发送查询dsl,通讯返回结果,绑定到表格控件)2 1.2. 多条件查询(条件表达式组合,发送查询dsl)2 1.3. 翻页2 1.4. 新增,form序列化)2 1.5. 编辑(查询dsl ,form绑定)2 1.6. 删除2 1.7. 导出excel2 1.8. 数据同步(监听器,数据融合merge,savepoint)2 2. 高频商业功能3 2.1.

操作系统:Windows Python:3.5 欢迎加入学习交流QQ群:657341423 百度语音识别官方文档 百度语音合成官方文档 注意事项:接口支持 POST 和 GET两种方式,个人支持用post模式,因为get的话,如果get数据太长,会出现缺失的. 语音识别要求支持的语音格式 原始 PCM 的录音参数必须符合 8k/16k 采样率.16bit 位深.单声道,支持的压缩格式有:pcm(不压缩).wav.opus.amr.x-flac. 简单说,语音参数必需要 8k/16k 采样率.16

通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

换脸程序执行步骤,大部分程序都是类似.DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是将整个过程分成了8个步骤,每个步骤只需点击BAT文件即可执行.只要看着序号,一个个点过去就可以了,这样的操作应该不复杂吧. DeepFaceLab 换脸的八个步骤主要可以分为五个阶段. 1.视频转图片 2.提取脸部, 3.训练模型, 4.人脸替换, 5.合成视频. 出于不同的原因,目录里准备了很多批处理(bat)文件,但是完成一次换脸,并不需要点击每一个文件.下面我举个例子. 按以下文件名依次点击,即可换成换脸

项目初期想实现这个效果来着,查了很多资料(包括式神的<神奇的滤镜>),也没找到完美的实现方法,,当时时间紧迫,就找了传统的进度条来代替实现. 最近偶然心血来潮,查了各方面资料,终于找到实现的方法,效果图放上. 代码1:使用Starling-graphic-extension绘制多边形,用多边形的角度变化来模拟扇形的动画(原理很简单,创意不错),percentage表示进度(0-1). private function drawPieMask (graphics:Graphics , perce

整个换脸过程中模型是最重要的一部分,耗时久,调优难,很多人虽然一直在跑模型,却并不知道每个模型的特点. 我也常常被问及: 到底用哪个模型换脸效果最好? H128和DF有什么差别? H64和H28有什么不同? SAE是最好的吗? 全脸和半脸是什么意思? 等等问题. 今天,就专门写一篇文章,来统一解答这些疑问. 首先,来说说每个模型的特点. H64模型 H64模型也被称为经典模型/原始模型(original),DeepFakes早期就是靠这个模型名震江湖,后来的FaceSwap,DeepFaceLa

DeepFaceLab默认情况下都都是自动提取脸部,整体来说效果不错,脸部曲线识别度也比较高.但是自动不是万能的,有些图片的轮廓识别并不好.而识别不好最直接的结果就是合成的视频可能会出现抖动. 也就是说,抖动出现的一个原因就是脸部轮廓识别不精确. 那么如何解决这个问题呢? DeepFaceLab的解决方法是提供了一个手动识别的工具. 首先,这个功能仅针对DST.使用这个过程大概需要先做以下操作. 1.视频转图片 2.从图片中提取脸部图片 3.查看Debug目录,找到有问题的图片,删除. ​ 比如

1.简介 ProgressBar继承与View类,直接子类有AbsSeekBar和ContentLoadingProgressBar, 其中AbsSeekBar的子类有SeekBar和RatingBar! android:max:进度条的最大值 android:progress:进度条已完成进度值 android:progressDrawable:设置轨道对应的Drawable对象 android:indeterminate:如果设置成true,则进度条不精确显示进度 android:indet

(本博客为原创,http://www.cnblogs.com/linguanh/) 目录: 一,为什么说是真正的高仿? 二,为什么要搞缓慢效果? 三,我的实现思路 四,代码,内含注释 五,使用方法与截图 六,完整项目 一,为什么说是真正的高仿? 阐述这个问题前,先说下之前网上的,各位可以复制这段字,去百度一下  "仿微信打开网页的进度条效果" ,你会看到有很多类似的文章,不过他们有个共同点,就是实现方法都是一样的,而且,都忽略了微信加载网页时,进度条的缓慢动画效果,它不是生硬地一滑而过