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

论文系统Step1:从日志记录中提取特定信息 前言 论文数据需要,需要实现从服务器日志中提取出用户的特定交互行为信息.日志内容如下: 自己需要获取"请求数据包一行的信息"及"OUTSTR"下一行的信息. 思路 考虑使用正则表达式提取特定信息. 示例代码: Pattern pattern = Pattern.compile("请求数据包信息:\"(.+?)\""); Matcher matcher = pattern.match

  在php开发时,日常不可或缺地会用到正则表达式,可每次都要重新写,有时忘记了某一函数还要翻查手册,所以,抽空写了一个关于日常所用到的正则表达式区配类,便于随便移置调用.(^_^有点偷懒). /*///////////////////////////////////////////////////////////// * 类MatchAll功能:主要用于php日常所用到的几种检测匹配或提取特定字符.// * 主要参数设置说明: $target_str 为目标字符即需要检测的字符或数字.// *

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

原因: 因为在网上下载视频教程,有的名字特别长,一般都是机构或者网站的宣传,不方便直接看到视频的简介,所以做了下面的第一个功能. 因为老师发的课件中,文件夹太多,想把docx都放在同一个文件夹下面,一个一个找出来太麻烦,所以做了第二个功能.       最近刚刚学了Java文件和流的知识,所以正好练练手,这也是自己的第一个exe程序,分享一下哈. (导出jar文件,以及用工具exe4j生成exe文件,这部分省略了哈) 用到的知识: 用到Java中文件,流的知识,以及简单的GUI知识. 功能:  

DataWhale-Task3(Beautifulsoup爬取丁香园) 简要分析 完整代码 结果图 参考资料 简要分析 任务3:爬取丁香园论坛特定帖子,包括帖子主题,帖子介绍,回贴内容(用户名,用户头像,用户所在城市,用户回贴内容) 此次爬取的url:http://i.dxy.cn/topic/admerahealthcollege 其加载帖子内容的接口:http://i.dxy.cn/topic/admerahealthcollege/feeds/list 其数据接口仅在于路径不同,host是

jmeter进行JDBC请求时,请求后的响应结果在传递给下一个请求使用时,需要用到关联,也在jmeter中,关联通过正则表达式提取器实现. 但是,在JDBC请求后的响应结果中,往往需要关联的内容是只有左边界而没有右边界的(如下图),此时,我们怎么去关联呢? 其实,实现的关键就在正则表达式的编写,提取一段字符串后所有内容用  [^"]+  实现,这里的具体实例是cpgroupname\n([^"]+)\n,意思是提取cpgroupname后面所有内容,加上\n是因为这里有换行,这样就可以

import re file=open('1.txt','r') listfile=file.readlines() listfile=','.join(listfile)#合并文本 listfile=re.findall("'1\d{10}','A",listfile)#第一次提取11位数值+,'A listfile=','.join(listfile)#再次合并文本 istfile=re.findall("1\d{10}",listfile)#第二次提取11位特

项目中遇到问题,需要根据用户的选择提取出一个时间的区间段,然后对后台进行请求. 基本思路,先根据new Date()对象求出start_time和end_time时间戳,然后把时间戳转化成new Date()对象,然后求出对应的年月日. 这边提供一个demo函数:求几天前的日期,思路是先求对应的时间戳,然后求出日期. getTimeBefore(day) { var d = new Date(); var timestamp = d.getTime() - 1000 * 24 * 60 * 60

在日志文件中有一大堆,格式相同的文本,需要提取出接口耗时的时间 >>> 运单号:71742507538566,快递100接口耗时:8,返回结果:[{"lengthPre":14,"comCode":"huitongkuaidi","noPre":"717425","noCount":59622}] >>> 运单号:71679940955921,快递10

一.最近因为所在的实习公司要求用opencv视觉库来写一个对图片识别并提取指定区域的程序.看了很多资料,只学会了皮毛,下面附上简单的代码.运行程序之前需要安装opencv库,官网地址为:https://opencv.org/.直接下载安装包到本地,解压即可.本人的opencv版本为24.10 .集成环境是visual studio 2013. #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

读取日志中的每一行,分析后存入hash,然后做累加 adx_openx=Hash.new(0) File.open('watch.log.2016-08-24-21').each do |line| line.split("\t").each do |elem| if elem.include? "keywordds" key = elem.split(":")[0] val = elem.split(":")[1] adx_

先占个地方,有空再写 ` import os Dir = './coco_class_6/Annotations/val2014' ImageDir = './coco_class_6/images/val2014' cnt = 0 for i, file_name in enumerate(os.listdir(Dir)): fsize = os.path.getsize(os.path.join(Dir,file_name)) if fsize == 410: print('removing

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

正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配. Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式. re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能. compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象.该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换. re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数,这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数. 如何利用正则表达式提取文中特定内容呢? 函数

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

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

计算机视觉库 OpenCV OpenCV是Intel®开源计算机视觉库.它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中.高层 API.它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业... 人脸识别 faceservice.cgi faceservice.cgi 是一个用来进行人脸识别的 CGI 程序, 你可以通过上传图像,然后该程序即告诉你人脸的大概坐标位置.face

SQL Server 2005 正则表达式使模式匹配和数据提取变得更容易 David Banister 本文讨论: 使用正则表达式进行高效的 SQL 查询 SQL Server 2005 对正则表达式的支持 从 SQL Server 使用 .NET Regex 类 在数据库中有效地使用正则表达式 本文使用了以下技术: SQL Server 2005,.NET Framework 下载本文中所用的代码: Regex2007_02.exe (154 KB) 浏览在线代码   目录 CLR 用户定义函