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

转自:http://blog.csdn.net/sphone89/article/details/8086071 IDR(Instantaneous Decoding Refresh)--即时解码刷新. I帧:帧内编码帧是一种自带全部信息的独立帧,无需参考其它图像便可独立进行解码,视频序列中的第一个帧始终都是I帧. I和IDR帧都是使用帧内预测的.它们都是同一个东西而已,在编码和解码中为了方便,要首个I帧和其他I帧区别开,所以才把第一个首个I帧叫IDR,这样就方便控制编码和解码流程. IDR帧的

---------------------- 前言 ----------------------- H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中,一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1

前言 H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中,一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小!B帧之后的C帧如果变化不大,我们可以继续以参考B的方式编码C帧,这样循环下去.这

前言 ----------------------- H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中, 一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整 的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小!B帧之后的C帧如果变化不大,

来源: https://www.cnblogs.com/herenzhiming/articles/5106178.html 前言 ----------------------- H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中, 一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整 的图像

转自:http://www.cnblogs.com/herenzhiming/articles/5106178.html 前言 ----------------------- H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中, 一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整 的图像帧A

在视频领域,电影.电视.数字视频等可视为随时间连续变换的许多张画面,而“帧( Frame)”是指每一张画面.而我们日常口语习惯或者说不严谨的交流中,通常对于帧数( Frames)与帧率( Frame rate)之间都是混淆的,那么今天子凡就简单的来科普一下这些科技生活方式的小知识. 帧 Frame 简单的理解帧就是为视频或者动画中的每一张画面,而视频和动画特效就是由无数张画面组合而成,每一张画面都是一帧. 帧数 Frames 帧数其实就是为帧生成数量的简称,可以解释为静止画面的数量.也就是说,如

MediaCodec的使用demo: https://github.com/vecio/MediaCodecDemo https://github.com/taehwandev/MediaCodecExample http://bigflake.com/mediacodec/ 以下文章转载自: https://www.polarxiong.com/archives/Android-MediaCodec%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%A1%AC%E4

ffmpeg使用avcodc_encode_video编码,默认产生的h264包含B帧,在安防行业很多地方是不需要用到B帧的. 1.基础知识充电 这就涉及到h264的各种profile格式了,参考 h264各种profile h264分4种等级(profile):Baseline.Main.Extended.High Baseline profile:支持I帧P帧 Main profile:支持I/P/B/SP/SI帧 Extended profile:支持I/P/B帧 High profile

---------------------- 前言 ----------------------- H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中,一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1

转:http://blog.csdn.net/yangzhongxuan/article/details/8003504 ---------------------- 前言 ----------------------- H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中,一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图

转:http://www.u2game.net/bbs/thread-46116-1-1.html 在视频压制.转换中,经常会看到:I帧 B帧 P帧 IDR帧 等名词,这里就是通用的解释一下这些帧的用途,希望这些说明能让需要的朋友了解到一些知识... I帧 / 帧内编码帧 I帧特点: 1.它是一个全帧压缩编码帧.它将全帧图像信息进行JPEG压缩编码及传输:2.解码时仅用I帧的数据就可重构完整图像:3.I帧描述了图像背景和运动主体的详情:4.I帧不需要参考其他画面而生成:5.I帧是P帧和B帧的参考

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

PCA算法可以使得高维数据(mxn)降到低维,而在整个降维的过程中会丢失一定的信息,也会因此而实现降噪除噪的效果,另外,它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵(kxn),如果将其作为数据样本,则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量,如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征脸的代码如下所示: #1-1利用手写字体数据集MNIST对PCA算法进行使用和效果对比,体现PCA算法的降噪功能from sklearn import datasetsdigits

在看官方教程时,无意中发现别人写的一个脚本,非常简洁. 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html#sphx-glr-beginner-data-loading-tutorial-py 使用的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 """Create a sample face landmarks dataset. Adapted from dlib/python

视频压缩中,每帧代表一幅静止的图像.而在实际压缩时,会采取各种算法减少数据的容量,其中IPB就是最常见的.  简单地说,I帧是关键帧,属于帧内压缩.就是和AVI的压缩是一样的. P是向前搜索的意思.B是双向搜索.他们都是基于I帧来压缩数据. I帧表示关键帧,你可以理解为这一帧画面的完整保留:解码时只需要本帧数据就可以完成(因为包含完整画面) P帧表示的是这一帧跟之前的一个关键帧(或P帧)的差别,解码时需要用之前缓存的画面叠加上本帧定义的差别,生成最终画面.(也就是差别帧,P帧没有完整画面数据,只

视频压缩中,每帧代表一幅静止的图像.而在实际压缩时,会采取各种算法减少数据的容量,其中IPB就是最常见的.  简单地说,I帧是关键帧,属于帧内压缩.就是和AVI的压缩是一样的. P是向前搜索的意思.B是双向搜索.他们都是基于I帧来压缩数据. I帧表示关键帧,你可以理解为这一帧画面的完整保留:解码时只需要本帧数据就可以完成(因为包含完整画面) P帧表示的是这一帧跟之前的一个关键帧(或P帧)的差别,解码时需要用之前缓存的画面叠加上本帧定义的差别,生成最终画面.(也就是差别帧,P帧没有完整画面数据,只

本博客包含三个常用方法,用于盛开Android版人脸识别Demo中竖屏使用时送入yuv数据,但一直无法识别的情况. 1.首先可以尝试顺时针旋转90°或270°,然后送入识别SDK. 2.旋转方向后依然无法识别时,可以尝试saveImg( ),保存本地检查图片是否符合要求. /** * 视频顺时针旋转90 * 该方法仅仅在竖屏时候使用 * */ public static byte[] rotateYUV420Degree90(byte[] data, int imageWidth, int im

开发那边的需求 1.功夫熊猫以及阿狸布塔故事集都是属于剧集的.意思就是有很多集,这里称他们为tv最下面这几行第一列没名字的都是单集的,这里称它们为mv需要统计所有工作表里面的数据把tv放一个大的json里面把mv放一个大的json里面 2.需要检索图片名列.然后检测文件夹里面是否有对应的图片.同时把图片提取首字母并生成新文件名比如功夫熊猫.jpg 会变成 tv_gfxm.jpg必备古诗.jpg 会变成 mv_gfxm.jpg 下面是最终效果图这是单个mv的数据和字段 下面是一个tv 功能实现 这