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自动裁剪人脸:简化你的数字人素材准备

在做数字人时,需要对采集的数据进行预处理,然后才能进行模型训练, 预处理常用的操作有:去背景 音频重采样 视频裁剪 音频特征提取等等,今天我们来分享一个自动化脚本: 对原图/视频进行人脸检测并根据目标尺寸以人脸为中心进行裁剪...对图片进行裁剪 图片的处理比较简单: 读取图片,进行人脸检测,根据un人脸中心点坐标和目标尺寸对原图进行裁剪 ini复制代码def get_face_coordinates(image):...,返回人脸中心点坐标 face_coords = get_face_coordinates(frame) center_x, center_y = face_coords #根据目标尺寸,计算出以人脸为中心点进行裁剪的起止坐标...对视频进行裁剪 如果是视频,想比较图片稍微复杂一些, 首先要分离音频和视频, 可以根据需要对音频按照目标采样率进行重采样 获取视频的第一帧,进行人脸关键点检测,作为后续所有帧的人脸坐标(所以采集的视频人脸进来不要动作太大...framerate", str(targetFps), "-c:a","copy", "-crf","0", "-preset","veryslow", "-pix_fmt", "yuv420p"

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    注意力机制YYDS,AI编辑人脸终于告别P一处而毁全

    来自深圳大学和特拉维夫大学的最新成果,通过在GAN中引入注意力机制,成功解决了编辑人脸时会产生的一些“手抖”问题: 比如改变人的发型时把背景弄乱; 加胡子时影响到头发、甚至整张脸都不太像是同一个人了:...具体来说就是利用StyleGAN2的潜空间进行人脸编辑。 其映射器(Mapper)建立在之前的方法之上,通过学习潜空间的偏置(offset)来修改图像。...通讯作者为沈琳琳, 深圳大学模式识别与智能系统专业硕士生导师, 目前研究方向为人脸/指纹/掌纹等生物特征识别、医学图象处理、模式识别系统。 他本硕毕业于上海交大应用电子专业,博士也毕业于诺丁汉大学。

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    AI「照妖镜」:不仅知道你P,还知道你P前长啥样

    随着技术的发展和流行,制作这种假照片的门槛越来越低,几乎人人都可以是修大师,更不用说手机厂商和科技公司已经有实时 AI 美颜技术了。 如果有人利用 P 过的来行骗,成功率估计也会相应提高。 ?...如果对比左右两张,你可能会发现右的脸颊更宽,而左图中更瘦,尤其是靠近下巴一块;右的嘴角下垂,而左图嘴唇是微笑的状态。 但如果只看左图呢?你能看出来脸颊被 P 过的痕迹吗?...脸部感知液化可以先识别人脸五官,然后用户可以使用它进行相应的修改,如眼睛大小、额头宽窄、瘦脸、鼻高等,还可以轻松调出微笑唇。 ? Liquify 工具堪称修神器,而且使用起来也非常简单。...还是以上文的人脸图像为例,右一为原图,左一为 PS 后的图像(Manipulated photo),左二展示了 Adobe 这项新研究的功力:它发现了修的具体位置(Detected manipulations...三张的嘴角弧度不同,原图很明显是下垂的,而修过的图片则是微笑唇,撤销修后的图片嘴角弧度则处于中间状态。 这些图像被 P 过吗? 研究人员训练了一个卷积神经网络,以识别出修改过的人脸图像。

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    iOS图像处理系列 - 双重曝光技术的GPUImage实现

    第一种拉伸裁剪方式为素材等比缩放,照片居中:即把素材等比放大或缩小至能够恰好包含用户的照片,并使用户的照片居中融合;它适合于内容重点较居中,无所谓边缘裁剪的素材。...第二种拉伸裁剪方式为素材等比缩放,照片贴顶(贴底):即把素材等比放大或缩小至能够恰好包含用户的照片,并使用户的照片贴顶(贴底)融合;它适合于内容重点较边缘,需要保留边缘的素材。...第四种拉伸裁剪方式为素材等比缩放,素材居中:即把素材等比放大或缩小至能够恰好被用户的照片包含,并使素材在用户的照片居中融合;它适合于图案独立,且需要完整保留在用户照片中的素材。 ?...系统在帧1上进行人脸检测,计算得到人脸中心与人脸区域相对该中心的最大半径,根据这两个值实时生成一个从圆心到圆周的渐变遮罩即中间帧3。...作者简介:atilazhang(张子鋆),天天PiOS工程师

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    腾讯(优)新技术的人脸检测

    【导读】分享的文章,其提出了一种新的人脸检测网络,解决了人脸检测的三个关键方面,包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关,所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准,WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验,证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意,训练图像的输入尺寸为640,这意味着从最低层到最高层的特征大小为160到5。...然后对上面的特征进行抽样,用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分,然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果

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    Python骚操作 | 用Python来P

    ---- 写在前面 PS作为世界四大发明之一可以说被广大网友用到了极致,只有你想不到的没有我P不了的,任何正经的图片在都可以变成搞笑图片(比如下图)当然也可以用ps做一点正经的事情。 ?...作为一个爱折腾的程序猿能用代码的解决的事情绝对不会用其他的方式,Python可以打飞机,人工降雪,那么p对于Python来说是小儿科了,今天就教给大家Python之p大法。 ?...(王老湿吞热狗镇楼) 具体介绍 今天P主要用到的就是PIL库。...主要参考自: http://www.effbot.org/imagingbook/ 代码实现 先上一个效果。 ?...##边缘检测 7blu.save('k.jpg') 8con.save('k2.jpg') 9edge.save('k3.jpg') 看一下效果第一张是原图,剩下的是根据我们设置的呈现的效果

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    【玩转腾讯云】三分钟教你人脸融合,看你未来孩子长什么样

    腾讯云的人脸融合的开发背景 人脸融合(Face Fusion)是由腾讯云与优实验室、天天P联合打造的 AI 变脸玩法。...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。...付费请参考人脸融合官方定价。 每个用户可根据自己实验情况,配置活动参数,即可创建活动: ? 3 上传需要融合的照片 在创建的活动处点击右方素材管理: ? 在素材管理处添加素材图片: ?...添加本地两张素材图片: ? 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?...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。

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    天天P前世青年照”设计故事

    活动上线28小时,参与人数就破亿,助力天天P登上了App Store总榜第一。 这组来自天天PAPP的独特创意素材,既不取自图库,也未委托供应商,而是内部设计师全权承包。...在这里,我们要来说一说这组素材背后, 用超小成本,达成超预期大制作的故事。 起点 在构思青年形象之初,我们问了周围的人一个问题,如果让你回到20年代,你希望自己是什么样子?...为了让更多用户参与进来,我们定了三个要素: 1、多角色——让用户拥有更多不同个性; 2、男女通吃——不同以往以女性主题为主的变脸,这次希望平时不P的男用户也能参与进来; 3、老少咸宜——选经典的角色扮相...实战 在会议室临时搭建影棚 相机连台机,实时查看效果,边拍边优化 模特的拍摄和动作指导 另外这次拍摄的8位模特中有5位是我们鹅厂员工,其中还有我们天天P的设计师小姐姐和开发小哥哥。...最后 小结一下,变脸素材拍摄的几个关键点: 1、代入感:在细节上能让用户信服的穿越; 2、受众面:尽可能的铺开受众范围,更能有众乐乐的氛围; 3、无违和感:素材五官、脸型的融合要多测多调,以适应更多不同用户的脸部融合

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