详细叙述网上现有的PS换脸术(附步骤总结)

本文详细介绍了使用Photoshop进行换脸的具体步骤,包括如何正确复制背景图层、使用套索工具选取面部、调整选区、混合图层等关键操作,避免合成失败。

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说明

之前在抖音上学到了PS换脸术,最近在使用时有些遗忘步骤,导致多次尝试都失败。后来仔细分析了原因,将一些细节的地方总结出来,方便大家学习。

具体步骤

  1. 将现人拖到PS中作为背景图层
  2. 将原人拖到PS中,脸用套索工具套出来,Ctrl+J复制一层,删除原人图层
  3. 将背景图层复制一层
  4. 选中抠出来的脸,收缩2-10像素(根据具体情况而定)
  5. 选中现人图层,删除选区
  6. 选中复制的图层和人脸图层,选择编辑-自动混合图层,选择全景图,无缝色调和颜色打钩,内容识别填充透明区域打钩

细节问题

  1. 一定要记得Ctrl+J把背景复制一层(不复制是做不成功的),并且不能删除背景图层,否则混合后是空白的
  2. 一定要在收缩像素后再清除(不收缩像素混合后也会是空白);也一定要清除,否则会合成失败
  3. 背景图层是完整的,清除的是复制的图层1
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学和技交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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