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

原文:WPF图片放大后模糊的解决方法 WPF中显示图片的方式很多,可以用Image控件来显示图像,或者直接设置一个控件的Background.图片的放大也很简单,直接设置显示图片的控件的Width和Height属性就可以了. 最近一个需求是把一张图片放大十倍左右,我最开始是直接把Image控件的Width和Height乘以放大倍数. 比如这张3824*2494的图片 当把图片放大到8倍左右时,效果是这样的 但是用户对效果却不满意,他希望看到的是每个像素的样子,因为他要用肉眼来分辨很多相似的图片,

解决IE下图片缩小失真(有锯齿)的问题   首先,这不是一个新鲜玩意儿,很多大牛08年就发现了. 其次,这是个所有IE下普遍都会遇到的问题,而非只针对于IE67.(百度了一下,大半左右的文章是针对于IE67的).自己为什么不能试一下呢?为什么不能实事求是,实话实说呢? 先说一下:-ms-interpolation-mode:bicubic 为IE7私有属性. interpolation 英 [ɪnˌtəpəʊˈleɪʃən] 美 [ɪnˌtɚpəˈleʃən] n. 窜改: 添写,插补 bicu

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

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

1.一个条件的模糊查询 <body> <br /> <form action="main.php" method="post"><!--点击查询时会将用户输入的值传递到本页面--> <div>姓名: <input type="text" name="xm" /><!--输入查询的关键字--> <input type="submi

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

最近两天一款名为 「ZAO」 的 App 刷爆了朋友圈,它的主打功能是 AI 换脸,宣称「只需一张照片,就能出演天下好戏」 : 现实中不能实现当明星的梦,在这个 App 里你可以,想演谁演谁.新鲜.好玩.有趣抓住了一大波人的好奇心,迅速火了起来. 但是这个 App 的用户协议很可怕,明目张胆地在攫取用户权利. 主要有两点,第一,一旦你上传了你自己的照片,这张照片的肖像权不再属于你而是属于 ZAO,它可以永久地使用这张照片并且干任何事情,你无法干涉. 第二,如果你上传的是别人的照片,例如明星的,那

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

ArteryBase-模糊匹配大杀器 问题背景 随着pg越来越强大,abase目前已经升级到5.0(postgresql10.4),目前abase5.0继承了全文检索插件(zhparser),使用全文检索越来越方便.本文会对abase支持的like模糊匹配,全文检索,创建何种索引,如何使用进行说明.针对于各种模糊匹配均可走索引 前模糊匹配(%xxx),后模糊匹配(xxx%) 使用场景:如果简单的前模糊匹配或者后模糊匹配则可以建一个简单的btree索引. --1.后模糊匹配(xxx%) creat

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

Fakeapp软件的使用主要分成了三个步骤, 使用之前请确保你的电脑配置还可以,推荐配置是:一张显存大于4G的N卡.Fakeapp是有支持CPU选项,但是用CPU跑非常慢. 获取脸部图片 训练模型 生成视频 在开始之前你需要先准备两个视频,一个是A视频,一个是B视频,换脸软件可以把B的脸换到A上面.这里加上A视频是FBB(范冰冰),B视频是FTM(冯莫提).这两个视频放在一个叫workspace的目录里面.下面的路径都为相对G:\FakeApp\workspace\的路径,路径并没有特殊要求,你

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

3D Touch是什么效果的大家应该都知道了.什么?不知道,那也没办法呀,我也没有iPhone 6s演示给你看的. 本篇博客要做的效果图: 来个低质量动图: 这个动图效果不是很好,实际上模糊效果应该是像上面第一张图那样的,后面会放出代码,有兴趣的可以试着运行一下看看效果. 先说一下思路,我们要实现这个效果其实只需要掌握几个东西: 屏幕截图 模糊(高斯模糊) 添加视图 弹出动画 处理长按事件 优化(模糊速度和强度) 流程:当用户长按一个Item的时候,我们先截取一张当前屏幕的图片,接着将这张图片进

django orm总结[转载] 转载地址: http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2014/07/01/3817954.html 目录1.1.1 生成查询1.1.2 创建对象1.1.3 保存修改的对象1.1.4 保存 ForeignKey 和 ManyToManyField 字段1.1.5 检索对象1.1.6 检索所有的对象1.1.7 过滤检索特定对象1.1.8 链接过滤1.1.9 过滤结果集是唯一 1.2.1 结果集是延迟的 1.2.2 其他的Que

目录1.1.1 生成查询1.1.2 创建对象1.1.3 保存修改的对象1.1.4 保存 ForeignKey 和 ManyToManyField 字段1.1.5 检索对象1.1.6 检索所有的对象1.1.7 过滤检索特定对象1.1.8 链接过滤1.1.9 过滤结果集是唯一 1.2.1 结果集是延迟的 1.2.2 其他的QuerySet方法1.2.3 限制 QuerySets1.2.4 字段查找1.2.5 跨关系查询1.2.6 过滤器可参考模型字段1.2.7 缓存查询集1.2.8 比较对象1.2.

[IT168 技术文档] 从事Java编程的人都知道,可以通过逆向工程反编译得到Java程序的源代码,这种反编译工具之一就是JAD.因此,为保护我们的劳动成果,尽可能给反编译人员制造障碍,我们可以使用Java Obfuscator(Java混淆器)保护Java的类文件. Java Obfuscator的原理就是将字节码转换为一个逻辑上的对等物,这种转换后的版本极难拆散.即使有人试图去反编译,过程将极其艰难复杂,并很难绕过转换后模糊晦涩的编码.主要的过程如下: 用一个常规编译器(比如JDK)编译J

# Postgresql-模糊匹配大杀器 ## 问题背景 随着pg越来越强大,abase目前已经升级到5.0(postgresql10.4),目前abase5.0继承了全文检索插件(zhparser),使用全文检索越来越方便.本文会对abase支持的like模糊匹配,全文检索,创建何种索引,如何使用进行说明.针对于各种模糊匹配均可走索引 ## 前模糊匹配(%xxx),后模糊匹配(xxx%) 使用场景:如果简单的前模糊匹配或者后模糊匹配则可以建一个简单的btree索引. ```sql--1.后模糊

Git高阶用法 1. 基本概念 你的本地仓库由Git维护的三棵树组成.第一个是你的工作目录,它持有实际文件:第二个是缓存区(Index),它像个缓存区域,临时保存您的改动:最后是HEAD,指向你最近一次提交后的结果. git add . 完成的是:把改动添加到缓存区:git commit -m "提交信息"完成的是:把改动提交到HEAD,但是还没有提交到你的远端仓库(当前你的改动已经在本地仓库的HEAD中了):git push origin master完成的是:将改动提交到远端仓库:

索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 1.按照索引列值的唯一性,索引可分为唯一索引和非唯一索引 非唯一索引:B树索引 create index 索引名 on 表名(列名) tablespace 表空间名; 唯一索引:建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引 2.索引列的个数:单列索引和复合索引 3.按照索引列的物理组织方式 B树索引 create index 索引名 on 表名(列名) tablespace 表

  -- Create table /*create table TEST_TABLE ( STUDENT VARCHAR2(200), SUBJECT VARCHAR2(200), GRADE NUMBER ) tablespace SYSTEM pctfree 10 pctused 40 initrans 1 maxtrans 255 storage ( initial 64K minextents 1 maxextents unlimited ); */ /*insert into tes