9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。...目前人脸融合为每个活动均提供500次免费额度，可帮助您轻松测试活动效果。此外人脸融合控制台也提供了demo，点击素材管理-调节参数可以在线体验、调整融合效果。...选脸融合 支持多脸、选脸融合，最多支持指定融合3张人脸，可应用在全家福、与明星合照等多人场景，增加活动的互动趣味性。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包，享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。
笔者简述： 这篇论文主要还是在于深度估计这块，深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的，双目，RGBD，激光雷达，单目，其中最难大概就是单目了。...我们提供了具有挑战性的 Euroc 数据集的结果，并表明我们的方法比直接融合单目 SLAM 的深度提高了 92% 的准确性，与最佳竞争方法相比提高了 90% 1....相反，单目相机便宜、重量轻，代表了最简单的传感器配置来校准。 不幸的是，由于缺乏对场景几何形状的明确测量，单目 3D 重建是一个具有挑战性的问题。...在这项工作中，我们展示了如何从使用密集单目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点，我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...2.2.深度融合 绝大多数 3D 重建算法都基于将深度传感器提供的深度图融合到体积图 [13、15、17] 中。
整个过程都是根据社区文档 https://bk.tencent.com/docs/document/7.0/253/69744
本篇文章有别于传统的多因子研究，我们并未将重点放在阿尔法因子的挖掘上，而是通过对股票组合的权重优化计算，找到了在市值中性、行业中性、风格因子中性约束下的最优投资...
环境：Asianux 7.3 需求：安装Oracle 11.2.0.4 单实例 背景：系统使用默认的最小安装部署，Oracle安装额外需要的包统一使用yum安装。...libstdc++-devel make sysstat unixODBC unixODBC-devel pdksh ksh Oracle具体的安装步骤可参考之前的随笔： Linux平台oracle 11g单实例
台式机单硬盘安装黑苹果体验 一直听说黑苹果坑比较多，尤其驱动更是让很多人崩溃，自己试着在台式机上折腾了下MacOS，学习了一些别人的经验，很快搞定，体验还不错，现在只是USB3.0接移动硬盘的时候会识别不出来
通过快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征，支持单脸、多脸、选脸融合，满足不同的用户需求。 ?...实现人脸融合 基本流程 1.进入腾讯云控制台，找到人脸融合产品。 2.进入人脸融合产品界面，创建活动。 3.上传需要融合的照片。 4.实时查看测试结果。...4 查看实验结果 选择一张图片为融合底版，点击融合底版照片右侧的测试效果： ? 进行人脸融合测试结果： ? 你能猜出这个是谁和谁的人脸融合吗？...从测试结果来看[腾讯云]的人脸融合效果是很棒的，并且这个产品不仅支持两张人像融合，还支持单脸、多脸、选脸等功能融合，最多支持指定融合3张人脸，用户可应用在全家福、与明星合照等多人互动场景。...据官方报道，[腾讯云]的人脸融合平均处理时长仅需数百毫秒，即一键上传人脸照片就可体验人脸融合效果，六个字总结就是-方便，快捷，精准。
Mock 测试 在工程项目中，我们编写的程序往往依赖于外部的接口调用，但在单测环节，我们应该做到保证我们的程序在外部接口返回正确的前提下结果的正确性，但由于实际的运行环境、权限等等条件的限制，我们往往不能在例行的自动化单元测试中真的去调用外部接口
通过快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征，支持单脸、多脸、选脸融合，满足不同的用户需求。...478bd41d0ee3182ee3cec31cb31ba45.jpg 实现人脸融合 基本流程 1.进入腾讯云控制台，找到人脸融合产品。 2.进入人脸融合产品界面，创建活动。...付费请参考人脸融合官方定价。...从测试结果来看[腾讯云]的人脸融合效果是很棒的，并且这个产品不仅支持两张人像融合，还支持单脸、多脸、选脸等功能融合，最多支持指定融合3张人脸，用户可应用在全家福、与明星合照等多人互动场景。...据官方报道，[腾讯云]的人脸融合平均处理时长仅需数百毫秒，即一键上传人脸照片就可体验人脸融合效果，六个字总结就是 -方便，快捷，精准。
允中 发自 凹非寺 文章转载自 量子位（QbitAI） 前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。...欢迎大家来体验~ 下面送上真·干货（附代码）！ 1.效果实测 以下效果均采用百度与哈工大联合开发的STGAN模型在飞桨开源的实现 ? ?
在本文中，我们提出了单样本说话脸化身（OTAvatar），通过泛化可控的三平面渲染方案来构建人脸化身，如此即可从单张参考肖像构建个性化化身。...动画器结构 我们使用两阶段策略来实现单样本化身重建：1）建立 3D 人脸生成器；2）使生成器可控。...实验 我们在照片级说话脸视频的动画化上评估 OTAvatar 并与支持身份泛化的 SOTA 动画方法进行了比较。...所有方法均使用正视角的第一帧肖像来提取身份特征，并利用连续帧的表情和不同相机视角下的姿态生成说话脸。该主体不包含于任何方法的训练集中。 消融实验 表 3：反演解耦超参数的消融实验。...联合训练无法在单样本化身构建中维持身份信息。
之前杨幂换脸事件登上了热搜，让大家关注到AI换脸这件事，并且有部分网友担心：这要是被用到爱情动作片里去可该咋整？更有甚者，有人用此技术行骗，真假难辨，大家一定要警惕！...今天我们就来看一下：1行Python代码实现AI换脸是多么的简单，赶紧转发给身边的朋友，普及一下常识~图片AI换脸，1行代码就够了先假设一个应用案例：找一张你的照片，把自己的脸换成刘德华的，是个美好的例子吧...\python-office\换脸后的照片.jpg', configPath=r'配置文件，见下文说明')图片
---- RocketMQ的安装（单节点） 接下来，我们从无到有 ，搭建一个RocketMQ的环境吧，单节点走起 。
允中 发自 凹非寺 量子位编辑 | 公众号 QbitAI 前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。...欢迎大家来体验~ 下面送上真·干货（附代码）！ 1.效果实测 以下效果均采用百度与哈工大联合开发的STGAN模型在飞桨开源的实现 ? ?
因此，笔者对 Rust 和 Wasm 的融合非常感兴趣，在此兴趣驱动之下，开发了一个前端较完整的 WebAssembly 博客应用。...因此，本文从一个简单但前端完整的博客，对 Rust 生态中赞数最多的 wasm 框架 yew 进行稍完整的体验。 Rust 生态中，较完整的 wasm 框架主要有 yew、seed，以及 percy。...笔者进行简单的使用后，选择了 yew： 关于 Rust wasm 框架的选择以及入门教程，请参阅文章《Rust 和 Wasm 的融合，使用 yew 构建 WebAssembly 标准的 web 前端（1...就笔者体验而言，熟练后，开发效率非常可观。不同的技术，不能下绝对结论。但如果说新的起步项目，仅考虑技术选择，笔者一定会选择 Rust wasm/模板库 + async-graphql 的组合。...使用方面，即是 web 应用体验。但如果希望网站对 seo 更友好，则不太合适。 团队 目前，此项目是笔者个人开发的。根据开发过程来看，如果团队应用，可能需要有较高的设计要求。
Surfer 23是一款功能强大的三维地质和地形建模软件，让用户能够以高精度的方式轻松生成多种复杂的地形图像和模型。Surfer 23可以用于多种应用领域，例如...
我们使用晚期融合方法，其中每个模态被单独处理，并在处理步骤的最后部分融合。该方法在标准位置识别基准上实现了最先进的性能。在训练多模态描述符时，我们也发现了支配态问题。
给你发个“坐标”吧—— 这是今年，我们与央视携手，打造的国内首个“数实融合虚拟音乐世界”节目体验。...但基于TMELAND首创的“端云协同3D技术”，不管是在手机、还是在电脑上游览，整个虚拟世界的体验都一样流畅，甚至能同时容纳10万用户同屏互动。 所以在节目全程，你都可以自由活动。
单目深度估计的新 SOTA 论文: https://arxiv.org/pdf/2009.09934.pdf 代码: https://github.com/abhinavsagar/msnnff 单目图像的深度估计是计算机视觉中一个有挑战性的问题...在论文中，我们采用了一种新的网络结构，利用多尺度特征融合的方法来解决这个问题。我们的网络使用两个不同的块，第一个使用不同的滤波器大小的卷积并合并所有的单独特征图。...然而使用单目摄像头有低功耗、轻便和便宜的优点。因此似乎是一种更好的选择。历史上，深度估计主要是使用立体摄像头解决。最近流行使用一系列卷积网络结构， 从单张图像或单目摄像头来解决深度估计问题。...重点 我们为单目深度估计提出了一种新颖的端到端可训练网络。 我们介绍了网络结构、训练细节、损失函数和消融研究。...结论 论文中提出了一种基于多尺度特征融合的单目深度估计网络结构。我们介绍了网络结构，训练细节，损失函数和使用的评估度量。
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