facefake 实战

最新推荐文章于 2022-04-01 01:21:25 发布
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分类专栏： AI
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本文详细介绍了使用Facefaker进行面部替换的实战过程，深入探讨了深度学习在人工智能换脸技术中的应用原理，包括图像处理、神经网络模型以及实际操作步骤。通过实例展示，揭示了这项技术背后的科学和技术挑战。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow/article/details/100554702?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=ai%E6%8D%A2%E8%84%B8%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8E%9F%E7%90%86&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-4-.first_rank_v2_pc_rank_v29&spm=1018.2226.3001.4187

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision
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Actor-Critic 网络
深入浅出讲透复杂深奥的问题
04-07 2924
实战深度强化学习DQN-理论和实践：https://www.jianshu.com/p/10930c371cac DQN三大改进(一)-Double DQN：https://www.jianshu.com/p/fae51b5fe000 DQN三大改进(二)-Prioritised replay：https://www.jianshu.com/p/db14fdc67d2c DQN三大改进(三)-Dueling Network：https://www.jianshu.com/p/b421c85796a2 基于值
神经网络中episode、epoch、iteration、batch_size的理解
深入浅出讲透复杂深奥的问题
07-13 2133
epoch、bath_size、iteration、episode在DNN中的解释： 1、epoch： one forward pass and one backward pass of all the training examples, in the neural network terminology，重点就是所有的训练数据都要跑一遍。假设有6400个样本，在训练过程中，这6400个样本都跑完了才算一个epoch。一般实验需要训练很多个epoch，直到LOSS稳定后才停止。 2、batch_size：
简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项
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新手学习3D人脸重建3DDFA程序argparse模块main(args)进入main函数 argparse模块 argparse模块的作用是用于解析命令行参数，基本使用： import argparse #创建解析器对象，description：描述程序 parser = argparse.ArgumentParser(description='3DDFA inference pipeline'...
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点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！新智元报道来源：外媒编辑：Q【新智元导读】近日，来自 Amazon One 的研究人...
动手学深度学习框架（4）- 手把手教你写一个功能完整的简易 Demo
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今日头条推荐算法
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资讯推荐系统本质上要解决用户、环境和资讯间的匹配。拟合一个用户对内容满意度的函数，函数的输入变量分为三个维度。 第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、小视频、问答、微头条等，每种内容都有自己的特征。 第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签、职业、年龄、性别等，还有很多模型用于刻画隐式的用户兴趣。 第三个维度是环境特征。用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。 结合上面三个维度，模型会给出一个预估，即预测推荐的内容在该场景下对某一用户是否合适。 一
tsne
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04-21 790
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为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数
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05-07 774
http://thomaslau.xyz/2017/08/04/2017-08-04-derivative-of-logistic-sigmoid-function/
keras C++ 实现
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04-07 586
https://github.com/pplonski/keras2cpp
强化学习和自动编码机
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02-05 417
“拯救公主” 强化学习目标： 找到这样一中策略，使得所有步数产生的累计奖励和最大。 Q-Learning Bellman方程： Q(s,a)=Q(s,a)+α∗(R(s,a)+γ∗maxa,(Q(s,,a,))−Q(s,a))Q(s, a) = Q(s, a) + \alpha * (R(s, a) + \gamma * max_{a^,}(Q(s^,, a^,)) - Q(s, a)) Q...
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