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

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

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

网站上的小白入门系列教程是基于2019.3.13的版本而编写,有部分内容已经发生了变化.而目前比较稳定的版本为620,这个版本保持了很长一段时间,并没有发现什么大问题,用着挺好.所以我决定针对这个版本从新写一个使用教程.(哭,写了几天项目作者开始疯狂更新版本….不过没关系620还是值得拥有!) 这个教程主要是为了把一些更新的内容囊括进来,不会像小白入门那么细致,但是我会尽量写的通俗易懂. 1. DeepFaceLab的安装 软件安装部分可以参考之前的教程,是一模一样的,核心要点只有一个:更新驱动

1.简单封装 1>计算类 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace 计算 { class operater1 { private int x; private int y; private string opers; private int answer; public int X { set { x = value; } } public int

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(

本案例参考:http://emoji.decathlon.trustingme.cn/但是实现方式不一样. 教程目录一 head first二 打开本地图片功能三 拖拽和缩放手势,调整图片四 gifjs工具类动态表情合成五 demo源码下载 一 head first显示原理1.1 利用<input>标签打开本地图片.1.2 FileReader读取图片,生成base64字符串给Egret显示.1.3 Egret中利用RenderTexture截取多张表情图的base64字符串,传给gifjs工

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

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

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

  DeepFace是Facebook在2014年的CVPR上提出来的,后续出现的DeepID和FaceNet也都体现DeepFace的身影,可以说DeepFace是CNN在人脸识别的奠基之作,目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果.下边介绍DeepFace的基本框架. 一.网络架构 DeepFace的架构并不复杂,层数也不深.网络架构由6个卷积层 + 2个全连接层构成. 二.从实现过程,理解网络 (一)图片的3D对齐 输入原始图片,讲过3D对齐后,使人脸的正面朝前(图g) 3D对齐技术可

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

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://

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

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

deepface是一个Python轻量级人脸识别和人脸属性分析(年龄.性别.情感和种族)框架,提供非常简单的接口就可以实现各种人脸识别算法的应用.deepface官方仓库为deepface.deepface提供了多种模型,模型下载地址为deepface_models. 安装方式: pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple deepface主要提供以下人脸识别算法,具体对应接口为: DeepFace.verif

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

最近,我们在项目中实践了webp图片,并且抽离出了工具模块,整合到了项目的基础模板中.传闻IOS10也将要支持webp,那么使用webp带来的性能提升将更加明显.估计在不久的将来,webp会成为标配. 本文主要分享一下我们在webp图片使用上的实践之路. 我们会从三部分来聊聊webp这个话题. 什么是webp,它有什么用? 使用webp的常规方法以及优劣. 我们是如何用上webp的. PS:如果是对webp有一定了解的朋友,建议直接看第三部分.因为是讲我们的实践之路,所以第三部分会多讲一些. 一