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绝不再找换脸教程了,飞桨PaddleGAN给您一键式体

把一段视频里的面部动作,移植到另一段视频的主角脸上。

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Pix2Pix由一个生成网络和一个判别网络组成。生成网络中编码部分的网络结构都是采用convolution-batch norm-ReLU作为基础结构,解码部分的网络结构由transpose convolution-batch norm-ReLU组成,判别网络基本是由convolution-norm-leaky_ReLU作为基础结构,详细的网络结构可以查看network/Pix2pix_network.py文件。

DeepNude主要使用了2018年发表的文章《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》中提出的图像到图像技术。

时间信息:进度条撑不住了 (误)

8、进阶学习方向

生成网络的损失函数是由WGAN的损失函数,重构损失和分类损失组成,判别网络的损失函数由预测损失,分类损失和梯度惩罚损失组成。

这是加州大学伯克利分校在2017年发表的文章,使用条件对抗网络作为图像到图像转换问题的通用解决方案。

图片 2

—完—

允中 发自 凹非寺

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—返回搜狐,查看更多

安装tensorflow_examples包,用于导入生成器和鉴别器。

Pix2Pix和CycleGAN采用cityscapes数据集进行风格转换,StarGAN,AttGAN和STGAN采用celeba数据集对图片进行局部或者整体的属性修改。

据他的分析,其实DeepNude只是“站在巨人的肩上”,里面用到的技术都是近两年CV领域的重大研究成果,而且都已经开源。

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在TensorFlow 2.0中实现CycleGAN,只要7个步骤就可以了。

以下效果均采用百度与哈工大联合开发的STGAN模型在飞桨开源的实现

Image-to-Image Demo:

第二局,你见过蒲公英开花的样子么:

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DeepNude软件包中所有的文件如下:

来自卡耐基梅隆大学的团队,开发了自动变身技巧,不论是花花草草,还是万千气象,都能自如转换。

CycleGAN,一个可以将一张图像的特征迁移到另一张图像的酷算法,此前可以完成马变斑马、冬天变夏天、苹果变桔子等一颗赛艇的效果。

生成网络中的编码网络主要由convolution-instance norm-ReLU组成,解码网络主要由transpose convolution-norm-leaky_ReLU组成,判别网络主要由convolution-leaky_ReLU组成,详细网络结构可以查看network/STGAN_network.py文件。

CycleGAN使用循环一致性损失函数来实现训练,而无需配对数据。换句话说,它可以从一个域转换到另一个域,而无需在源域和目标域之间进行一对一映射。这开启了执行许多有趣任务的可能性,例如照片增强,图像着色,风格迁移等。您只需要源和目标数据集。

5、检查点

可选参数见python train.py —help

作者本人当然是严词拒绝,不光关乎道德,因为在中国传播色情软件是违法的。

三位选手对比一下

反向循环一致性损失为:

生成网络的损失函数是由WGAN的损失函数,重构损失和分类损失组成,判别网络的损失函数由预测损失,分类损失和梯度惩罚损失组成。

图片 7

CMU的科学家们说,大家很快就可以看到代码了。

铜灵 发自 凹非寺

StarGAN中生成网络的编码部分主要由convolution-instance norm-ReLU组成,解码部分主要由transpose convolution-norm-ReLU组成,判别网络主要由convolution-leaky_ReLU组成,详细网络结构可以查看network/StarGAN_network.py文件。

原理

原标题:视频换脸新境界:CMU不仅给人类变脸,还能给花草、天气变脸 | ECCV 2018

如果你还没学会这项厉害的研究,那这次一定要抓紧上车了。

前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。它能让人一键变成老人,一键返老还童,一键由男变女,一键破涕为笑,一键失去头发……

图片 8

一是,如果没有成对数据,那在视频变身的优化上,给的限制就不够,容易产生不良局部极小值 (Bad Local Minima) 而影响生成效果。

在上面的教程中,我们学习了如何从Pix2Pix中实现的生成器和鉴别器进一步实现CycleGAN,接下来的学习你可以尝试使用TensorFlow中的其他数据集。

DCGAN

求种现场

然后,看一下Recycle-GAN,是怎样在两段视频的图像之间,建立映射的。

小程序 | 全类别AI学习教程

自定义数据集:用户可以使用自定义的数据集,只要设置成所对应的生成模型所需要的数据格式即可。

当然,作者本身对这项技术是持批判态度的。

原本是日落:

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StarGAN

—完—

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GitHub地址:

看起来,这是一种神奇的黑科技,但是实际上,揭开神秘的面纱,技术本身并非遥不可及。从GAN的角度来探索解决这类问题,能做到什么样呢?

它可以在普通的马和斑马之间进行转换,也能把夏天的景色变成冬天的景色。

这样一来,改变天气就不难了。团队说拍电影的成本,可以用这样的方法降下来。

在CycleGAN论文中也提到,将随机抖动和镜像应用到训练集中,这是避免过度拟合的图像增强技术。

  1. PaddleGAN支持的模型与任务

最后插播一条最新消息,另一款”羞羞”的软件也被视为非法了,那就是可以把爱情动作片女主角换成任意女神的Deepfake。

论文请至这里观察:

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图:DCGAN中的生成器

以上3种工具的代码都已经开源。

Recycle之道,时间知道

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

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其他涉及的论文地址:

RecycleGAN用奥巴马生成的川川,除了嘴皮子,脸的角度也在跟着变化。而中间的CycleGAN,只有嘴的动作比较明显。

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苹果用户也同样热情,App Annie数据显示,目前在121个国家的iOS商店排名第一。

它可以把简笔画变成色彩丰富的图像,感兴趣的同学可以去Demo网站在浏览器中试玩。

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在CycleGAN中,因为没有用于训练的成对数据,因此无法保证输入X和目标Y在训练期间是否有意义。因此,为了强制学习正确的映射,CycleGAN中提出了“循环一致性损失”(cycle consistency loss)。

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Pix2Pix是有成对数据的;CycleGAN靠的是循环一致性 (Cycle Consistency) ;RecycleGAN用的是视频流的时间信息

通过安装tensorflow_examples包,从Pix2Pix中导入生成器和鉴别器。

STGAN是由百度和哈工大联合研发的模型,提出STGAN方法用于图片/视频的端到端属性转换。对传统方法提出了两点改进,在celebA数据集上转换效果好于已有的方法:

即上面提到的文章,这是来自英伟达Guilin Liu等人的团队在2018年发表的研究。

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