
类型: 美妆护肤 版本: V3.2
大小: 260.6 时间: 2025-11-20





一项技术产生了,就不会消失,除非被另外一个技术替代。不会因为人类的呼吁或者道德的谴责而不会使用,互联网技术不能屏蔽暗网的存在,区块链的技术的出现最先被比特币所应用,继而引起一大波空气币的出现。AI图像处理技术已经成熟,那么场景应用自然水到渠成。
DeepNude是基于加州大学伯克利分校研发的开源算法pix2pix创建的。pix2pix使用了生成式对抗网络,训练算法时需要庞大的数据集来支持,据说在训练DeepNude时,使用了1万张女性裸体图片。
DeepNude有免费版和付费版。据Motherboard报道,免费版生成的图片大幅的明显水印;付费版生成的图片水印减少,图片左上角有红色的“FAKE(伪造)”的标识。
ZAO在上传照片时会提示,“提交上传(照片)后,ZAO会进行非公众人物验证和肖像权验证,确保符合相关法规才能使用”也就是说必须是本人照片才能做视频转换。转换完成后的视频会有ZAO的logo。和上传者的头像。分享到朋友圈要有微信授权。
DeepNude是基于加州大学伯克利分校研发的开源算法pix2pix创建的。pix2pix使用了生成式对抗网络,生成式对抗网络是现在图像处理广泛应用的底层技术。
生成对抗网络简称GAN,生成模型的基本思想是输入一个训练样本集合,然后形成这些样本的概率分布的表征。常用的生成模型方法是直接推断其概率密度函数。生成式对抗网络背后的思想非常直观:生成器和鉴别器两个网络彼此博弈。生成器的目标是生成一个对象(比如人的照片),并使其看起来和真的一样。而鉴别器的目标就是找到生成出的结果和真实图像之间的差异。在GAN的第一篇论文出来之后的大概一年时间里,训练GAN与其说是科学,倒不如说是艺术——模型很不稳定,需要大量调整才能工作。2015年时,Radford等人发表了题为《使用深度卷积生成对抗网络的无监督表征学习(UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)》的论文,描述了之后被称为DCGAN的著名模型。这个架构在大多数情况下都是稳定的。这也是现在广泛应用的底层技术。
对于现在视频换脸其实不仅仅是应用了这一个底层技术,而是套复制技术的系统框架完成的,首先需要人脸检测,即在图像上定位出人脸所在区域,然后进行关键点定位,如眼睛、鼻子等,常称为Landmark。最后在进行透视变换,使得角度更自然统一,在经过区域提取替换色彩转换融合,使边缘更连贯。
据说利用开源的DeepFakes只需要两个成熟的程序员,3-5天就可以做出一个APP。这也许就是技术的普及吧。
AI图像处理技术应用很是广泛,可能是这几个应用话题性太强,才吸引了大家的眼光,我们一起看看还有哪些应用场景使用了该技术。
用于存放经典老片的介质主要是磁带和胶片,其易于劣化和损坏。随着时间的推移,大多数旧电影都出现了噪音,划痕,褪色等问题。在批量转换为数字后,优酷使用超分辨率视频增强技术和AI机器学习技术等先进技术进行批量去噪,去模糊,提高帧率等操作,修补老片并重新调色。

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