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    新聞中心

    3D實時換臉又有新進展!中科院博士生提出改進版本

    2018-11-28

           近日,針對如何解決所有姿勢范圍內的面部替換,中科院自動化所的研究人員發表了一篇論文,提出了3D實時解決方法。

    面部對齊使面部模型適合圖像并提取面部像素點的語義,已成為計算機視覺領域中的一個重要主題。此前,大多數算法都是針對中小姿態(偏角小于45度)的面部而設計的,缺乏在高達90度的大幅度姿態中對齊面部的能力,這一論文就是針對所有姿態范圍內的面部替換所提出來的方法。

     

          而此次這位博士生提出的改進版本還增加了一些額外的工作,包括實時培訓、培訓策略等,而不僅僅是重新實現“3D實時換臉”。更詳細的內容未來將會發布在相關博客中,包括一些重要的技術細節。到目前為止,這個改進版本發布了預訓練第一階段的pytorch模型,其中包括MobileNet-V1結構、訓練數據集和代碼。在GeForce GTX TITAN X上,每張圖像的推理時間約為0.27毫秒(輸入批量為128 的情況下)。

     

          這一改進版本幫助Pytorch改進了論文《所有姿態范圍內的面部替換:3D解決方案》中提到的方法。該論文的作者之一是來自中科院自動化所的Xiangyu Zhu,根據其個人主頁上的信息,他和cleardusk博士期間的導師均是李子青教授,二人可以說是同門師兄弟。

    近日,Github一位作者cleardusk(目前是中科院自動化所的在讀博士生)將“3D實時換臉”PyTorch實現改進版,每張圖的推理時間只需0.27毫秒!

     

    那么,改進版能實現哪些應用呢?

    首先,它能夠實現面部對齊。

    其次是面部重塑,實現“變臉”!

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