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

cd faceswap cd faceswap-master python faceswap.py gui Notice: This repository is not operated or maintained by /u/deepfakes. Please read the explanation below for details. deepfakes_faceswap Faceswap is a tool that utilizes deep learning to recognize

Installing Faceswap Installing Faceswap Prerequisites Hardware Requirements Supported operating systems Important before you proceed General Install Guide Installing dependencies Getting the faceswap code Setup About some of the options Run the proje

https://github.com/deepfakes/faceswap https://anonfile.com/p7w3m0d5be

本文链接:https://blog.csdn.net/cy1070779077/article/details/85224347人脸替换(FaceSwap)的一些思考 最一开始,我使用了openCV(一个机器学习视觉库)的一个比较专业的tutorial(之前人脸检测也是使用了这个)中提供的一种人脸替换的方式.主要思路是,假设脸A要替换为脸B,先检测出脸A和脸B的脸部标记(facial landmarks,包括眼睛.鼻子.嘴巴等等诸多特征点的位置),针对脸B所有特征点构造一个凸包,凸包(外边界)上

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

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

tqdm psutil pathlib==1.0.1 scandir==1.7 opencv-python scikit-image scikit-learn matplotlib==2.2.2 ffmpy==0.2.2 nvidia-ml-py3 h5py==2.8.0 Keras==2.2.4 cmake dlib face_recognition # tensorflow is included within the docker image. # If you are looking f

http://www.mamicode.com/info-detail-2602743.html https://blog.csdn.net/sinat_26918145/article/details/79591717

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

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

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

核心目标:给定一个人的单张图片A,另一个人的单张图片B,在保持姿势,面部表情,视线方向,发型和光照不变的条件下,将A图片中的人物换成B图片中的人物.2016年,文章[1]实现了这个目标: 德国的蒂宾根大学L. A. Gatys小组实现了对图片艺术风格的转换[2],他们通过使用神经网络方法将高斯的星空转换成了完全不同的风格.总体思路是把图片的内容和风格定义成特征空间中的函数,这些特征空间所在的神经网络可以被训练来用作物体识别.图片的风格化过程使用的是一种比较缓慢并且消耗内存的方法,逐渐改变图像的像

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(

    本文转自:https://github.com/betars/Face-Resources Face-Resources Following is a growing list of some of the materials I found on the web for research on face recognition algorithm. Papers DeepFace.A work from Facebook. FaceNet.A work from Google. One

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre

https://max.book118.com/html/2017/1010/136711526.shtm Application of (GAN) of AI faceswap in Music Video Processing(GAN换脸技术用于音乐视频) 感觉好像缺乏技术含量?研究GAN本身更好 一部分采样,然后分割..

Status:Executing -train.py 02/09/2019 09:33:38 INFO Log level set to: INFO Using TensorFlow backend. 02/09/2019 09:33:39 INFO Model A Directory: /home/afda/faceswap/faceswap-master/output 02/09/2019 09:33:39 INFO Model B Directory: /home/afda/faceswa

INFO CUDA version: 10. ERROR cuDNN not found. See https://github.com/deepfakes/faceswap/blob/master/INSTALL.md#cudnn for instructions WARNING Tensorflow currently has no official prebuild for your CUDA, cuDNN combination. Either install a combination

引言:一个MV视频是有很多帧图像组合而成的,而一支MV是有多少个分镜头场景组合而成的呢?由MATLAB如何自动实现? 以<Love You Like A Love Song>的MV为例(这里合成帧设置为了12帧/秒,选择合成-->添加到渲染队列-->输出设置为JPEG序列-->点击渲染 一共2640张图片) 导入MATLAB 根据图像相似性进行分类(两两对比,一次对比,如果两帧不相似而且与前面几类都不相似,就新建一类,看总共可以分为几类.每一类有多少帧,哪里帧.) 视频分析-