# Python AI ## 引言 随着人工智能技术的不断发展,AI逐渐成为一个热门话题。通过AI技术,我们可以将一个人的脸部特征融入到另一个人的照片或视频中,从而实现各种有趣或惊人的效果。在本文中,我们将介绍使用Python实现AI的基本原理和代码示例。 ## AI的基本原理 AI的基本原理是使用深度学习模型来识别并处理人脸特征。具体来说,它通常分为以下几个步骤:
原创 2023-09-13 11:43:18
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编译丨Python开发者丨LynnShaw英文丨Matthew Earlhttp://python.jobbole.com/82546/简介在这篇文章中我将介绍如何写一个简短(200行)的 Python 脚本,来自动地将一幅图片的替换为另一幅图片的。这个过程分四步:检测脸部标记。旋转、缩放、平移和第二张图片,以配合第一步。调整第二张图片的色彩平衡,以适配第一张图片。把第二张图像的特性混合在第一
转载 2023-07-21 21:46:21
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# PythonAI代码tk ![state diagram]( ## 概述 近年来,人工智能(AI)的发展取得了巨大的突破,其中包括图像处理方面的技术。技术是图像处理中的一个趋势,它能将一个人的脸部特征应用到另一个人的脸上,创造出逼真的效果。PythonAI代码tk是一个使用Python编写的AI代码库,结合了Tkinter图形库,提供了一个交互式界面,使用户可以方便地进行
原创 2023-09-12 06:16:58
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近日一段AI视频火爆网络,一个网名叫哥的Geek,将朱茵在94版射雕中的黄蓉换成了杨幂。后来甚至有的主播利用类似技术,在直播平台上利用实时技术,直接把自己换成某些一线明星来吸引眼球。后来哥直接下架了相关视频,并发声明称希望大家专注于技术本身。这起事件看起来只是一个娱乐版的头条,但是深入思考一下也会发现,视频技术其实也给金融业普遍使用的如:客户交易视频资料留档、人脸交易授权等风控
转载 2024-03-13 21:24:30
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参考:利用paddlehub实现视频 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区1,准备一张人脸图片与一个视频,使用opencv与moviepy将视频分割成图片; 2,使用PaddleHub的face_landmark_localization模型获取人脸图片im1和视频图片im2的68个人脸特征点; 3,根据上一步获得的特征点得到两张图片的人脸掩模im1_mask和im2_mas
在开始之前先看一下效果图(提前声明一下:图片来源于网络侵删),因为人脸反差有点大因此有点辣眼睛,,, 左右原图,中间为生成图把图片中的角色互换,再来看一下转换后人脸替换的效果: 角色转换人脸替换图emm,结果怎么说呢,效果感觉还是不错的(产生的替换接缝不会那么失真、突兀),但是感觉生成新的人脸就是畸形的呢。1,Face Swap 技术介绍好了,下面将详细介绍 人脸替换技术并用 OpenCV &nb
在本教程中,我们将学习如何使用C ++和Python中的OpenCV和DLib将一个图像上的面部换成另一个完全不同的面部。 为什么Face-Swap很难? 主要存在一下的四个方面的问题: 首先,不同的人面部的几何形状差别很大 其次,脸部的光线与皮肤的色调相结合可以使图像看起来非常不同。 第三,面部的姿势(或摄像机角度,如果你愿意)可以显着变化。 最后,皮肤的质地可以从光滑到几乎像皮革一样坚硬。 本
转载 2023-07-31 22:54:56
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官方Github:faceswap-GAN 先运行MTCNN_video_face_detection_alignment.ipynb对视频中的人脸进行分割,并生成人脸图片供使用,运行该文件会需要运行以下命令:该步骤调用了facenet的mtcnn的weights,需要下载训练好的mtcnn模型参数。在系统环境里安装ffmpeg, ffmpeg用于将视频转成图片,处理图片,和将图片转换回
转载 2024-05-14 07:07:30
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1-deepfakes介绍最近突然很火的视频是一种利用深度学习手段来做到面部替换的功能。 项目地址:https://github.com/deepfakes/faceswap 原版项目使用教程:https://github.com/deepfakes/faceswap/blob/master/USAGE.md 详细的原理介绍及使用教程: 所以本文并不介绍如何使用,仅介绍deepfake在使用上
转载 2024-04-22 13:30:13
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言有三新书来袭,业界首次深入全面讲解深度学习人脸图像算法 欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。人脸伪造/算法目前在一定程度上已经达到了以假乱真的效果,这个课题的研究也是由来已久,本次我们来介绍其中的几种重要思路。作者&编辑 | 言有三1 基于3D模型和光流的
科技改变影视生态赋予机器类人创造力,使之能够自动理解和编辑影像是人工智能领域的前沿方向。中科院自动化所智能感知与计算研究中心长期从事图像分析理解的信息理论基础研究,近期提出一种基于最优传输理论的影视技术,着力于解决复杂光照和肤色条件下的人脸外观迁移问题,在挑战性的影视剧场景中实现了高效逼真的效果。该技术能够部分缓解影视人力成本高昂的问题,有望进一步推动影视娱乐领域的智能化程度。相关论文
前言Deepfake就是前一阵很火的App,从技术的角度而言,这是深度图像生成模型的一次非常成功的应用,这两年虽然涌现出了很多图像生成模型方面的论文,但大都是能算是Demo,没有多少的实用价值,除非在特定领域(比如医学上),哪怕是英伟达的神作:渐进生成高清人脸PGGAN好像也是学术意义大于实用价值。其实人们一直都在追求更通用的生成技术,我想Deepfake算是一例,就让我们由此出发,看看能否从
最近在网上看到一个用python实现的200行的程序,觉得挺有意思的,就在自己的电脑上跑了一下,觉得还是挺有趣的,于是自己学习了代码,原代码是实现双眼鼻子和嘴巴区域的转换,我做了一些小改变,实现整个人脸区域的转换。下面就学习一下如何顺利的将此份代码跑起来并同时对代码中的一些函数做一个简单的解释。1.   环境的配置笔者是在windows7系统下搭建环境的,采用的是
转载 2024-01-06 23:07:22
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前言这次再用dlib来做一个很酷的应用:。在百度可以搜出一大堆转载的,里面虽然讲的不是很详细(数学部分),个人感觉大多数人对于奇异值分解、仿射变换矩阵 怎么实现根本不敢兴趣,只想上代码实现功能,所以后面就省去了数学的那部分。 一篇文章的链接:教你用200行Python代码“” 代码的github链接:https://github.com/matthewearl/faceswap/blo
转载 2023-08-10 02:21:42
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     偶然间看到了别人用蟒实现的代码,很感兴趣就简单研究了下,原理其实不算复杂,最后自己试着用别的方法做了贴图的颜色修改,在此记录下,代码取之网络,用之网络,重在娱乐。目录实验环境:算法步骤:算法详解:代码实验环境:python 3.5.4numpy 1.14.3dlib 19.1.0opencv-python 3.4.1算法步骤:利用DLIB库检测图像的人脸
转载 2023-10-10 21:40:42
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如今,深度学习已近在图像合成、图像处理领域中取得惊人的成果。FaceShifter [1]便是其中之一,它是一种深度学习模型,可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中,我们将了解它是如何工作的。01.问题描述我们有一张源人脸图像Xₛ和一张目标人脸图像Xₜ,我们想要产生一个新的人脸图像Yₛₜ。它具有Xₜ图像中的属性(姿势,照明,眼镜等)和Xₛ图像中人的身份。图1总结了该问题陈述。现在,我们继续解释模
文章目录优雅草AIdeepfacelive-优化版-使用说明解压安装包运行安装包.exe勾选路径安装程序启动软件下载并安装obs推流软件运行推流软件-初始配置获取抖音串流抖音伴侣下载人脸模型启动AI 优雅草AIdeepfacelive-优化版-使用说明解压安装包首先全部解压,大概1个多G运行安装包.exe勾选路径安装程序这里我们的小火箭倒计时发射,到0的时候飞升就
运行时如果提示模块requests和simplejson不存在使用命令pip install requestspip install simplejsonimport requests import json import simplejson import base64 #第一步:获取人脸关键点 def find_face(imgpath): """ :param imgpa
转载 2023-07-03 23:50:33
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这是一个利用dlib进行关键点定位 + opencv处理的人脸对齐、、关键点识别的小demo。原文来自于《Switching Eds: Face swapping with Python, dlib, and OpenCV》 该博文的github地址中有所有的code。这边我将我抽取的code放在自己的github之中,可以来这下载: https://github.com/mattzheng
转载 2023-12-30 20:52:48
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目录业务需求需求分析代码设计结果展示思考总结参考文献业务需求        大时代换技术已经应用很多年了,很多已经在手机上面实现技术了。我们Python也不能落后这个技术案例。利用python的技术,将两张照片合成一张照片,将脸部的轮廓,眼睛,鼻子进行更换。需求分析      &nb
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