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

计算机视觉(computer vision)是从图像和视频中提出数值或符号信息的计算系统,更形象一点说,计算机视觉是让计算机具备像人类一样的眼睛,看到图像,并理解图像. 计算机视觉三大应用:识别.检测.分割. 目标跟踪.视频分割.风格迁移.生成对抗网络(GAN)直播换脸.视频生成(LSTM预测未来信息). 大部分计算机视觉,都靠深度学习了. 深度学习历史: 06-Hinton,神经网络反向传播训练. 12-提取特征用深度卷积. RNN-序列图像处理. LSTM-也是利用序列信息. 图像识别: A

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

https://deepfakes.com.cn/index.php/95.html https://www.cnblogs.com/zackstang/p/9011753.html

介绍 本文将介绍如何编写一个只有200行的Python脚本,为两张肖像照上人物的“换脸”. 这个过程可分为四步: 检测面部标记. 旋转.缩放和转换第二张图像,使之与第一张图像相适应. 调整第二张图像的色彩平衡,使之与第一个相匹配. 把第二张图像的特性混合在第一张图像中. 完整的源代码可以从这里下载: https://github.com/matthewearl/faceswap/blob/master/faceswap.py 1．使用dlib提取面部标记 该脚本使用dlib的Python绑定来提

从换脸到换姿势,AI 在图像处理的道路上越走越魔幻 https://mp.weixin.qq.com/s/VFq3BWLpzyKZ3sqVWf1HKA [导读]加州大学伯克利分校的研究人员,近日在著名预印本网站 arXive 上,发布了最新的图像迁移成果:人体姿势和舞蹈动作迁移.旨在把专业舞蹈演员的动作迁移到不会跳舞的人身上,算法输出流畅,还原度极高.小编在感叹黑科技真厉害的同时,不禁为该算法的用途捏一把汗.因为就在不久前的 DeepFakes 深度换脸算法,还被人拿来将明星的脸换到成人影片上.

如何使用 Deepfakes 换脸 1. 获取deepfakes工具包 git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git 2. 补齐依赖包: pip install tqdm pip install cv2 pip install opencv-contrib-python pip install dlib pip install keras pip install tensorflow pip install tensorflow-gpu(

由于换脸技术的影响,现在造假视频的成本越来越低.AI换脸视频也越来越热门,甚至有一些已经达到了以假乱真的程度.虽然有明星反对表示无奈,可是.... 据报道,2018年,arXiv上发布了902篇GAN的研究成果. 可见研究人员并没有受到任何风波影响,反而研究换脸的人越来越多.Deepfake热度不减反升,而说到其起源其实是深度学习技术的一个分支GAN,它的历史如下: 2014年,Goodfellow团队提出了名叫生成对抗网络 (GAN) 的神秘技术.Lecun说,这是20年来深度学习领域最好的点

源:https://blog.csdn.net/koest/article/details/80720078 Deepfakes目前用于深度换脸的程序基本都是用python编程语言基于tensorflow进行计算.以下列出几款常用的换脸程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下软件均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)) 下面几个程

红绣被,两两间鸳鸯.不是鸟中偏爱尔,为缘交颈睡南塘.全胜薄情郎. 看到一篇GAN对人脸图像算法的影响,决心学习一个. 人脸检测 这也是我最关注的模块.文章推荐了极小面部区域人脸识别Finding tiny faces in the wild with generative adversarial network 遮挡人脸恢复与姿态仿真 姿态仿真其实和遮挡人脸是一类问题,就是对非规则化的输入进行判断.文章推荐了Towards large-pose face frontalization in th

开发四年只会写业务代码,分布式高并发都不会还做程序员? >>>   昨天 Hacker News 上一条关于 deepfake 开源项目的帖子(https://news.ycombinator.com/item?id=19182956)引发了众多开发者的激烈讨论,事出为何?我们不妨看看. 按照帖子的提示,笔者尝试在隐身模式下以未登录的方式访问 deepfake 的 GitHub 仓库,结果如下图所示: ▲未登录 GitHub 帐号状态下访问 deepfake 的代码仓库(https://

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

2015年9月,一个叫Livecoding.tv的网站在互联网上引起了编程界的注意.缘于Pingwest品玩的一位编辑在上网时无意中发现了这个网站,并写了一篇文章<一个比直播睡觉更奇怪的网站:直播程序员写代码> 来介绍它. Livecoding.tv是在2015年2月在美国正式上线的.公司的总部位于旧金山,创办人也是一位程序员. 网上直播已经不是新鲜事了,但正儿八经地直播程序员写代码确实少见.难怪品玩的编辑在他的文章中这样写道:"这么逗的一个东西,你跟我说它是一个教育平台?呃,然而好

直播作为近来新兴的互动形态和今年阿里巴巴双十一的一大亮点,其内容风险监控是一个全新的课题,技术的挑战非常大,管控难点主要包括业界缺乏成熟方案和标准.主播行为.直播内容不可控.峰值期间数千路高并发处理.对算法的高实时响应要求等等. 阿里巴巴集团安全部今年在直播管控中的特色在于大量采用人工智能和深度学习等技术,配合优化后的高性能多媒体计算集群,大幅度降低人工审核成本的同时,提升了对内容风险的防控能力.系统在峰值期间成功处理5400路直播视频,以及共计25万场粉丝连连看游戏,对违规内容进行警告或阻断.

阿里云直播SDK的坑 1.直播云没有单独的SDK,直播部分被封装在CDN的相关SDK当中. 2.针对SDK,没有相关Demo. 3.针对SDK,没有相关的文档说明. 4.针对SDK的说明,官网上的说明与源码里面的说明完全不一致,初始化Client与源代码文档中的REMEND.MD完全不一致. 5.针对SDK没有封装哪些是常用的类,那些是访问比较少的类,与Senparc.WeiXin相比差的不是一个级别.同时并不便捷,需要用户组合调用SDK进行拼装. 6.提供的SDK路径乱得一踏糊涂,使用年月日做

年前在线公开课程通知: 近期在开启VIP课程,隔天讲一次,年前其它时间插空讲公开课,主题:设计模式系列 1:培训 - 大概不会讲的内容: 1:不讲系列. 2:不讲入门. 3:不讲我不懂的! 2:培训 - 大概会讲的内容: 1:.NET 技术栈方向. 2:框架的源码解析. 3:编码及框架的思维. 4:性能的优化. 5:编码的习惯. 6:并发的处理方式. 7:.NET技术套路. 8:心理学基础教程. 9:虾为什么能扯到蛋的原因. 3:培训 - 讲课的节奏: 1:每次课为1到1个半小时间. 2:讲课的

本文来自于腾讯bugly开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://bugly.qq.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=1277 视频直播这么火,再不学就 out 了. 为了紧跟潮流,本文将向大家介绍一下视频直播中的基本流程和主要的技术点,包括但不限于前端技术. 1. H5 到底能不能做视频直播? 当然可以, H5 火了这么久,涵盖了各个方面的技术. 对于视频录制,可以使用强大的 webRTC(Web Real-Time Communica

  任何一款直播软件都必须进行美颜,不然哪来的那么多美女,所以技术改变世界,不只是说说而已.美颜在采集的时候就得就行,让主播实时看到直播的效果. 1.美颜原理   其实美颜的本质就是美白和磨皮,分别通过提高亮度和模糊像素点进行.我们一般用GPUImage这个开源的图像处理库来实现.视频的本质就是一张张连续的图片,磨皮就是对于图片上的像素点的取值与周边的像素点取值相关联.常见的有高斯模糊和双边滤波(Bilateral Filter).   高斯模糊是最常见的一种模糊方式,像素点取值是由周边像素点求

  直播的采集由采集的设备(摄像头.话筒)不同分为视频采集和音频采集,本篇文章会分别介绍. 1.采集步骤   1.创建捕捉会话(AVCaptureSession),iOS调用相机和话筒之前都需要创建捕捉对话,把输入输出设备添加进对话中.   2.往会话中添加视频输入对象(AVCaptureDeviceInput).   3.往会话中添加音频输入对象(AVCaptureDeviceInput).   4.往会话中添加视频输出对象(AVCaptureVideoDataOutput).   5.往会话