它之所以能辅助绘画新手和普通用户画出像样的肖像画，是因为可以根据你的初始线条给出人像全局框架和局部细节的素描线条。
看到这个标题你可能觉得，我这次终于开始标题党了。然而众所周知，我是标图党~，一般不会做标题党这种事情，既然说了分分钟实现，那就说明——代码在十行左右。
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。近几年随着研究方法的进步以及相关数据集的收集，人脸风格化成为了一个非常热门的研究领域和应用方向，本文我们来介绍其中的核心技术和相关资源。
甚至不画嘴，也不会生成无嘴怪人。效果真实，画面高清，连脸上的皱纹，都刻画得清清楚楚。
拿到神笔的马良，可以画物品、画动物、画食物，而且，这些画作都可以一秒钟从画面上出来，变成真实世界中存在的东西。
Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111，简称A1111）是一个为高级用户设计的图形用户界面（GUI），它提供了丰富的功能和灵活性，以满足复杂和高级的图像生成需求。由于其强大的功能和社区的活跃参与，A1111成为了Stable Diffusion模型事实上的标准GUI，并且是新功能和实验性工具的首选发布平台。
本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图像合成方面的论文，然后给出下载地址以及开源代码 github（如果有开源）。
印度TCS机器人研究实验室的研究人员推出了一种名为“ Chitrakar”的人工智能（AI）系统，该系统将人脸的图像转换为可识别的非自相交环，称为Jordan曲线。最后该曲线可以使用机械手生成人的原始图像的逼真的肖像。
这个就不多讲了，大家登上github，拷贝下来直接启动就行了。但是确保你有大于8G的显存，否则在使用中会非常慢，并且可能会出现某些功能无法使用的问题。
自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点定位（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究。 在深度学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：LBP,Gabor等）和降维两个步骤，代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法。在深度学习方法流行之后，代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。 一般而言，人脸识别的研究历史可以分为三个
生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。
真相可能让你大跌眼镜，第二行的帅哥美女都是AI根据第一行的灵魂画作想象出来的。神奇的是AI能准确地识别出潦草的笔触画出的发型、眉毛、眼神、脸部轮廓，甚至是嘴巴的张合和笑容，还有胡子的分布，没有画出的耳朵就用头发遮住，可以说完美地抓住了草图中的所有关键信息。如果这个AI听得懂语言的话，或许会让罪犯画像师担心自己的饭碗。
此前，机器之心报道过三星人工智能研究中心和伦敦帝国理工学院提出的新型端到端系统，仅凭一张人脸照片和一段音频，就可以生成新的讲话或唱歌视频。
人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
图像处理方面 图像风格转换,neural-style可以生成各种有意思的图:anishathalye/neural-style（链接https://github.com/anishathalye/ne
近年来，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）成为了人工智能领域最为炙手可热的研究方向。GAN 的想法最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出。GAN 用对抗的方法，同时训练了一个「生成模型（G）」与一个「判别模型（D）」，在学习的过程中，生成模型的优化目标是尽可能地去生成伪造的数据，从而获得真实数据的统计分布规律；而判别模型则用于判别给出的一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型。最终，当一个判别模型无法准确分辨生成模型所生成的数据是否为伪造时，此时我们认为判别模型与生成模型都已经提高到了较高的水平，生成模型所生成的数据足以模仿真实世界中的数据。因此，当我们使用 GAN 来「识别」图片时，我们不但识别了图片的内容，还可以生成各种不同内容的图片。费曼曾经说过：“What I cannot create, I do not understand.”生成模型为人工智能的研究提供了一种“create” 的可能性，因而引起了广泛的关注。
本文介绍了人脸对齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点，并介绍了当前有哪些对齐算法和深度网络模型，最后列举了人脸对齐在移动端选择对齐算法时需要考虑的几个问题。
刚刚！第28届ACM国际多媒体会议（ACM MM）最佳论文奖、最佳学生论文奖、最佳demo奖、 最佳开源软件奖在内的所有多媒体领域大奖都已出炉。
（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）
问耕 发自 LZYY 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能又来拯救你的涂鸦大作了！ 今年2月底，量子位介绍过一个“分分钟画只猫”的AI应用，如今三个月过去，还是相同的配方、还是熟悉的味道，
前言 论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com
抖音提供的功能很多，照片视频处理都不在话下，搞笑如各式贴纸、妆容术、换头换脸、图像风格迁移等，浪漫如“吹蒲公英”，严肃如后台的“鉴黄”，以下对抖音里与计算机视觉相关的产品功能点进行体验与分析。
WidsMobAIRetoucher是Mac上的一款智能AI修图软件，拥有编辑，美化，降噪，色彩过滤等多种功能，可以自动而轻松的编辑照片，为客户减轻工作强度，并提高编辑质量。
原文链接：https://machinelearningmastery.com/impressive-applications-of-generative-adversarial-networks/
在角色扮演游戏（RPG）中，如现代经典犯罪游戏侠盗猎车手，许多玩家是根据自己的形象来塑造游戏中的角色。但是现在的内置字符定制系统越来越复杂，它们可能需要手动调整数十个甚至数百个参数，要花费几个小时才能完成。
论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
肖像画作为人物画的一种，其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
画家可以用寥寥数笔创造出迷人的画作，我们试图研究如何让机器掌握这样的能力。通过结合神经网络笔画渲染器和基于模型的深度强化学习，我们的 AI 可以用笔画描绘纹理丰富的自然图像。AI 用数百个笔画就可以实现视觉效果很好的图画，对于每个笔画，直接确定笔画的位置和颜色等。AI 的训练过程不需要人类绘画的经验或者笔画轨迹数据。
本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容（需要安装opencv-python库，参见 OpenCV-Python，计算机视觉开发利器）。基本思想是读入一张照片图，然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便，我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。
在即将到来的ACM MM 2022学术会议上，来自美国罗彻斯特大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和Snap Research的作者们将展示一项名为“Cloud2Sketch”的有趣工作。 你可曾仰望天空，想象着云朵的形状？在这篇文章中，作者们展示一项用想象出的素描增强云层的有趣任务。 与一般意义的图像到素描转换任务不同，这项任务面临着独特的挑战：现实世界的云和物体的相似性各不相同；凭空生成的绘画往往会产生不可辨认的物体；而从素描库检索的方案由于形状上的不一致并不能直接适用；同时最优的想象也是主观的。 作者提出“C
机器之心报道 编辑：马梓文 Midjourney 5.1 已经发布，为生成式人工智能艺术服务质量带来了另一个重大改进。 AI 绘图已经不断刷新人们对 AIGC 的认知了，AI 的创造力已经越来越让人惊叹。这不，Midjourney 5.1 的到来再一次将它们的作品推向更高的舞台。 Midjourney 5.1 的引擎 "更有主见"，接近于在 Midjourney4 得到的那种结果，但质量更高，并有一个”RAW 模式，供那些不希望图像过于有创造性的人使用。 Midjourney5.1 简短的提示使用起来更加
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
各位童鞋，你是否曾经羡慕过别人的素描呢，而你又没学过素描，是能找别人给你画呢，现在，咱们强大的ps也可以画素描了，大家一起跟我来！（照片来自主页君萌哒哒的爱妃）
抠图是图像编辑的基础功能之一，在抠图的基础上可以发展出很多有意思的玩法和特效。比如一键更换背景、一键任务卡通化、一键人物素描化等。正是因为这些有意思的玩法，CVPy网站上的一键抠图功能上线以来，从赞数来看，人气之高已经遥遥领先于CV派内其他高手，可见此模型的受欢迎程度。
提出语义区域自适应归一化（SEAN），它是条件生成对抗网络的简单但有效的构建块（条件是描述输出图像中的语义区域的分割mask）。基于SEAN，可以构建单独控制每个语义区域风格的网络结构，例如可为每个区域指定一个风格参考图像。代码：https：//github.com/ZPdesu/SEAN
机器学习领域正在飞速发展。GitHub 是一张举世瞩目的白板，高质量的代码通常被发布在这张充满智慧的无限大白板上。
Topaz Photo AI Mac版是一款功能强大的图像处理软件，使用人工智能技术对照片进行自动优化和增强。该软件可以自动调整曝光、对比度、色彩、细节等参数，同时还可以智能去除噪点、模糊和其他不良影响。Topaz Photo AI 支持多种图像格式，包括 RAW 格式，在处理图片时能够保留最高质量的细节和精度。
显存32G是我们普通电脑很难达到的水平，腾讯云的HAI在最近的官方推广中应该很多小伙伴们都使用过了，特别是图像生成的【Stable Diffusion】服务，并且我们可以选择32G显存的虽然当前只有默认的模型功能，但是用起来还是能满足我们的需求的进阶型服务，就说跑【sd-webui-animatediff】拓展功能，那就十分的有意思了，由于网络下载的比较慢，本章节我们先来说一下各种采样方式对应生成内容的结果。
叮叮当，叮叮当，吊儿个郎当，一年一度的圣诞节到咯，我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的：
今天来和大家聊聊一件非常有趣的事情——将图片转换成漫画风格的 API！如果你是一个漫画党，相信这个话题一定会让你感到兴奋。通过这个 API，你可以将你的照片变成漫画风格，让它们变得更加有趣和艺术！
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用，通过对图像进行分析、增强和转换，可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心，为你介绍一些常见的图像处理算法和技术，并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
漫画可被定义为通过素描、铅笔笔画或其他艺术形式以简化或夸大的形式描绘人物的形式（通常是面部）。作为传达幽默或讽刺的一种形式，漫画通常用于娱乐，作为礼品或纪念品，也可由街边艺术家创作。艺人可以从被画者面部捕捉到独特的特征，并进行夸大和艺术化。
多伦多大学的神经科学家们开发的一项新技术，可以根据脑电图(EEG)收集的大脑活动，重建人们所感知到的图像。 由Adrian Nestor实验室的博士后Dan Nemrodov开发的技术，能够根据脑电图
注意公众号头像的朋友会发现，我最近换了个头像，这里分享几个网站打造一个自己的专属头像。
微软发布一张图生成数字人技术VASA-1，网友看过直呼“炸裂级效果”，比“AI刘强东还真”。
我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描、卡通、黑白等等，今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。
0，图像上色及其分类 图像上色一般分为两种：无引导上色和有引导上色。 顾名思义，无引导指的是全交由算法进行自动化上色，而有引导则在上色过程中有人为（其它参照）干预，比如给出一幅风格参考图像或指定某一区域为特定颜色。 图像上色的主要难点比如：1）数据集获取；2)上色的语义辨识性，前背景、各目标实例独立色彩效果；3）合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是：1）GAN生成模型擅长图像转换任务，而图像上色也属于图像转换；2）训练效果引入判别器判定，对抗损失可视作一种”学习出来“的loss，减免
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