Tracking.js 是使用 CPU 进行计算的，在图像的矩阵运算效率上，相对 GPU 要慢一些 通过 navigator.mediaDevices.getUserMedia API（基于 WebRTC...整体方案 主要分为以下几个关键步骤： 调用摄像头（需获得用户授权允许），获取摄像头的视频流数据 使用 face-api.js 识别视频流中的人脸特征点，定位出人脸的位置 符合人脸特征时，暂停视频流，根据视频流当前帧...下面我详细讲下，如何使用 face-api.js 在实时视频流中进行人脸的检测 1、引入 face-api script 标签方式，获取 最新脚本 (https://github.com/justadudewhohacks.../face-api.js/tree/master/dist) face-api.js"> 或者 使用 npm 方式 npm install face-api.js...(待检测的数据源, 模型的配置参数); const detections2 = await faceapi.detectSingleFace(待检测的数据源, 模型的配置参数); 4、常用人脸检测模型介绍
它允许你在浏览器上训练模型，或以推断模式运行预训练的模型。TensorFlow.js 不仅可以提供低级的机器学习构建模块，还可以提供高级的类似 Keras 的 API 来构建神经网络。...，不过现在 face-api.js 已经支持 Node 端了，他推荐直接使用 face-api） face-api.js 是一个建立在 Tensorflow.js 内核上的 Javascript 模块，...image.png face-api.js 的使用方法 引入方式 如果你不使用打包工具的话，可以直接导入 face-api.js 的脚本：dist/face-api.js 获得最新的版本，或者从 dist...: new FaceRecognitionNet(), // 面部识别 faceExpressionNet: new FaceExpressionNet(), // 表情识别...这也就是国外一个机器学习的布道者 Dan Shiffman 在 视频 中一直所强调的：并不是所有的机器学习入门都应该从学习算法入手，毕竟术业有专攻，目前已经有很多人建立了很多成熟的模型（图形检测，文本识别
它允许你在浏览器上训练模型，或以推断模式运行预训练的模型。TensorFlow.js 不仅可以提供低级的机器学习构建模块，还可以提供高级的类似 Keras 的 API 来构建神经网络。...的人脸识别包，不过现在 face-api.js 已经支持 Node 端了，他推荐直接使用 face-api） face-api.js 是一个建立在 Tensorflow.js 内核上的 Javascript...为了实现特征点识别这个目标，face-api.js 又实现了一个简单的卷积神经网络，它可以返回给定图像的 68 个人脸特征点： 通过该算法，face-api.js 训练了一系列的模型，通过使用这些已经训练好的模型...: new FaceRecognitionNet(), // 面部识别 faceExpressionNet: new FaceExpressionNet(), // 表情识别 ageGenderNet...这也就是国外一个机器学习的布道者 Dan Shiffman 在 视频[11] 中一直所强调的：并不是所有的机器学习入门都应该从学习算法入手，毕竟术业有专攻，目前已经有很多人建立了很多成熟的模型（图形检测
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术...为保证准确性，输入测试集的图像应以人脸为中心，所以需要对面部进行边框对齐。为此 face-api.js 通过一个简单的 CNN 来找出确定人脸图像的 68 个标志点，为下一步人脸识别做准备。 ?...第一步：获取脚本 可以从 dist /face-api.js 上获取最新脚本： ? 也可以通过 NPM 获取： ?...第二步：加载数据模型 模型文件可以作为 Web 应用程序的静态资源，也可以挂载到其他位置，可以通过指定文件路径或 URL 来加载模型。 假设模型在 public/models 目录下： ?...如果是加载特定模型，则为： ? 第三步：获得完整描述 HTML 图像、画布或视频都可以作为网络的输入。下面是获取输入图像，即所有人脸的完整描述： ? 也可以自主选择人脸位置和特征： ?
对于入门者而言，自己使用TensorFlow去训练模型不是一蹴而就的，这里面涉及到很多深度学习以及TensorFlow的基本概念，例如张量、隐藏层、激活函数、卷积层、池化层等。...face-api已经实现了上述三个步骤，为开发者提供了人脸识别的模型，并封装成了简易的api，使我们能在前端项目上更方便地使用人脸识别技术。...face-api的使用 引入方式 方式1: 如果我们不使用打包工具的话，可以直接将github库中的dist目录下的脚本face-api.js直接导入 face-api.js"...> 方式2: 使用npm来引入face-api库； npm i face-api.js 初始化模型 借助不同的卷积神经网络，face-api提供了一系列模型。...('/weights')//加载面部 68 点特征识别模型 在口红分析神器中，我们仅需要加载ssdMobilenetv1和faceLandmark68Net模型即可。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。...使用face-api.js进行人脸检测 到目前为止，face-api.js单独实现了基于SSD Mobilenet v1的CNN进行人脸检测。...所以我们要用到MTCNN，它现在可以在face-ap .js中使用了！MTCNN是一种更轻量级的面部检测器。...在修改了一些MTCNN实现之后，结果表明，与SSD Mobilenet v1相比，即使在CPU上运行推断，也可以在更低的推断时间获得相当可靠的检测结果。...在这个例子中，我会使用我的摄像头再次跟踪和识别一些《生活大爆炸》主角的脸，但当然你可以使用这些代码来跟踪和识别自己。 要显示网络摄像头中的帧，只需使用如下视频元素即可。
但是为了更好地理解 face-api.js 使用的方法。要实现人脸识别，强烈建议参与一起学习，因为我经常会被问到这个问题。...简单来说，我们实际上想要实现的是，识别给出的一个人的面部图像，用作输入图像（input image）。...为此 face-api.js 实现了一个简单的 CNN 网络，此网络返回给定人脸图像的 68 个点的面部特征。 根据特征点的位置，边界区域可以集中在面部中心。...： npm i face-api.js ▌加载模型数据 根据你的应用需求，可以专门加载需要的模型，但是要运行一个完整的端到端示例，我们需要加载人脸检测、人脸特征检测和人脸识别这三个模型。...模型文件在 repo 上可用，可在此找到。
现在回到我们最开始比较两张脸的这个问题上：我们将使用每个提取的面部图像的面部描述符，并将它们与参考数据的面部描述符进行比较。...加载模型数据 根据您的应用程序的需求，您可以专门加载您需要的模型，但是要运行一个完整的端到端示例，我们需要加载人脸检测、 脸部特征点和人脸识别模型。模型文件可以在 repo 或点击这里获取。...或者，如果你仅仅想加载特定的模型： ? 从输入图像中获得对所有面孔的完整描述 神经网络接受 HTML 图像、画布、视频或者张量等形式的输入。...正如前面提到的，我们使用欧氏距离度量相似度，结果证明它是有效的。我们最终得到了在输入图像中检测到的每个面孔的最佳匹配。 最后，我们可以将边界框和它们的标签一起绘制到画布上，以显示结果： ? ? 好了！...也欢迎在 github repository 上评价。请继续关注更多教程！
总结速览 解决的问题 跨身份重演（Cross Reenactment）的挑战：传统基于几何先验（如面部关键点、3DMM）的方法在源图像与驱动视频面部几何差异较大时（如不同种族、年龄、性别），容易产生面部伪影...每个DiT块的隐藏状态被重新表示为 实验 Multi-Expr数据集 为解决当前多角色面部表情视频数据集的稀缺问题，本文提出了专门为此设计的Multi-Expr数据集。...下图3展示了ExprBench的肖像图像和驱动视频示例。 实现细节 本文采用Wan2.1-I2V-14B作为预训练模型，在单角色数据集Hallo3和Multi-Expr数据集上训练。...本文在ExprBench上评估所有方法。对于自驱动重演评估，使用第一帧作为源输入图像，驱动视频作为真实标签。...基于GAN的LivePortrait与基于UNet的HunyuanPortrait、X-Portrait和FollowYE在FID和FVD上表现较差，表明其在视频质量（尤其是面部细节保留）上逊于基于DiT
面部追踪技术并不是什么新鲜的技术，但是今年3月公布的Face2Face无疑彻底改变了它的意义。这项技术可以非常逼真的将一个人的面部表情、说话时面部肌肉的变化完美的实时复制到另一个视频中的角色上。...左上角的人就是最终的使用者，被称为源角色（Source Actor），左下角的是会被替换掉表情和嘴型的角色，被称作目标角色（Targt Actor）。...Face2Face先使用特定的算法重构目标角色和源角色的脸型特征。当算法运行时，它会同时追踪目标和源角色的脸上的表情。然后用一种变形函数在套用源角色的变化模型后重新渲染目标角色的脸的形状和光照。...据团队在论文和演示视频里表示，同之前的面部追踪技术相比，Face2Face的主要进步在变形各种算法，包括RGB追踪算法、传输函数以及嘴部模型建立上的改进。 最终的表现就是极高的实时性，以及真实性。...Face2Face仍然维持了目标角色的嘴部形状，而现有的模型要么是把源角色的嘴型复制到目标角色上去，要么就是采用通用的渲染模型。这两者都会导致很不稳定的结果。
通过使用驱动视频将静态照片中的人物动画化，以精确匹配驱动者的头部运动、面部表情、情绪甚至声音，无论在视觉效果还是在眼睛、嘴唇的细节控制上都达到较高的水平。...具体步骤包括： 使用深度学习模型（如Hourglass网络或基于热图的方法）检测图像中的面部关键点。 关键点用于描述面部几何形状和结构，提供驱动视频中面部运动的信息。...使用该变形场将源图像进行像素级的变形，以匹配驱动视频中的面部动作和表情。 变形场通常通过光流法或基于网格的变形技术生成。...数据策划 数据策划是创建高质量训练数据集的过程，以确保模型在多种情况下都能生成逼真的动画。具体措施包括： 大规模数据集收集：收集包含多种面部表情和姿态的图像和视频，确保数据的多样性和代表性。...这些调整基于驱动视频中对应区域的运动特征，确保这些区域在动画过程中保持自然过渡。 无缝衔接：拼接模块生成的调整参数应用于源图像，使得变形后的图像在细节上无缝衔接，避免出现明显的拼接痕迹。
μ-BERT可以在大规模未标记数据集（高达8百万张图像）上训练，并在未见过的面部微表情数据集上实现高精度的效果。...此外，标准BERT在视觉问题中只能从完整的图像或视频中学习，无法准确检测面部微表情的细节。因此，需要针对视觉问题进行改进，以更好地适应视觉任务的特点。...虽然这种方法可以避免使用标记化器，但它只考虑图像中的上下文。因此，它不适用于微表达，这需要理解来自连续视频帧的语义信息。因此，本文提出了µ-BERT来解决这些局限性。...通过DMA，模型可以学习到连续视频帧之间更多的微小运动变化，从而提高对微表情的识别准确性。 6....仅使用 Blockwise Swapping 的方法比 MAE 在性能方面提高了2个百分点，Blockwise Swapping 的作用： 强制模型学习图像内部的局部上下文特征 帮助网络识别两帧之间的微小差异
功能 第一阶段实现对图片中人脸的识别并打上标签(比如：人名) 第二阶段使用摄像头实现对人物的识别，比如典型的应用做一个人脸考勤的系统 资源 face-api.js https://github.com...代码解析 这里对face-api.js类库代码做一下简单的说明 function dodetectpic() { $.messager.progress(); //加载训练好的模型.../ 的介绍 在使用这些方法前必须先加载训练好的模型,这里并不需要自己照片进行训练了，face-api.js应该是在tensorflow.js上改的所以这些训练好的模型应该和python版的tensorflow...都是通用的，所有可用的模型都在https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/tree/master/weights 可以找到 //加载训练好的模型（weight.../master/weights') ]).then(async () => {}) 非常重要参数设置，在优化识别性能和比对的正确性上很有帮助，就是需要慢慢的微调。
Trae 相关的命令行后，你可以在终端中使用命令行更快速地完成 Trae 相关的操作。...例如： 使用 trae 命令快速唤起 Trae。 使用 trae my-react-app 命令在 Trae 中打开一个项目。 点击 安装 trae 命令 按钮，然后完成授权流程。...面相算命 面相算命 项目背景 一直以来都感觉科学和传统相结合的产品很微妙，在目前 AI 工具大行其道的形势下，有不同背景、不同角色的人在使用 AI 工具帮助我们在生活中和工作中提效，面相算命也是很多人需要的一种功能...功能特点 实时人脸检测：使用摄像头实时捕捉用户面部 面部特征分析：分析面部轮廓、表情等特征 性格特点评估：通过雷达图直观展示性格特点分析 运势预测：包含事业、婚姻等方面的运势分析 每日宜忌：提供个性化的日常建议...启用 GitHub Pages 进入仓库的 Settings → Pages 选择部署源： Branch: gh-pages Folder: /(root) 点击 Save 仓库地址 https://
不过，要使用FaceSwap并不难，GitHub repo提供了极为详细的训练教程，你需要做的只有： 收集照片和/或视频 从原始照片中提取人脸 利用从照片/视频中提取的人脸训练一个模型 使用训练好的模型对自己的照片...它可以将任意的现有图像和视频组合并叠加到源图像和视频上。 Deepfake 允许人们用简单的视频和开源代码制作虚假的色情视频、假新闻、恶意内容等。...研究团队在 Face2Face 上所做的工作为 HeadOn 的大部分能力提供了框架，但 Face2Face 只能实现面部表情的转换，HeadOn 增加了身体运动和头部运动的迁移。...HeadOn 技术的图示 研究人员在论文里将这个系统称为 “首个人体肖像视频的实时的源到目标（source-to-target）重演方法，实现了躯干运动、头部运动、面部表情和视线注视的迁移”。...，描述了一种经过改进的 “换脸” 技术，可以在视频中用一个人的脸再现另一人脸部的动作、面部表情和说话口型。
HeadOn的视频演示： 研究人员在论文里将这个系统称为“首个人体肖像视频的实时的源到目标（source-to-target）重演方法，实现了躯干运动、头部运动、面部表情和视线注视的迁移”。...这个虚拟形象具有完整头部的参数化3D模型，使用混合形状进行表情控制，并与个性化的上身模型集成。...自动合成一个上半身模型 一种新的实时重现算法利用这个代理来真实地映射面部表情和眼睛注视，以及捕获的源参与者对目标参与者的头部动作和身体动作。...正如研究人员所说： 尽管当前的面部重现技术效果令人印象深刻，但它们在操控类型上仍然存在着根本性的限制。...如果你曾使用Animoji或Bitmoji来聊天，你可能已经注意到这些表情看起来是多么不自然——至少对我们这些看动画片长大的人来说很不自然——说话时不会动脑袋和脖子，面部表情也只有那几种。
最近来自西安交通大学等的研究人员提出了SadTalker模型，在三维运动场中进行学习从音频中生成3DMM的3D运动系数（头部姿势、表情），并使用一个全新的3D面部渲染器来生成头部运动。...另一种流行的方法是基于latent的人脸动画，主要关注在对话式人脸动画中特定类别的运动，同样很难合成高质量的视频，因为虽然三维面部模型中包含高度解耦的表征，可以用来单独学习面部不同位置的运动轨迹，但仍然会生成不准确的表情和不自然的运动序列...即，从驱动的音频中单独学习头部姿势ρ=[r, t]和表情系数β，然后使用这些运动系数被隐式地调制面部渲染用于最终的视频合成。...至于其他细微的面部运动（如眼睛眨动）等，可以在渲染图像上的额外landmark损失中引入。...模型使用KL散度来衡量生成运动的分布；使用均方损失和对抗性损失来保证生成的质量。 3D-aware面部渲染 在生成真实的三维运动系数后，研究人员通过一个精心设计的三维图像动画器来渲染最终的视频。
该损失利用预训练的人脸识别模型来衡量交换后的人脸与源身份之间的相似度： 其中 表示预训练的人脸识别模型， 表示两个特征向量之间的余弦相似度。...ID检索和相似度使用人脸识别模型通过余弦相似度计算。姿态准确度通过估计姿态与真实姿态的欧氏距离衡量，而表情准确度则通过对应表情嵌入的L2距离计算。...通过比较源视频和交换视频之间的光流场实现运动抖动分析（时间一致性，简称TC），以量化不自然的面部运动。...因此，除了改变外观外，CanonSwap还支持修改表情和姿态。具体而言，在变形回的过程中，目标的表情可以被替换为源的表情，从而实现身份和表情的同时转移。...这一能力使得人脸交换和面部动画可以在同一框架内实现。如下图7所示，CanonSwap不仅能进行人脸交换，还能对目标图像进行动画处理，使其模仿源的表情和动作，从而拓宽了其潜在应用场景。
100位计算机专家对DeeperForensics-1.0中包含的视频子集质量进行排名时，报告指出与其他流行的Deepfake检测语料库相比，DeeperForensics-1.0在规模上的真实性均领先...研究人员在一份详细说明其工作的预印论文中写道：“我们发现，源面部在构建高质量数据集方面比目标面部发挥着至关重要的作用。” “特别是，源面部的表情，姿势和照明条件应该更丰富，以便执行可靠的面部交换。”...研究人员还在DeeperForensics-1.0中创建了他们所谓的“隐藏”测试仪-精心挑选的400个视频集，以更好地模拟真实场景中的假视频。...他们报告说，与FaceForensics ++，Celeb-DF和其他流行的Deepfake检测语料库相比，DeeperForensics-1.0在规模上的真实性平均领先。...像Truepic这样的初创公司在7月筹集了800万美元的资金 ，他们正在尝试使用Deepfakes的“检测即服务”业务模型。
使用`face-api.js`检测人脸图片，获取检测结果 (1)安装`face-api.js` (2)加载模型数据 (3)使用`face-api.js`检测人脸图片，获取检测结果 3....当然，我们仅仅是使用人脸识别，那有人已经在TensorFlow的基础上封装了专门针对人脸识别的库 face-api.js 2. 基本原理 我只是大体说一下，我只是一个感兴趣的可以去看看具体的内容。...第二步：脸部的不同姿势 使用由瓦希德·卡奇米（Vahid Kazemi）和约瑟菲娜·沙利文（Josephine Sullivan）在 2014 年发明的一种面部特征点估计（face landmark...大体上分为4步： 使用vue-cli脚手架搭建项目 使用face-api.js检测人脸图片，获取检测结果 计算（草莓大小、位置、旋转角度等） 画草莓 1....使用face-api.js检测人脸图片，获取检测结果 (1)安装face-api.js npm i face-api.js (2)加载模型数据 使用face-api.js是不需要我们自己慢慢训练的，可以直接使用
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