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

使用Deepfakes(AI换脸) 软件,拼的就是配置,耗的就是时间,考验的是耐心. 配置好了,时间就少了. 所以玩这种软件,硬核需求就是:配置,配置,配置.  我的电脑能跑这个软件么?也是很多新手的必问题目. 下面就介绍一下window系统查看显卡和显存的几种方法.因为的系统为win10, 我就主要win下面的操作.最后说一下win7. 方法1:设备管理 首先,点击任务栏最左边的window图标或者按一下Ctrl和Alt中间的Win图标. 然后,搜“设备管理器” 然后,双击打开,找到显卡适配器

如标题一样,Thiago2 是一款集成式AI换脸软件(TPO AI.ROSTO),需要与Autodesk Flame结合使用,从demo来看完成度还是很高的,算是一种完全GUI版的DeepFaceLab AI换脸工具,但不知道具体实际使用起来会怎样. 视频链接:https://www.deepfacelabs.com/read-76-1.html 不过据DeepFaceLab作者来看就是另外一回事,在不可描述的油管视频网站上,DeepFaceLab作者提出了不同的意见: 翻译一下就是:“这个工具

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

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

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

1.前情提要 前两天在 GitHub Trending 上看到个利用 AI 自动给图片上色的项目(style2paints)火起来了. 在 AI 大行其道的时代,工程师们也开始思考如何用这项技术来解决一些实际问题.当这班工程师把 "魔爪" 伸向艺术家们擅长的绘画领域时,有趣的事情发生了.他们发现一些艺术家们引以为豪的图像绘制.色块填充.图层修补等技巧都能轻而易举的通过 AI 完成.具体是如何做到的,相信下面这几个开源项目能给你答案. 2.工具介绍 2.1 PI-REC GitHub:P

ps:亮瞎狗眼 去年开始就在国外网站上比较火的项目了,通过Deepfakes技术可以将视频中的人脸换成自己喜欢的明星, 当时就有不少人制作了换脸视频,其中大部分是替换了XX片的女主角. 国外网站Reddit有版块专门探讨此类内容,不过随着各大网站强烈的反对,女星XX片的交流版块最终还是被关闭了, 不过关于Deepfakes的技术和软件的版块还是保留了下来,只是不能探讨XX内容. 国内网友利用网络主播“阿冷”的视频,采用Deepfakes技术,生成了唐嫣. 杨幂.刘亦菲.范冰冰等明星的演唱片段,基

1.图片效果 2.原代码 # !/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Matthew Earl # # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy # of this software and associated documentation files (the "Software"), to

续上篇:https://www.cnblogs.com/techs-wenzhe/p/12936809.html 第一步中已经提取出了源视频的人脸照片以及对应人脸遮罩(landmark以及其他自选遮罩) 第二步:利用Tools处理提取号好的数据集,使其对模型的训练产生正向收益. 首先,我们需要剔除不需要的人脸(对齐识别错误以及非想要换脸的目标),做法是对生成的人脸进行聚类,排序.之后把不需要的类别的人脸删除掉. 这一步的目的是:我们都知道训练一个模型输入参数的正确性决定了算法的精确度,这一步就是

C盘生于容量小于5G的千万别用啊!!笔者本人因为C盘只剩了3G,根本用不上这个,最后会把大小为4G的core文件必须移植到C盘当中,俺的CUDA也白安装了,而且还不小心安装成CUDA8了,应该用9好么??这什么烂教程,www......

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

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

这是最近几个月业界讨论比较火的话题,发酵到现在, 终于可以给大家总结下最近的马赛克破坏版影片到底是怎么回事? 马赛克破坏版,简单讲就是利用AI技术,在打有马赛克影片的马赛克基础上进行修复操作, 来实现去除马赛克,还原图像本质,不是大数据匹配模型,而是在原基础修复,详细的原理后面会讲! 这样的技术,概念和之前的换脸以及换身体的AI技术很类似. 马赛克破坏版技术的发起人可能是推特上的一个叫“Javski”的用户:(推特) 他发布的JavPlayer分为体验版和正式版,是一种可以降低乃至去除马赛克的软

18年,BERT重磅发布,刷新了很多NLP的任务的最好性能:KENSHO等智能化应用的成功应用,让知识图谱在证券行业的建设思路和应用实践成为业内较为关注的问题:强化学习也在与人类的对战游戏中独领风骚:除此之外,自动驾驶.智慧城市.AI换脸等也是我们今年仍在讨论的重点. 5月18日-19日,被誉为中国金融中心的上海,即将迎来一场人工智能与机器学习创新峰会.A2M峰会旨在发现全球互联网领域在人工智能.大数据.互联网架构等领域的创新工程和杰出团队,整合国际最佳技术实践,构建行业案例研究智库,帮助中国企

1 - Scikit-Learn Sklearn(scikit-learn: machine learning in Python):https://scikit-learn.org/ 文档丰富而又详细,提供了练习数据.相关代码实例和可视化图,是少数写的跟教程一样的技术文档. 官方信息 安装scikit-learn:https://scikit-learn.org/stable/install.html Documentation:https://scikit-learn.org/stable/

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

国庆前夜,"70年,我是主角"的微电影引发网络热议,这是人民日报新媒体和电影频道联手打造.京东云和京东AI提供技术支持.这是中国首部全民定制国庆献礼片,网友只要上传正脸照片,就能通过AI换脸技术化身微电影主角,重温新中国70年的峥嵘岁月. 与很多静态图片或者超短小视频换脸不同,这部微电影提供网友用于换脸的视频片段包含了大量的奔跑镜头和频繁的姿态变化,尤其多变的光影使主人公脸部的明暗差异变化非常大,这就给人脸关键点检测.定位及渲染都带来了困难.显然京东没有让全民失望,短短15秒的视频,集