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

序:前段时间公司一次研讨会上,一市场部同事展现了同行业其他公司的3D机房,我司领导觉得这个可以研究研究,为了节约成本,我们在网上大量检索,最后找到一位前辈的博文[TWaver的技术博客],在那篇博文的评论区终于找到了那位前辈的源码,可惜下载后发现是压缩过的.min.js文件.经过各种研究发现,那是人家公司自己卖钱的库,不能完全共享,所以我司决定,派本人研究一下web3D的技术,于是乎便有了下面的技术分享. 一.本着开源的思想,使用three.js框架,封装常用的模型库.先学着那位前辈的样子,使用

Pretrain参数是20190501版本才加入的参数,作者加入这个参数的目的应该是提升模型的训练速度和增强适应性.具体有哪些提升,需要大家去摸索,我这里分享一下自己的使用过程. ​ 这个参数仅针对SAE模型,并且只有在第一次启动的时候可以配置,配置完之后,一旦中断训练之后,这个预训练环节就结束了. ​ 上图为预训练的效果图,这个界面红红绿绿配上灰色,看起来还挺好看. ​ 除了颜色上的差别之外,看起来和平时的训练并没有什么差别.但是根据作者的描述,以及我们自己的验证,有些模型文件在预训练阶段并不

一. 查看模型保存路径选中模型如:<app-订单模型>,点击右键,对象信息,可以看到文件位置:C:\Users\Administrator\Documents\Navicat\Premium\profiles\app-订单模型.ndm 二. 打开与分享给其他人打开:找到文件的位置,可以双击选着用navicat打开分享:将t<app-订单模型.ndm>可以拷贝给其他人,这样直接用navicat打开就可以看到数据模型了.

http://www.cgrealm.org/model/ 王国3D模型库 http://www.cgjoy.com/ 游戏特效论坛

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

写博客可以对学习内容进行总结.分享和交流(面对面的技术分享会也不错)... 如果是单纯的记录,印象笔记完全够了. 步入正题,盒模型是web布局核心,掌握基础知识,以后实战中会如鱼得水~ 概念与历史 CSS中的元素,在浏览器的解析过程中,被当做盒状物,页面由一堆大大小小的盒子排列组成与嵌套,每个盒子都具备自己的属性. 历史:之前盒模型出现过宽度值包含了padding.border非标准的解析,CSS3新加的属性box-sizing的组成模式又实现了这一特性. 盒子组成

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价

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

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

简介 DeepFaceLab是一种利用深度学习识别和交换图片和视频中的人脸的工具 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用.个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂,对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视化界面,但这一点很容易克服,只要看完这个简易教程人人都能学会. 下面是关于这个项目的一些介绍,可以选择性阅读,不懂也没关系. 功能特性 安装方便,环境依赖几乎为零,下载打包app解压即可运行(最大优势) 添加了很多新的模型 新架构,易于

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大

不再需要一系列繁杂的网银密码,一键搞定所有的支付:与朋友约会时通过实时分享地理位置迅速找到对方,这些都可以在WindowsAzure平台得以实现.在刚刚结束的2013年微软学生夏令营中,来自全国30所高校的200名学生利用Window Azure 展示了各自的作品和创意. WindowsAzure 作为微软的一款出色的云平台,包含了网站.虚拟机.云服务.移动应用服务.大数据支持以及媒体服务等功能,已在企业.医疗.教育等多个领域发挥着十分重要的作用.这一主题也成为了本次夏令营的重头戏.在此之前,微

   AIOps代表运维操作的人工智能(Artificial Intelligence for IT Operations), 是由Gartner定义的新类别,Gartner的报告宣称,到2020年,将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps,远远高于2017年的10%. Gartner在为AIOps作出如下定义:AIOps平台是结合大数据.人工智能(AI)或机器学习功能的软件系统,用以增强和部分取代广泛应用的现有IT运维流程和事务,包括可用性和性能监控.事件关联和分析,IT服

目录 I. 基础知识 II. 早期尝试 1. Neocognitron, 1980 2. LeCun, 1989 A. 概况 B. Feature maps & Weight sharing C. 网络设计 D. 实验 3. LeNet, 1998 III. 历史性突破:AlexNet, 2012 1. Historic 2. 困难之处 3. 选择CNN 4. 本文贡献 5. 网络设计 A. ReLU B. Training on Multiple GPUs C. Local Response

阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)是一款一站式的机器学习平台,包含数据预处理.特征工程.常规机器学习算法.深度学习框架.模型的评估以及预测这一整套机器学习相关服务.得益于底层的飞天计算平台的CPU集群以及GPU集群,PAI可以为用户提供PB级别数据的高效计算保证.人工智能综合了多门学科的技术,对人才要求极其高,除了懂统计学中各种复杂的机器学习算法,还要懂实现逻辑以及分布式架构理论.PAI可以大幅的降低人工智能的门槛以及开发成本.从操作界

https://www.jianshu.com/p/4140be00d4e3 题目描述 建模方法 特征工程 我的几次提升方法 从其他队伍那里学习到的提升方法 总结和感想 神经网络方法的一点思考 大数据量与分布式计算的一点思考 参加比赛和学习知识的对比 最后的感受 趣事 写在前面 我是一个之前PhD做分布式计算.虚拟机调度,毕业之后年初才转ML的家伙,自恃有点学习开发能力和混迹ICPC竞赛的底子,对数据还有些敏感度,有那么几个可以跟着学习的人,斗胆在5月底开始利用业余时间玩一玩. 最后的成绩是预赛

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~ 背景:5月23-24日,以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在广州召开,广东省各级政府机构领导.海内外业内学术专家.行业大咖及技术大牛等在现场共议云计算与数字化产业创新发展. 腾讯云AI平台技术负责人王才华博士在腾讯“云+未来”峰会的「开发者专场」做了主题为“智能钛・一站式机器学习 TI-ONE:腾讯云上的机器(深度)学习IDE”的技术内容分享. 最近大家有没有看漫威的<复仇者联盟3>?其中钢铁侠的战甲就是用金属钛制造的,钛具有质量

写好了一个dropdown多选框.直接粘下面代码就能用 效果展示: temp2.jsp <%@page import="com.util.LabelCacheManager"%> <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC &