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    传统算法和深度学习的结合和实践,解读与优化 deepfake

    前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈,早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务,其实换脸是计算机视觉常见的领域,比如Cycle GAN ,3dmm,以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情),而不需要使用PS等软件手工换脸(表情僵硬,不符合视频上下文),只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法,所以一开始我并没有太过关注这方面,以为是Cycle GAN干的,后来隐约觉得不对劲,因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩,但GAN的训练是出了名的不稳定,而且收敛时间长,某些特定的数据集时不时需要有些trick,才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑,深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap),发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面:   1.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。(目前大多文章只是介绍了其中的神经网络,然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出,所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍)。   2.引入肤色检测算法,提升换脸的视觉效果。

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    小程序版 QQ 推出 / 微信新增「语音加速功能」与「夜间模式」| 晓技巧

    作者:刘凌歌 众所周知,微信团队十分严谨,并且追求完美,「认定的事情就要做到最好,好到一次完工之后都基本不会变动。」 一名微信员工在虎扑上发帖提到:朋友圈的 UI 和交互,在最初诞生的前几个月有数十个乃至上百个版本,但是真正成型之后,最近 5 年几乎没有任何变动。而互联网的 5 年可以说是沧海桑田了,这真的很了不起。 那么对于如今「近乎完美」的微信,你希望还能增加什么功能呢?知晓君这里举出了一些例子,欢迎大家在文章下面留言说说你的想法。 今年二月初,网传微信在内测「语音进度条」功能。从大家的反馈来看,对于几

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