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深度学习AI美颜系列----AI人像美妆算法初识

图,到右边的化妆效果图,就叫做人像美妆。...本人对AI美妆的一些看法如下: 1.妆容自然,逼真; 2.鲁棒性高,不受五官遮挡影响; 3.速度越快越好; 4.完全智能化,可以针对不同人像照片智能匹配最优妆容; 目前传统美妆的优缺点: 优点: 1.妆容种类丰富...: 1.妆容模版制作(Photoshop等编辑软件制作,由设计完成) 2.人脸检测,特征点识别; 这一步骤主要通过人脸检测+人脸对齐来获得N个特征点,目前开源的有Dlib,OpenCV等,商用版有商汤科技...泊松融合:算法详解 上述过程即传统算法流程,其中对美妆效果起决定性的是人脸特征点识别,如果没有准确的特征点,再好的妆容模版,上妆效果也出不来; 比如下面的例子: ? ? ?.../article/details/70226779 目前AI美妆相关的论文资料如下: Makeup Like a Superstar Deep Localized Makeup Transfer Network

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    人像转漫画

    在网上,以及一些视频软件里面,我们都可以看见将人像转变为漫画的软件,那我们可不可以自己来做一个呢!...1、requests模块 2、某度ai接口(https://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGEPROCESS/Mk4i6olx5) ok,材料已经准备好了,那我们来说一下思路 吧!...思路分析 实现,我们需要人像转漫画,似乎我们自己写一个,以目前的能力来说,还不太现实,那我们只能去掉调用比人的了。经过查找材料,以及确定范围,于是,找到了比较好的方案。 1、我们调用某度的ai接口。...2、登录ai平台,并创建对应的应用,得到ak,sk并获取access_token 3、返回图片之后,因为是base64编码,所以需要转码并输出图片。 代码过程 1、获取access_token....'''人像动漫化''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" #

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    深度学习AI美颜系列——人像静态动态贴纸特效算法实现

    作者 | Trent1985 来源 | CSDN博客 人像静态/动态贴纸特效几乎已经是所有图像视频处理类/直播类app的必需品了,这个功能看起来复杂,实际上很简单,本文将给大家做个详细的讲解。...人像静态贴纸的鼻祖是in app,而后FaceU的动态贴纸风靡一时,现在静态/动态贴纸已经随处可见了。它的算法分为两个部分: 1....人脸检测与关键点识别 所谓人像贴纸,第一步必然是人脸检测与关键点识别。在有人脸的情况下获取到必须的关键点,这样我们才能准确的打上贴纸。...关于人脸特征点识别算法,相关的论文或者开源的代码工程,已经多如牛毛,这里我不一一例举,本人这里以mtcnn为例,因为本文算法只需要三个点即可。...最后给出完整的自动人像贴纸代码,仅仅50行左右,即可实现静态图贴纸效果,如果大家需要动态贴纸,可以循环播放不同贴纸即可,代码如下: #include"Trent_Sticker.h" #include"Trent.h

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    AI文档识别技术之表格识别(一)

    ,主要包括(行数,列数,合并单元格数)目前DocumentAI表格识别已实现V2版本,大幅提升标准表格的识别准确率,具体信息会在下一篇blog中再具体说明1....扫描的手写文档,它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异,表格识别一直是文档识别领域的研究难点。...表格线条不清晰,需要人为添加表格线条分割表格内容,例如下面的表格就缺少很多的横线与竖线图片1.2 识别原理DocumentAI通过结合AI与传统算法实现表格识别,主要用到的AI能力与算法有:AI:版面分析能力...(通过AI版面分析检测表格在图片内所处的区域)AI:OCR能力(通过OCR实现识别表格内容)算法:图像处理算法(通过结合图像处理算法辅助获取表格结构信息)通过以上的AI与算法再结合一些表格识别算法即可实现通用表格识别...,同时支持识别标准表格与非标准表格2.

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    AI人员打架识别算法

    AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架,AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为,发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。...,而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。...研究现状 目前AI人员打架识别算法,主要有3种主流的方法,分别是:(1)基于Detection的打架检测。其主要思想是: 将打架作为一种类别,通过分类的方式,将打架行为检测出来。...2.选取的方案 我这里选择方案1,AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了,目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找,终于拿到了国外的一份很好的数据集。...基本流程是:Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换        Labelme标注的数据,无法直接用在训练中

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    ai行为识别技术监控

    ai行为识别技术监控系统软件是一种以行为识别技术为关键技术的深度学习算法,根据人工智能化神经元网络,构造大家的主要模块架构,ai行为识别技术监控 依据我们的轨迹测算各种各样健身运动行为,根据视频转码技术...、流媒体播放技术、数字矩阵技术、云技术等,ai行为识别技术监控拍照的各类现场作业人员的异常行为,帮助监控工作人员提高解决各类出现异常紧急事件的效率。...ai行为识别技术监控具备普遍的应用领域,可以用在智能交通、智能化施工工地、智能制造系统、智慧校园、智能化生态公园等。只需有视频监控的地区,就可以完成覆盖识别分析。...ai行为识别技术监控是一种极致的视觉检测系统,应用人工智能视频分析优化算法对视频图象开展即时解析和识别,将监测到的信息与管理者给予的监控规则相对比,并即时消息推送信息和预警信息。...ai行为识别技术监控剖析,可以在紧急状况下开展预警信息,该技术关键完成了对视频监控具体内容数据的分析和获取主要信息内容,并在标识后产生警示。

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    识别速度3.6ms帧!人像抠图、工业质检、遥感识别,用这一个分割模型就够了

    支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么?那就要说到顶顶重要的图像分割技术。...相比目标检测、图像分类等技术,图像分割需要将每个像素点进行分类,在精细的图像识别任务中不可替代,也是智能视觉算法工程师拥有关键核心竞争力的关键!...往往业界算法在保障高识别精度的情况下,就会牺牲算法运行速度;反之追求速度,则会带来精度的大幅度损失。...图4 PP-LiteSeg和OCRNet在某工业质检数据集识别情况对比 图4 PP-LiteSeg和OCRNet在deepglobe数据集识别情况对比 那PP-LiteSeg为何可以拥有这么优秀的效果呢...【引用说明】 图1 1.辅助驾驶图片来源百度地图APP AR导航截图 2.3D分割数据集来源于MRISpineSeg spine dataset 3.人像抠图源于百度飞桨内部工作人员 4.遥感图像源于中科星图

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    识别速度3.6ms帧!人像抠图、工业质检、遥感识别,用这一个分割模型就够了

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    AI自助帮你换背景,超强实时人像扣图算法开源啦!

    谈到人像抠图想必大家都不陌生。...在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影,它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来,实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等,进一步提升视觉应用体验。...高精度的实时人像抠图模型一直是学术和产业界研究的重点,为此PaddleSeg团队开源了多场景覆盖的PP-HumanSeg人像系列模型: PP-HumanSeg提供了3个高精度的人像分割模型: 有应用于服务端...提供了完善的服务端、移动端、Web端部署文档,尤其是Web端提供了产业级的实时人像分割解决方案。 近期“百度视频会议”也上线虚拟背景功能,支持用户在视频会议时进行人像背景切换。...针对人像标注样本少的问题,使用标注信息和背景图合成的方式进行数据生成,数据量的扩充提升了模型的精度。

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