Fakeapp软件的使用主要分成了三个步骤, 使用之前请确保你的电脑配置还可以,推荐配置是:一张显存大于4G的N卡.Fakeapp是有支持CPU选项,但是用CPU跑非常慢. 获取脸部图片 训练模型 生成视频 在开始之前你需要先准备两个视频,一个是A视频,一个是B视频,换脸软件可以把B的脸换到A上面.这里加上A视频是FBB(范冰冰),B视频是FTM(冯莫提).这两个视频放在一个叫workspace的目录里面.下面的路径都为相对G:\FakeApp\workspace\的路径,路径并没有特殊要求,你

    本文中的知识来自于Mastering  opencv with practical computer vision project一书.     本文实施的脸部跟踪算法都是基于数据驱动的,主要包括两个部分,训练和测试.训练就是通过脸部标记点的采样数据,训练得到一个标准的脸部模型,而测试部分就是把检测到的脸部和标准脸部模型比较,求得眼睛,鼻子等脸部特征.具体来讲,脸部跟踪分为三个部分:shape model形状模型,就是训练数据表示为什么样的形状模型:feature detector特征检

文章转自 https://blog.csdn.net/sunbibei/article/details/52297524 特此鸣谢原创作者的辛勤付出 1 URDF 文件 1.1 link和joint 图中机器人的描述方式 <robot name="test_robot"> <link name="link1" /> <link name="link2" /> <link name="link3&

一.概述 1.1 数字人类的概要 数字人类(Digital Human)是利用计算机模拟真实人类的一种综合性的渲染技术.也被称为虚拟人类.超真实人类.照片级人类. 它是一种技术和艺术相结合的综合性模拟渲染,涵盖计算机图形渲染.模型扫描.3D建模.肢体驱动.AI算法等领域. 数字人类概念图 1.1.1 数字人类的历史和现状 随着计算机渲染技术的发展,数字人类在电影领域早有应用.在上世纪80年代的<星球大战>系列.<异形>系列等电影,到后来的<终结者>系列.<黑客帝国

K2-asset提供的脚本组件 K2-asset在KinectScripts文件夹中提供通用脚本组件,并在KinectDemos / 文件夹的相应脚本子文件夹中提供特定于演示的组件.可以在自己的Unity项目中重用所有提供的脚本组件.要重用通用组件,需要将KinectScripts文件夹复制到项目中.为此,请按照下列步骤操作: 将文件夹"KinectScripts"从包的资产文件夹复制到项目的资产文件夹.该文件夹包含通用组件,过滤器和接口. 将文件夹"资源"从包的资

此为计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面. 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake,现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章.对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手. [1998 ECCV] Active Appearance Models [2001 PAMI] Active Appearance Models 2. Active Shape

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此为计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面. 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake,现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章.对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手. [1998 ECCV] Active Appearance Models [2001 PAMI] Active Appearance Models 2. Active Shape

整个换脸过程中模型是最重要的一部分,耗时久,调优难,很多人虽然一直在跑模型,却并不知道每个模型的特点. 我也常常被问及: 到底用哪个模型换脸效果最好? H128和DF有什么差别? H64和H28有什么不同? SAE是最好的吗? 全脸和半脸是什么意思? 等等问题. 今天,就专门写一篇文章,来统一解答这些疑问. 首先,来说说每个模型的特点. H64模型 H64模型也被称为经典模型/原始模型(original),DeepFakes早期就是靠这个模型名震江湖,后来的FaceSwap,DeepFaceLa

FaceRig是一款以摄像头为跟踪设备捕捉用户脸部动作并转化为数据套用在其他动画模型上的一款软件,能够应用于一些日常的视频社交软件或网站,比如视频通话软件Skype和直播网站Twitch.FaceRig同样可以被用于制作动画短片. 用户只需要坐在摄像头面前,FaceRig就能将你化身成一位虚拟角色,用户能够从多位不同的角色中选择自己的形象,包括毛茸茸的浣熊,恶魔领主,动漫萌妹和星际指挥官等等.FaceRig还支持用户切换背景环境以及改变自己的声音. [游侠网]脸部捕捉软件FaceRig演示 目前

今天的ZBrush教程我们将参照一张效果图对模型进行脸部刻画.在进入课堂之前我们有必要对Layers层概念和操作有所了解,然后结合之前学习的雕刻笔刷对模型的特征表情给予重点刻画. 详细的视频教程地址请前往:http://www.zbrushcn.com/qita/kehua-lianbu.html Layers 3D图层介绍: ZBrush® 3D Layers(3D图层)允许用户可以在单个文档中添加多个层,它类似于Photoshop中的图层,可以创建许多图层,也可以分别在每一图层中编辑图像信息

   前面一篇文章我们生成了脸部特征的线性形状模型,本章来学习一下显示线性形状的代码. 线性模型类的结构如下: class shape_model     {                         //2d linear shape model     public:         Mat p;                                   //parameter vector (kx1) CV_32F,参数向量         Mat V;          

      前面一篇文章中提到,我们在一副脸部图像上选取76个特征点,以及这些特征点的连通性信息来描述脸部形状特征,本文中我们会把这些特征点映射到一个标准形状模型.       通常,脸部形状特征点能够参数化分解为两个变量,一个是全局的刚体变化,一个是局部的变形.全局的刚体变化主要是指脸部能够在图像中移动,旋转,缩放,局部的变形则是指脸部的表情变化,不同人脸的特征等等.   下面我们通过train函数,一步步了解下如何把标记点特征数据转化为标准形状模型: 本文参考了下面两篇文章: http://

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

PCA(主成分分析法,Principal Components Analysis) SVD(奇异值分解法,Singular Value Decomposition) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-a.tgz 0 运行环境 export SPARK_HOME=/Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 cd $SPARK_HOME bin/spark-shell --name my_mlib --pack

参数可以让软件自由度更高.Fakeapp的参数并不算多,但是也非常使用.本文就讲解下几个重要的参数.参数设置界面可以通过点击SETTINGS打开. 参数修改无需点击保存,一旦修改直接生效. Processor:GPU/CPU 这个选项用来指定运行环境,是选着GPU还是CPU. 一般来说如果你有显卡肯定选GPU,如果没有就选CPU,GPU的速度比CPU快几十倍的样子. Batch Size:批量大小 这是一个深度学习中的专有名词,在训练的模型的时候并不是一次训练所有图片,而是分批进行训练.原则上来

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

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

Rasmus Rothe, Radu Timofte, Luc Van Gool DEX:从单一形象深刻地看待年龄 观看 人物研讨会国际计算机视觉大会(ICCV),2015*获胜LAP面对年龄估计的挑战* NVIDIA ChaLearn LAP 2015最佳论文奖 在本文中,我们通过深度学习来处理静态脸部图像的表观年龄估计.我们的卷积神经网络(CNN)使用VGG-16架构,并在ImageNet上预先进行图像分类.另外,由于有明显的年龄注明图像数量有限,我们探索了可用年龄的爬网式互联网面部图像的优