- 计算机视觉
- 数据增强
- 上采样与下采样
- 数据的可视化
- 自编码器
- 子像素卷积
人脸互换是计算机视觉领域比较热门的一个应用,它可以应用于视频合成,提供隐私服务,肖像更换等各个应用。本课程将从自编码器,上采样,数据增强等知识点出发,对深度学习下的人脸互换进行讲解。并且利用 TensorFlow 2 实现川普和道格拉斯·凯奇的人脸互换。训练后的模型可以在不修改原图表情的情况下,完成人脸替换。
知识点: 1.数据的可视化 2.数据增强 3.自编码器 4.上采样与下采样 5.子像素卷积
在深度学习出来之前,人脸互换主要是通过对比两张脸的相似信息来进行互换。我们可以通过特征点(下图的红色点)提取一张脸的眉毛、眼睛等特征信息,然后匹配到另外一张人脸上。如下图所示,这种实现方法不需要训练时间,每次只需要遍历所有的像素点即可。但是,这样实现的效果比较差,无法修改人脸的表情。
而深度学习却可以在不修改人脸表情的情况下,做到人脸特征的替换效果。在本课程中,我们会借用自编码器的核心思想,然后对 DeepFake 的源码进行解析,最后实现川普和尼古拉斯 · 凯奇的人脸互换。得到结果如下图所示:
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不错
很棒,老师对每个环节的划分都具有逻辑性,且给出了相应的参考文献
gd
1
在使用代码 h, w = imagess.shape[0:2]遇到了一个错误AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape' 该怎么解决?
有没有风格迁移方向的教程?谢谢!
深度学习不简单,要继续加油
可以拉伸到全屏的呀 ·· ~ ~ ~
由浅入深,讲得挺不错的~不过楼楼的notebook环境页面,显示内容有点窄,建议调整下页面宽度,或者多点换行🙃
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