效果图1 - 60多张照片的效果图 ? 效果图2 - 点击显示当时的照片 ?...效果图3 - 可以进一步加入文字描述内容与动态效果 思路 一般手机照片都包含丰富的信息，如拍摄时间等等，而python又有强大的PIL图像处理库，使得我们可以轻松解析照片信息。...，十分简便，然后利用Django-restframework库将照片信息生成api，方便前端异步获取。...在前端利用leaflet地图库生成展示效果，为了以后的开发，采用了vuejs框架，利用vue-resource从api异步get数据，并同步到页面。...更进一步是利用时间数据，动态地显示我们的旅途轨迹，以及自动生成整个人生旅途的动态展示效果。 leaflet文档很详细丰富，api文档也很美观，插件也不少。
html+css写的3D旋转图 1、html代码 <!
机器之心专栏 机器之心编辑部 近些年，3D 自然场景的生成出现了大量的研究工作，但是 3D 城市生成的研究工作还寥寥无几。这主要是因为 3D 城市生成更难，人类对于其中的结构失真更敏感。...其中，生成 3D 城市比 3D 自然场景更复杂。在自然场景中，相同类别的物体通常有相似的外观，例如树通常是绿色的。...为了解决这个问题，研究人员提出了 CityDreamer 以生成无边界的 3D 城市，它将建筑和城市背景（包括道路、绿化、水域）生成分别用 2 个不同的模块生成。...这些标注是通过将从 OSM 数据集生成的 3D 城市布局投影至图像上生成的。这种方式可以很容易地将标注数据扩展至世界上的其他城市。...方法 CityDreamer 将 3D 城市生成分解为 4 步：无边界城市布局生成、城市背景生成、建筑实例生成和图像融合。
如果将两个不同数据输入网络得到两个区间，这两个区间要是有重合的话，我们在重合的区域内取一点让解码器进行还原，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
有了前面2章内容，大家应该对CSS 3D的构建，都有了一定认知了，动手能力强的小伙伴可能已经开始自己做好看的效果了。...今天我们就来滚固一下前面学的知识，下面有一个"3D照片墙"示例来加深一下我们所学的知识。...用了绝对定位position: absolute6个子元素会重叠在一起了 我们先使其整个容易元素在3D空间呈现(transform-style: preserve-3d) 定宽定高元素水平垂直居中 {...所以，我们这里的空间相册，只需要每个元素沿着 Y 轴的 3D 旋转，间隔rotateY(60deg)即可形成一个圆环 动画 .photo { ...
应用图片人脸融合技术后，用户输入一张已获得授权的人脸照片后，就能与经过授权的特定形象进行面部融合，生成融合用户形象特征的图片。...腾讯云AI可以利用AI技术，一键生成生动的动漫形象。 用户只需上传一张自己的照片，选一个想要的风格，比如国潮古风，然后一键点击生成，即可输出该风格动漫照片。...3D人脸重建驱动 3D人脸重建驱动技术作为计算机视觉和图形学领域研究的重要方向，近几年逐渐出现在公众视野中，并慢慢得到了大家的青睐，被广泛应用于泛娱乐、影视制作等领域。...腾讯云AI的3D人脸重建驱动技术，可以通过一个普通摄像头拍摄的视频，去生成一个3D头模，用户可以基于这个头模贴纹理，做成一个3D形象，比如贴一个虚拟形象，或者贴一个3D特效等都可以。...腾讯云AI的人像美颜技术，更关注如何“一键化”实现美颜，不需要用户去做太多调整，就能对上传人脸照片实现美白、磨皮、大眼、瘦脸等组合效果。 试妆 现在美妆品牌都陆续推出了云试妆功能。
用3D模型的参数，控制2D照片 目前的3D和2D人脸生成模型，在真实性和参数可控这两方面，有着很大的差异。 3D人脸的参数可以分为几种：脸型变化、姿势差异、表情变化。...然而，目前生成的3D人脸模型普遍存在一个问题：与真实的人脸相差甚远。 因为无论是头发、眼睛、肤质（皱纹）或者口腔（牙齿、舌头），目前的3D人脸模型都难以进行真实的模拟。...与之相反的是，2D人脸生成模型（如目前很火的StyleGAN、StyleGAN2等）虽然能实现照片级模拟，但却没办法独立更改如面部外观、形状或表情等参数。...那么，有没有办法将这两类人脸模型的优势结合起来，利用3D模型的参数控制，生成可以控制具体环节的2D照片呢？...抱着这样的想法，研究者们将2D人脸生成模型StyleGAN2，与一个名为FLAME的3D人脸生成模型进行了结合，如下图所示。
问题描述 在UI设计中，我们常用到照片，就要设计一个“图片详情界面”，但是因为图片太多工作量很大。那么如何快速做照片墙呢？ 解决方案 这里我们需要用到“联系表”这个功能。...在这里设置缩略图的信息，因为我的文件有36张照片，所以我选择了6*6的模式 ? 这时就能看到右上角的工作区在疯狂加载了 ? 最后就能看到成果啦！ 整个过程不超过3分钟哟，是不是能节约很多时间呢!...这样的照片墙好像太扭曲了哈哈哈哈，我们还可以通过修改“数量” ? ?
跳起来的妹子被定格在半空中，成为一张平面的照片。 现在，输入这张照片到特定的程序里，就变成了这样： ? 不只360°，全角度可见的3D立体形象，就好像妹子要从照片里跳出来一样。...而且，既然一张照片就可以生成3D图像，那么连续的一段视频，就可以生成一个动画电影片段啊。 比如这样的动态场景，像是陈佩斯老师的《吃面》： ? 我们把它3D化，从正面看： ? 从侧面看： ?...△ UP-3D数据集 每个数据集上的每项的error都要比此前的研究低，意味着生成的3D模型相对更为准确，更接近人体的真实状况。 ?...部署在手机上，无需3D结构光 云从的这项技术通过对RGB图像的分析，推理出人体或人脸的3D形态，并通过光学透视、阴影叠加等基本光学原则准确预测出各个关键点在3D空间的位置和朝向，从而得到人体的姿态或表情信息...也即是说，如果将这项技术部署在手机上，那么不需要3D结构光也可以实现3D人脸识别，或者制作3D表情。 ?
SC-FEGAN：基于GAN的人脸照片涂鸦编辑 （使用用户的草图和所选颜色进行面部编辑生成对抗网络，可添加/更改耳环，眼镜，发型，酒窝等） by Youngjoo Jo, Jongyoul Park ?...SC-FEGAN（即本项目）非常适合使用直观的用户输入与草图和颜色生成高质量的合成图像。感兴趣的同学可以get下来玩玩~ ?
文中，作者设计了一套三维动态预测和人脸视频生成模型(FaceAnime)来预测单张人脸图像的3D动态序列。...通过稀疏纹理映射算法进一步渲染3D动态序列的皮肤细节，最后利用条件生成对抗网络引导人脸视频的生成。...因此，文章针对这些方面做出了以下贡献： 不同于广泛使用2D稀疏人脸landmarks进行图像/视频的引导生成，文章主要探索包含人脸丰富信息的3D动态信息的人脸视频生成任务； 设计了一个三维动态预测网络...(3D Dynamic Prediction，3DDP)来预测时空连续的3D动态序列； 提出了一个稀疏纹理映射算法来渲染预测的3D动态序列，并将其作为先验信息引导人脸图像/视频的生成； 文章使用随机和可控的两种方式进行视频的生成任务...则整体的损失函数可以表述为： 先验引导的人脸生成:基于提出的稀疏纹理映射，source人脸图像被用于渲染预测的3D dynamics。在这里，稀疏纹理作为引导人脸生成的先验信息。
如今AI越来越强大，居然能够让一张静态图片变成3D动图，有够神奇！....jpg image 例如，image/moon.jpg 运行以下命令 python main.py --config argument.yml 注意：3D照片生成过程通常需要大约...``` depth/moon.png ``` - 如果用户希望使用手动编辑作为3D照片的输入，请记住设置下面列出的以下两个标志。...``` depth/moon.png ``` - `depth_format: '.png'` - `require_midas: False` 上色3D网格（可选
简单来讲，给定一段别人跳舞的视频和用户的一张照片，通过人体 3D 重建与人体分割技术、背景修复和 GAN 生成技术，可以实现用户静态照片随驱动舞蹈动起来，并达到真实、和谐、以假乱真的姿态生成效果。...玩法非常简单，用户只需下载微视 APP，上传单人 / 多人全身正面照，系统即自动对照片进行 3D 建模，生成以假乱真的虚拟形象；接着选择舞种，通过技术能力使虚拟形象按照选定的舞蹈模板「舞动」起来，模拟效果十分逼真...团队研发了一套基于多角度用户图的人体 3D 重建算法，并针对人脸部分单独建模，使得 warp 图在人脸部分可以保持较好的纹理细节与 ID 信息，最终根据用户提供的图像生成 3D 模型。...整体流程图如下所示： 得益于多角度用户图 3D 人体重建、人体分割与 GAN 生成技术三者合一的人体姿态迁移方案，才有了「照片会跳舞」新特效玩法中用户舞蹈的完美呈现。...今年 3 月，微视上线了一种基于人脸图像修复和人脸动作迁移技术的特效玩法「会动的老照片」，不仅可以一键修复老照片、让照片中的人物动起来，还能通过手机实时控制生成图像的面部动作，实现人脸动作迁移。
（引自《视觉SLAM十四讲》） 那么如何拍摄一张有深度信息的照片呢？一种方法是通过双目相机获取深度。...我们可以在同一个图像位置，读取到色彩信息和距离信息，计算像素的 3D 相机坐标，生成点云（Point Cloud）。...模板人脸的方法利用三维人脸上的种子点进行形变，拟合到待测试人脸上，利用拟合参数进行人脸识别，并可通过密集的三维人脸点云对齐方法生成特定的可形变人脸模型。...，研究者的首要任务都是先做大量的数据增强或者生成大量的虚拟 3D 人脸，不过这些方法是否真的具有很强的泛化性能还值得商榷，也许属于 3D 人脸识别的时代还没到来。...Of 3D Faces》一文中提出的一种人脸模型的线性表示，可以将一张 2D 的人脸图片生成其对应的 3D 人脸模型，表示方法为： 其中 和 分别为通过统计分析 PCA 得到的 shape 和
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2D图片“脑补”3D模型，这次真的只用一张图就行了—— 只需要给AI随便喂一张照片，它就能从不一样的角度给你生成“新视图”： 不仅能搞定360°的椅子和汽车...，连人脸也玩出了新花样，从“死亡自拍”角度到仰视图都能生成： 更有意思的是，这只名叫Pix2NeRF的AI，连训练用的数据集都有点“与众不同”，可以在没有3D数据、多视角或相机参数的情况下学会生成新视角...用GAN+自动编码器学会“脑补” 在此之前，NeRF能通过多视图训练AI模型，来让它学会生成新视角下的3D物体照片。...这里研究人员采用了一种叫做π-GAN的结构，生成3D视角照片的效果相比其他类型的GAN更好（作者们还对比了采用HoloGAN的一篇论文）： 那么，这样“混搭”出来的AI模型，效果究竟如何？...实验显示，除了完整模型（full model）以外，去掉各种方法的模型，生成人脸的效果都不够好。 随后，作者们又将生成照片的效果与其他生成新视图的AI模型进行了对比。
实际上，这是人民日报为了建军 90 周年策划的一个活动——“穿上军装 H5”，相当于一键P图，雷军不过是赶了个时髦而已。...天天P图首创的人脸融合技术，是指将用户上传的照片与特定形象进行脸部层面融合，让生成的图片效果既有用户的五官特点，也呈现出对应形象的外貌特征。...实现这一融合结果，是基于对人脸和五官的精准识别定位，利用用户照片和特定形象照片中的五官关键点，进行智能匹配贴合。 AI科技大本营：里面涉及到哪些技术，有哪些难点？...答：生成的效果会受拍摄角度及光线等影响，所以建议用户可以尽量选择清晰正脸照片进行变妆。...在相机这里，我们会在 3D，AR，和智能化这块寻找一些突破口，让相机更加聪明更好玩，做成一款兼具效果美和趣味性强的智能相机；在人脸处理上，我们也会在不断优化换脸效果的同时深度挖掘更多的新玩法。
但是，这些技术似乎在使用层面都不太「接地气」，很少有人将其做成「一键生成」类应用放到手机上，实时类应用就更少了。 到了 2021 年，这种局面正在发生变化。...在一款短视频应用上，我们惊喜地看到，最近火遍全网的「深度怀旧」、「照片唱歌」都已经可以一键生成了： ? 这些特效都来自腾讯微视，用户只需要下载微视 APP，上传一张照片就可以得到想要的特效效果。...其中，「会动的老照片」可以完成老照片上色、超分辨率、让照片中的人物动起来等效果；而「让照片唱首歌」可以让任意照片中的人演唱一首曲目，还搭配丰富的面部表情。...StyleGAN 拥有强大的高清人脸生成能力，但它是非条件生成模型，只能通过随机向量生成随机人脸。...为了增加数据的多样性，研发人员还给该模型加了一个数据增强模块，借助 3D 人脸等技术生成更加多样的数据。借助这一模型，只需要几十张数据就能生成符合要求的人脸。
背景 论文《Persona: Real-Time Neural 3D Face Reconstruction for Visual Effects on Mobile Devices》中吐槽mediapipe
与现有的方法相比，所提出的方法能够从单个2D人脸图像中实时自动地生成笔3D人脸形状，并定位可见和不可见的2D landmarks。大量的实验表明，该方法在人脸对齐和三维重建方面都能达到最新的精度。...该方法利用表情分析生成代理人脸几何，并结合有监督和无监督学习进行人脸细节合成。在代理生成方面，我们进行情感预测，以确定一个新的表达信息代理。...在细节合成方面，我们提出了一种基于条件生成对抗网（CGAN）的深度人脸细节网（DFDN），它同时使用了几何和外观损失函数。...综合实验表明，该框架能够在具有挑战性的面部表情下，生成具有真实细节的高质量三维人脸。 主要结构： ? ? ? 实验结果： ? ? ?...最新的方法通常旨在学习基于CNN的3D人脸模型，该模型从2D图像中回归3D可变形模型（3DMM）的系数，以呈现3D人脸重建或稠密的人脸对齐。
在腾讯优图实验室了解到，判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。...光线活体技术，为“刷脸”提供安全保障 一个简单的假设：拿着一张照片能不能骗过摄像头? 答案是肯定不行。...目前，极光守卫作为安全级别最高的技术之一，通过屏幕来发射不同颜色和强度的光线，投射到面部并由摄像头接收，最后再用一系列算法处理和卷积神经网络，从包含变化光线信号的视频中，分析并推导活体判断所需的人脸3D...（我们尝试用高清打印并且裁去边框的伪造照片来“刷脸”，提示验证失败） 腾讯优图表示，这个新的方法通过光线的变化，可以恢复出一个3D的信息，原理也是结构光的思想。...必须要有一个主动能够发射光线的光源，然后发射出去，发出去之后，然后光会在这个物体的表面发生反射，然后反射的光线，然后我们再拿一个传感器，可以说就是摄像头，对这个光反射回来的光线进行处理，就像你拍下了一张照片这样
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