列举一个实际案例：抖音发布的《2020年抖音用户画像报告》中，描绘了总体抖音用户群体的画像： （抖音人群性别、年龄及地区画像。...（抖音总体用户初步画像） 产品的用户画像，就是从用户的各种信息（包括人口学特征、使用习惯、兴趣内容等等）提取出标签，用这些标签构建起用户画像。 当然上面解释的只是得到用户画像的最终结果。...这一部分重点诠释用户画像的概念，因此不展开解释具体步骤，以下重点分析用户画像的内容和维度。 （3）用户画像的内容 前面介绍了抖音从用户年龄、性别、区域、活跃时间、兴趣类别等方面展开用户画像。...（1）用户画像的创建 用户画像的创建需要足够的数据和内容：抖音用户画像报告是基于大量抖音用户的信息数据分析而成，因此具有客观性和指导性。...用户画像要避免太过抽象：用户画像的最终意义是指导业务，如果没有具有实践意义的标签，用户画像的价值就成了空谈。
本节将结合实际案例介绍各类画像标签的生产方式。...规则标签 规则标签的生成依赖现有标签内容，需要在已有标签数据的基础上进行综合条件判断，最终生成新的标签数据，比如“是否男性高粉”依赖性别和粉丝数标签；"Android高端机”依赖手机操作系统和手机价格标签...男性高粉的定义是粉丝数超过10万的男性用户，该标签的生成语句如下所示。...比如A调研问卷中的有效用户可以上传到画像平台并构建一个新的标签“A调研重点关注用户”；在B游戏发版后，数据分析师找到了一批潜在的优质用户作为后续重点运营群体，这些用户可以导入到画像平台并构建一个新的标签...UserId，然后借助工程代码自动生成上述SQL语句，通过提交SQL语句到大数据引擎，最终实现了通过用户上传文件生成标签的功能。
，那么被还原的数据就有可能兼具两个输入数据的特点融合，就好像孩子兼具爸爸与妈妈的特征那样，这点特性在人脸生成上大有用场。...我们接下来看看如何用编解码器生成新人脸： n_to_show = 30 ''' 随机采样一点作为关键向量,因为解码器已经知道如何将位于单位正太分布区间内的一点转换为人脸， 因此我们随机在区间内获取一点后...，解码器就能生成相应人脸 ''' znew = np.random.normal(size = (n_to_show, vae.z_dim)) new_face = vae.decoder.predict...上面的人脸图片在我们的图片库中不存在，是网络动态生成的结果。这些人脸实际上与图片库中的不同人脸又有相似之处，他们的生成实际上是网络将图片库中人脸的不同特征进行组合的结果。...上面生成人脸中，某个人脸的头发颜色可能来自图片库某张图片，发型可能又来自另一张图片，眼睛可能又来自第三张图片，由于编码器能将人类分解成200个特征点，也就是关键向量中的每个分量，当我们从这些分量中随机采样时
很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 简单的说机器学习就是让机器去分析数据找规律，并通过找到的规律对新的数据进行处理。 神经网络： 神经元： ?...得到的数值会经过激活函数得到新的数值。这个激活函数（Activation Function）往往是那几个符合某些特性的非线性函数。为什么需要非线性的转换呢？...举个简单的例子，在同一个平面你和你的影子是重叠是分不开的，在立体的空间你们却能分开了。非线性的转换有类似的作用。常用的激活函数有relu, softmax, tanh。...深度学习简单点说就是一种为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够运行起来而演化出来的一系列的新的结构和新的方法。 就像下图 ? 普通的神经网络可能只有几层，深度学习可以达到十几层。...最终生成 ?
上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量，反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。...，该新向量就会对应一个人脸，而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点，如果我们增大参数alpha，那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B，如果我们减少alpha的值，生成向量对应的人脸就更像人脸A....，然后使用向量运算，通过变化中间参数的形式让一个向量不断的”滑向“另一个向量，由此形成的效果是，其中一张人脸图片参数”渐变“效果，随着向量不断滑向另一个向量，所生成的人脸图片越来越具备目标向量的特性，我们调用上面函数看看实现效果...处于最左和最右边的图像时我们输入的两张人脸图片，中间人脸是将一边人脸图片对应的向量滑向另一边时所产生的人脸，我们注意到中间人脸图片是左右两张人脸图片特征的混合。...从中我们看到，最左边对应没有戴墨镜的人脸图片，最右边的人脸则是戴墨镜的效果，到这里我们就介绍完使用VAE网络实现人脸生成的技术方法
众所周知，GAN可分为无条件无监督式、条件监督式两大类；前者不需要标签，后者相反； 现有的GAN应用大多是监督条件式的，需要大量带标签数据，以生成期望数据； GAN用于数据生成，庞大充分的数据、以及繁杂的训练技巧下...，获取良好的生成效果已渐为易事； 难还在于，如何精准地控制生成所需要的数据？...如人脸编辑，现有方法大多基于大量人工的属性标签进行训练，如果缺乏标签，无监督式GAN的生成如何精准控制？...前言 前几天看到一些公众号在推送一篇 《人脸合成效果媲美StyleGAN，而它是个自编码器》，以为是一个什么异于GAN的新生成模型…… 今日一看，这不还是一个用了对抗损失的GAN变体吗？...；那它能不能和GAN一样，拥有强大的生成能力，或者进一步地、解耦表征能力呢？
具体而言，关键点预测器可以提供不完整面孔的结构信息（例如，拓扑关系和表情），而图像修复器则根据预测的关键点生成合理的外观（例如，性别和种族）。...眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等面部特征之间的拓扑关系始终有条有序。最终生成的脸必须首先满足此拓扑结构。 （2）人脸的属性，如姿态、性别、种族和表情在整个修补区域和可见区域应该保持一致。...如果得到的信息是非常准确的，那当然。但是在非常具有挑战性的环境下（如大面积损坏的大姿态人脸），要生成合理的边缘并不容易。在这种情况下，冗余和不准确的信息会损害性能。关键点相较于这些信息，更整洁健壮。...方法 整个模型由两个子网络构成，一个是预测关键点的网络，一个是基于关键点生成新像素的图像修补网络。...总结 在这些研究中，本文开发了一个生成网络，称为LaFIn，用于人脸修复。提出的LaFIn算法首先预测关键点，然后根据关键点进行图像修复。
来源：DeepHub IMBA本文约1300字，建议阅读8分钟本文为你介绍使用人脸或者草图来制作人脸照片的想法。 在本文中，介绍了使用人脸设计或草图来制作人脸照片的想法。...该技术的应用包括角色设计、教育培训、面部变形和嫌疑人画像等。...过去有解决这个问题的方法，在某些情况下使用了深度学习，但大多数时候他们以固定的绘图作为输入，并试图通过添加细节使其更完整，并生成真实的面孔。...该网络的输入为512 × 512。在第一阶段，这些图像进入第一个子网或CE，分别学习与每个人脸分量相关的每个编码器，在第二阶段，每个人脸分量根据相似度在其特定的类中使用K近邻算法，并被放置到图中。...样例如下： 其他特征： 在该模型中，可以改变对人脸每个特征的注意量和准确性，可以调整每个特征的拟真程度，例如鼻子比较像而嘴不太像。
伪图像是使用称为转置卷积的卷积逆运算从100维噪声（在-1.0到1.0之间的均匀分布）生成的。 生成器的目标是生成可传递的图像：说谎而不被捕获。鉴别器的目的是将来自发生器的图像识别为伪造的。...以下是GAN采取的步骤： 生成器接受随机数并返回图像。 生成的图像与从实际的真实数据集中获取的图像流一起馈入鉴别器。...因此，D的最佳状态为P(x)=0.5。但是，我们要训练生成器G，使其生成鉴别器D的结果，以使D无法区分z和X。 现在的问题是为什么这是一个极小极大函数？...此更大的模型将用于使用鉴别器模型计算的输出和误差来训练生成器中的模型权重。区分模型是单独训练的，因此，在此较大的GAN模型中，模型权重被标记为不可训练，以确保仅更新生成器模型的权重。...可以尝试更多的时期以获得更好的结果。 随着时间的流逝，周围存在的这些算法在做事上会越来越好，这意味着这些生成模型在生成模仿对象方面可能会变得更好。很有可能另一个崭新的生成模型即将出现。
ubuntu16环境下，如何使用FDDB评价人脸检测的效果，以及对应的ROC曲线的生成 2. 使用python生成FDDB对比的文件。...---- 在测试人脸检测效果前，最好看下论文FDDB: A Benchmark for Face Detection in Unconstrained Settings,以及FDDB主页，了解人脸评估的基本原理...1.2 在http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/FDDB-folds.tgz 下载原始的FDDB人脸书籍的标注（使用椭圆的方式），以及所有的文件名。 ?...3.2 $detFormat人脸检测的的类型，椭圆还是矩形，我用矩形评价，因此变量修改： my $detFormat = 0; # 0: rectangle, 1: ellipse 2: pixels...使用opencv 人脸检测算法 + python 生成FDDB待评价的文件 4.1 读取所有的图片的相对路径: def get_img_relative_path(): """ :return
大家好呀，前两天烈阳天道1上映了，不知道大家看没看呢，里面还有一小段彦穿越虫洞与猴哥相遇的画面，彦女王啊啊啊~~ 所以我去网上爬了二百来张我大学的风景画，然后找了以前存的彦女王的图片，生成了一幅蒙太奇画像...先看一下什么是蒙太奇图像吧，其实你肯定见过，只不过不知道叫蒙太奇而已： 一张大的图片，是由很多小的图片拼接而成的这种，就是蒙太奇图像啦（或者叫马赛克拼图），我要做的就是把我大学的风景图拼成彦的图片。...就在基本保持原先长宽比例的条件下，让长宽都是90*45（图片集被裁剪的大小）的整数倍就好了。...效果可以调节裁剪的大小或者原图模板的大小来改善。但以我代码设置的参数，执行完都要好几分钟，如果有什么优化建议可以交流哈。 来看看女王的腿！ 嗯，，竟然是用碑组成的。...我们还可以通过第五步，将上图左图与右图加权得到更为逼真的蒙太奇画像。
简单粗暴，不多说，直接代码吧：（这个代码实在上篇博客的基础上：人脸检测——AFLW准备人脸） 先要生成AFLW_ann.txt。
摘要 文本人脸合成指的是基于一个或多个文本描述，生成真实自然的人脸图像，并尽可能保证生成的图像符合对应文本描述，可以用于人机交互，艺术图像生成，以及根据受害者描述生成犯罪嫌疑人画像等。...该方法首次实现多个文本输入的人脸合成，与单输入的算法相比生成的图像更加接近真是人脸。...图 1 不同方法的文本到人脸图像生成结果 背景 相较于文本到自然图像的生成，文本到人脸生成是一个更具挑战性的任务，一方面，人脸具有更加细密的纹理和模糊的特征，难以建立人脸图像与自然语言的映射，另一方面，...此外，目前基于文本的人脸生成方法[1,2,3,4]都是基于一个文本输入，但一个文本不足以描述复杂的人脸特征，更重要的是，由于文本描述的主观性，不同人对于同一张图片的描述可能会相互冲突，因此基于多个文本描述的人脸生成具有很重大的研究意义...方法 针对该问题，团队提出了一个基于多输入的文本人脸生成算法。
这使得该模型可以生成具有高度逼真度和艺术感的漫画人物图像，为用户提供了一种全新的漫画创作体验。...该模型所生成的图片在细节、清晰度和逼真度方面都具有很高的水平，能够给用户带来极佳的视觉体验。...这使得生成的图片具有很高的真实感和可信度。 清晰度高：由于该模型采用了深度学习技术进行训练和优化，所生成的图片具有非常高的清晰度。即使是放大到很大的尺寸，图片的细节依然清晰可见。...逼真度强：control_v11f1e_sd15_tile所生成的图片具有非常强的逼真度，很难分辨出是由计算机生成的还是真实的照片。这使得生成的图片可以用于各种需要高逼真度的应用场景。...例如，可以将生成的图片进行风格迁移、卡通化、素描等处理，为艺术家和设计师提供更多的创作灵感和工具。
1、中创微VeryReport中创微VeryReport是专业企业级报表生成软件，易学易用，通过简单拖拽即可生成复杂报表。...应用场景主要是业务报表的生成，如对企业的固定月报、季度报表和关键数据指标，进行多维度、多层次的分析和展现。VeryReport报表软件包含三大核心功能:报表设计器、参数报表和数据填报和录入。...通过VeryReport可以快速轻松的构建出灵活的数据分析和报表系统，消除企业信息孤岛的问题，使数据真正产生其应用价值。...2、HeapAnalyticsHeapAnalytics是一个国外的数据统计工具。其中一个重要的特性是去技术化，即让任何不懂技术的普通人，也可以监测任何想监测的东西。...此外，在用户分组和趋势判断方面也有非常强大的分析系统，但由于统计服务本身在技术层面做了大量的处理和资源配置，也导致了其本身的高价格。但是有一个试用期可以去体验一下。
这篇文章试图用OpenCV和dlib库来实现这个过程，在这里我们综合生成5种类型的口罩来绘制人脸图像。图1显示了生成的5种口罩类型。...安装所需的软件包 使用Python3.7创建一个新的虚拟环境并安装依赖项。...图5显示了原始输入图像（Barack Obama的图像）与使用脚本生成了口罩的输出图像之间的比较。我们也可以在人群镜头使用这个脚本。...我们能够成功地复制生成5种不同类型的口罩的过程（详见附录A），这些口罩可以使用dlib和OpenCV叠加在未带口罩的人脸的图像上。 图7到图9显示了在不直接看相机的脸上的更多示例。 ? ? ? ?...结论 该脚本能够在检测到的人脸上生成合成口罩脸，输出图像可用于测试或验证其他面向应用的ML网络，如室内考勤系统的人脸识别、口罩检测等。
加了回归框，训练时候的输出层要作修改：（回归框的作用还是很大的） # compute bbox reg label，其中x1,x2,y1,y2为真实的人脸坐标，x_left,x_right,y_top...,y_bottom，width,height为预测的人脸坐标， # 如果是在准备人脸和非人脸样本的时候，x_left,x_right,y_top,y_bottom，width,height就是你的滑动窗与真实人脸的...IOU>0.65（根据你的定义）的滑动窗坐标。...offset_x2 = (x2 - x_right) / float(width) offset_y2 = (y2 - y_bottom ) / float(height) 很多人可能会有一个疑问：就是训练的时候人脸样本时候回归框...label的，但非人脸呢，这地方可以全给0。
该论文由于京东探索研究院联合悉尼大学以及腾讯数据平台部完成，针对当前用来训练人脸识别模型的真实人脸数据存在隐私权限、标签噪声和长尾分布等问题，提出利用生成仿真的人脸数据来代替真实数据去对人脸模型进行训练...图1：第一行为真实人脸，第二行则是生成人脸 为了能进一步控制生成人脸的各种特性（如身份，表情，姿态和光照条件），我们采用了DiscoFaceGAN[3]作为基本的生成模型，先与真实数据训练得到的模型进行对比分析...通过进一步观察生成的人脸，我们发现同一类（即同一个人）中的样本人脸差异性较小，即类内距离较小。我们利用MDS[4]可视化了真实数据与生成数据的深度特征，参见图2中绿色五边形以及青色三角形。...公式1：身份系数空间的mixup 图3：身份随着Identity Mixup的权重的改变而平滑过渡 为了验证IM能够增大生成人脸数据的类内距离，我们可视化了三种不同程度（通过系数调节）IM后生成人脸的特征...潜在的原因是IM可以被视作为一种很强的数据增强，减少了各个特性对最终准确率的影响。 图6：生成人脸不同特性的对比实验 5 结语 在本文中我们探索了如何利用生成仿真的人脸数据来有效地训练人脸识别模型。
这是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器，既包含基于旧版重制的网红脸，明星脸，超模脸，萌娃脸和黄种人脸生成器，也新增了两款更具美学意义的混血脸和亚洲美人脸生成器，并附赠有通配的人脸属性编辑器。...做了这么多款生成器已经足够用，我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容，而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术，以更好地服务人民。...生成器的作用是可提供我们各种样式的人脸素材，供我们在多种场景下应用并有助于节省寻找真人（人脸）的成本，值得注意的是，每张人脸都是不存在于这个世界上的AI虚拟人物，他们独特且永不重复。...明星脸生成 超模脸生成 萌娃脸生成 黄种人脸生成 混血人脸生成 亚洲美人脸生成 有趣的事情是，在我开源完上述生成器后，一名视觉杂志社的主编找到我，说想一起探讨是否能做出更有辨识度和“惊艳感...更有利的一点是，杂志社有优质的图像素材资源，而我有多变的训练技巧，于是我们合作，做出了这一款“亚洲美人脸”生成器，下面展示一些生成器合成的人脸素材。
0x00 前言 随便聊一下用户画像的存储。...现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个： 如何解决频繁新增和删除标签的场景 如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题 0x01 数据模型设计 从个人角度来讲...有的，其实也就是前言里面提到的： 由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。...计算完成时间不同，如果是以横表的形式存储，那么最终需要把各个小表的计算结果合并，此时如果出现了一部分结果早上3点计算完成，一部分要早上10点才能计算完成，那么横表最终的生成时间就要很晚。...大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的缺失，这在用户画像中很常见。 嗯，上述的问题，主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。
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