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

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

严格上来说这个软件本身并不需要安装,他唯一需要的就是对应版本的显卡驱动,CUDA和CuDNN都非必须.下面我说一下如何安装正确的驱动版本.我尽量写得简洁清晰,希望大家都能看懂,但是,如果你连基本的电脑操作都不会,那我就无能为力了. 本教程都是针对如下配置 操作系统:Window server 2016(适用于Win10) 显卡:Nvidia Tesla P80  11G(只要是N卡都差不多) DeepFaceLab版本:DeepFacelabCUDA10.1AVX_build_03_13_201

DeepFaceLab自带的视频素材,一个是钢铁侠托尼斯塔克,一个是变形金刚男主角山姆.每一个视频中只有一个人.所以当你第一次玩的时候很顺畅,什么都不用管,一步一步按教程来就好好了. ​ 直到有一天你换了一个新的视频.而一个视频中出现的人物不止一个,或者一个画面中就有一群人.这个时候你就会遇到一个问题:如何只换你想换的那个人? 按默认的流程来走的话,是所有人的脸都会被换掉. 此时,你就必须学会一个新技能,如何指定换脸的对象.这个问题,其实软件本身已经考虑到了. 下面我具体说一下,如何实现只换一个

简而言之就是:人脸转换更加稳定和精确,切脸上下边界对齐,增加侧脸和嘴巴的识别面积,所以在这个版本之前的模型需要额外的训练.好消息是,如果你目前素材的嘴巴和侧脸识别有问题,可以重新提取脸部. 之前和之后 使用方法:打开你的DeepFaceLab安装目录,找到_internal文件夹,将里面的DeepFaceLab文件夹改个名字,然后将解压的新版DeepFaceLab文件夹复制过来. PS:如果是使用DeepFaceColab项目(https://www.deepfacelabs.com/read-

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

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

写了2个脚本,分别是v1版本和v2版本 都是python调用mediainfo工具提取视频元数据信息 v1版本是使用pycharm中测试运行的,指定了视频路径 v2版本是最终交付给运营运行的,会把v2版本打成exe运行 先看v1版本 import os,subprocess,json,re,locale,sys import xlwt,time,shutil #获取当前文件所在绝对目录路径 # this_path=os.path.abspath('.') # print('当前路径为----',

1.首先把所有的面要素merge成一个要素 2.把merge后的数据转成线数据 3.此时转换后的线数据一定是闭合的,为了防止提取中心线失败(只提取出外围轮廓)我们在随意一个道路末端使用打断工具打一个开口(感谢来生缘版主的"独门秘籍"). 4.使用ArcGIS自带的提取中心线工具 其中最大宽度选择比数据中最宽的道路宽度大一点,最小选择1米 5.得出结果 摘抄地址:http://shifeng0812.blog.163.com/blog/static/1710141502012916105

原文:https://my.oschina.net/wujux/blog/2221444 实现思路: 1.使用Dlib识别并提取脸部图像 2.使用VGG Face模型提取脸部特征 3.使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征 代码如下: import time import numpy as np import sklearn import sklearn.metrics.pairwise as pw import cv2 import dlib prototxt = 'datas/models

动机 简介 用法 源码分析 个人评分 动机 新闻网页,结构大多是类似的. 所以,能不能用一种通用的爬取方法来提取其中的数据? 简介 Newspapaer1受到requests那种简单性API的启发,通过lxml来提升提取数据的速度. 用法 >>> from newspaper import Article >>> url = 'http://fox13now.com/2013/12/30/new-year-new-laws-obamacare-pot-guns-and-

小爬最近接到一个棘手任务:需要提取手机话费电子发票PDF文件中的数据.接到这个任务的第一时间,小爬决定搜集各个地区各个时间段的电子发票文件,看看其中的差异点.粗略统计下来,PDF文件的表格框架是统一的,但是数据部分则有较大差异: . 小爬首先想到的是借助工具提取发票的文本内容,然后用re正则表达式进行规则化的匹配数据,找到每个字都信息;这其中大部分的python-pdf解析库都能胜任. 可关键的问题是,提取出来的文本差异性非常大,比如说:各段文字出现的顺序并不是按照PDF中的文字的Z序排列.举个

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

这次简单说说游标的分类. 先看看通常游标的语法 DECLARE cursor_name CURSOR [ LOCAL :局部游标,仅在当前会话有效 | GLOBAL : 全局游标,全局有效,可以 ] [ FORWARD_ONLY :只能向前游标,读取游标时只能使用 Next 谓词 | SCROLL :滚动游标,FIRST.LAST.PRIOR.NEXT.RELATIVE.ABSOLUTE 都可以使用 ] [ STATIC :定义一个游标,以创建将由该游标使用的数据的临时复本.对游标的所有请求都从

1.概述 在项目业务倍增的情况下,查询效率受到影响,这里我们经过讨论,引进了分布式搜索套件——ElasticSearch,通过分布式搜索来解决当下业务上存在的问题.下面给大家列出今天分析的目录: ElasticSearch 套件介绍 ElasticSearch 应用场景和案例 平台架构 下面开始今天的内容分享. 2.ElasticSearch 套件 2.1LogStash LogStash是一个开源的.免费的日志收集工具,属于Elastic家族的一员,负责将收集的日志信息输送到ElasticSe

在程序中一般用cout和插入运算符“<<”实现输出,cout流在内存中有相应的缓冲区.有时用户还有特殊的输出要求,例如只输出一个字符.ostream类除了提供上面介绍过的用于格式控制的成员函数外,还提供了专用于输出单个字符的成员函数put.如:    cout.put('a');调用该函数的结果是在屏幕上显示一个字符a.put函数的参数可以是字符或字符的ASCII代码(也可以是一个整型表达式).如    cout.put(65 + 32);也显示字符a,因为97是字符a的ASCII代码. 可以

前言 最近有好几个朋友都在问我找图找色的问题,奇怪?于是乎写了一个专门用于找图找色的单元文件“BitmapData.pas”.在这个单元文件中我实现了从文件中导入位图.屏幕截图.鼠标指针截图.在图片上查找子图.在图片上查找颜色等功能.在查找过程中可以设定颜色变化范围.可以从左到右从上到下查找.也可以从指定点向四周查找.关于这个文件的下载和使用,可以参考本文的第四节.下面详细说说这些功能的实现. 一.数据提取 位图其实可以看成是一个由象素组成的矩阵,找图找色可以看成是象素值的比对.很多新手在设计这

# 脚本功能说明: # . 检查URL中的域名是否是指定版本的域名 # . 对访问bid,authorid的游客身份排重,并累加其pv # 全局变量说明 # DOMIAN_LIST 是数组,key是要统计的域名value是域名所属的业务 # 函数参数说明: # domain 从URL里提取出来的域名 # ver 域名属于哪个业务(wap or touch) # statid 从URL里提取的出来的bookid或者authorid # array 用于排重的并累加PV的数组 function co

摘要:学习有关 Visual Studio 2005 Web 测试的更多知识,包括 Web 测试引擎和记录器如何工作,以及如何创建有效的 Web 测试. 本页内容 读者 简介 记录一个 Web 测试 运行并验证 Web 测试 解决常见的 Web 测试问题 深入研究进行编码的 Web 测试 小结 读者 本文面向的测试人员和开发人员,是那些想丰富有关 Microsoft Visual Studio 2005 Team Edition for Software Testers 中 Web 测试功能经验