ai人脸找出你的前世是谁,扫描人脸测测古代身份

AI的人脸识别怎么检测出具体年龄的?

现在的技术真是非常强大，所以AI人脸识别不是信息的泄露，而是因为技术的强大，包括大数据技术，图像分析技术以及机器学习等。其实人脸识别也不是非常准的，比如化妆等，年龄就不容易进行准确判断。至于怎么检测，我判断是首先采集我们的人脸图像，然后利用皱纹，毛孔大小，皮肤粗糙程度等来进行初步判断，然后对比大数据里面的众多数据，进而推断年龄。具体的要看具体程序采用的算法。

什么是人脸识别?

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

苏泊尔电饭煲为什么一直滴滴响?

苏泊尔电饭煲为什么一直滴滴响，因为他的电量超乎了，所以他就是滴滴的响。

男子用AI技术还原的蒙娜丽莎真人版,你觉得像吗?

人工智能已经变得非常容易被公众使用，这使其非常受欢迎。各地的艺术家都在结合自己的技能和AI来进行各种编辑。甚至大多数应用程序都具有使用AI的过滤器，以使您看起来更老，更年轻，甚至性别不同。

这位总部位于旧金山的图形艺术家使用这项新技术来查看著名的绘画和卡通人物在现实情况下的外观，以及人工智能如何从绘画或钞票上的肖像中再现历史人物。

内森（Nathan）在他的网站上说：“我是技术总监，创意技术专家，视觉效果主管和动态图形艺术家，拥有十多年的经验。目前正在探索艺术与人工智能的交集。”

让我们欣赏一下人工智能仿真模拟的魅力吧！

伦勃朗

内森·希普利（Nathan Shipley）为我们回答了一些问题。他告诉我们是什么激发了他进行这些编辑的灵感：“一方面，我喜欢创建不可能的图像并探索新技术。我拥有动画和视觉效果的背景，一旦我看到了使用AI和机器学习可以实现的目标我意识到使用这些工具可以完成很多事情，否则这些事情是不可能的，甚至在VFX和CG上在技术上可能实现的某些事情仍然非常耗时或昂贵，而AI则带来了全新的可能性。

另一方面，探索建立在具有特定框架的特定数据集上的AI模型如何“看到”世界然后转换图像也很有趣。AI仅“知道”已经看到的内容，并通过此镜头过滤整个世界。对数据集，训练参数，模型和输入图像的每个小调整都可以更改输出。这是一个探索人造神经网络如何以与我们自己的思维相似的方式解释世界的空间。我并不是说我创建的图像是Mona Lisa实际的样子，而是机器根据这种特殊的变量排列看待她的方式。对我来说，这很令人着迷。”

#蜘蛛侠#里的Miles Morales

“我一直喜欢绘画，拍照和绘画。自从上小学以来，我就一直使用计算机，使用的是286，带有MS-DOS，没有硬盘。传统艺术与技术的结合是一种我很自然地迈出了第一步，并带领我从事了视觉特效和动画领域。

我目前对使用AI和机器学习探索人脸操纵和生成艺术的兴趣始于萨尔瓦多·达利博物馆的一个名为Dali Lives的项目，该项目于2023年开始。我使用早期的Deepfake代码将Dali带回博物馆，与参观者讨论他的艺术。从这里开始，我开始研究GAN，并意识到神经网络对于图像处理和生成有多么强大！对我来说，创造艺术既是好奇心的表达，也是通过过程的探索行为。”

#世界名画#蒙娜丽莎

超人特工队的Elastigirl

“关于艺术创作，我最喜欢的部分是实际的创作过程；旅程以及随之而来的所有探索。我喜欢遇到问题，却不知道该如何解决，戴上耳机，迷失方向时间，然后尝试尝试直到可行。

看到完成的图像真是太好了，但是尝试新代码，以非本意的方式使用代码，将不同的工具组合在一起并通过新的流程创造出全新的艺术品，这将更加令人兴奋。”

来自可可的Miguel

本杰明·富兰克林

内森（Nathan）有一个4岁的儿子，他喜欢和他一起探索世界：“我们钓鱼，去海滩，绘画，绘画，阅读，打棒球和假装。否则我喜欢跑步-它使我平静下来，让我集中精神。”

艺术家告诉我们更多有关他自己的信息：“我只是一个来自美国中西部的人。我在印第安纳州长大，就读于印第安纳大学，然后在印第安纳波利斯场从事电视动画制作工作。准备离开印第安纳州去加利福尼亚。

我很幸运能够在没有任何计划的情况下，先有机会环游世界一年，然后再前往旧金山。我以单程机票飞往秘鲁利马，并在接下来的12个月里住在南美，东欧，土耳其，印度和泰国的一些城市。如果到了自己喜欢的地方，我就住了一个月。

出差旅行，对世界充满好奇并结识许多不同的人，这与创造艺术和一般生活息息相关。

我最终确实到达了旧金山，在过去的十年中，我在Google，Intel以及目前的广告代理商Goodby，Silverstein＆Partners从事动画，VFX和创意技术项目。

弗里达·卡罗

乔治华盛顿

内森（Nathan）解释了他是如何创建这些编辑的：“这是一个非常反复和探索性的过程。用最简单的术语来说，人脸被用作软件的输入，并且软件根据输入生成新的人脸。绘画或卡通人物的“真实”版本，以及真实人物的卡通版本。

更具体地说，要创建真实的人，该过程的中心部分使用机器学习来查找与Nvidia创建的AI网络中的面孔形状相似的人。该网络是使用GAN（一种机器学习框架，称为GAN）创建的，并在70,000人脸的数据集（称为FFHQ）上进行了训练。人工智能学会了如何概括人脸的外观，然后可以生成实际上并不存在但看起来非常真实的新人脸。

由于该网络是根据真实人物的图像进行训练的，因此即使您输入的只是一幅图画或绘画，它也非常善于创建更多真实人物。

我还有其他示例使用同一工具（StyleGAN）根据Aesop寓言插图的400年木刻，Beeple的日常生活库甚至是自定义数据集创建新图像，以为Qrion和Hiatus等音乐家制作音乐视频。很多这些都是在我的网站在这里。”

迭戈·里维拉

“我从动画和VFX的背景中使用了一套核心工具（Photoshop，After Effects，C4D，Maya，Nuke），但最有趣的工具通常来自学者和机器学习研究人员发布的Github回购协议。这些是通常是通过在控制机器学习库（如Tensorflow或PyTorch）的Linux机器上编辑Python代码来运行的。

实际上，关于这些面部图像的几乎所有内容都直接来自Python代码。我对探索Nvidia的StyleGAN和一个称为pixel2style2pixel的StyleGAN编码器特别感兴趣。”

内森说，实际的图像需要花费几分钟的时间来创建，但是他必须走很长的一段路才能学到所有东西：“我需要指出的所有学习和背景都是经过几年的探索和反复试验。我甚至在2023年参加了麻省理工学院的一次名为GANocracy的会议。

例如，我建立了一个美术播放器，可以实时生成全新的，永无止境的，完全新颖的艺术品。框架是即时制作的！但是，训练模型并为玩家编写代码需要花费数周的工作和处理时间。”

伦勃朗

安德鲁·杰克逊

艺术家分享了他如何选择要重现人物或角色的方式：“我选择自己喜欢的人物（例如，来自Coco的米格尔）或我们实际上没有照片的历史人物。其他的，但是当获得引人注目的结果时，确实是令人兴奋的！其中很多是反复试验，我只是在公开分享自己进行的测试。

例如，我很想看看蒙娜丽莎（Mona Lisa）可能是什么样子，现在我有了一张可能像她的逼真的面孔。我并不是说这是蒙娜丽莎，但有可能。

当人们看到我的剪辑时，他们说的都是“神奇！” 变得“令人毛骨悚然！” 到“看起来像我堂兄！” 他们似乎吸引了很多关注，因此至少他们很有趣！”

莉·米克拉（Lil Miquela）

难以置信的先生，感觉很熟悉，你们补充

“总的来说，我认为生成艺术和AI艺术的领域非常有趣，而且值得深入研究。我当然会鼓励感兴趣的读者尝试一下！技术上的障碍似乎令人生畏，但有一定的背景知识，您真的可以通过很多方式使用Google。

这也是学者和研究人员以非常学术或听起来复杂的方式介绍这些技术的一种方式。理解一篇名为“用于生成对抗网络的基于样式的生成器体系结构”的论文似乎令人生畏。但是，看到由具有相同技术的艺术家创作的图像可能会非常鼓舞人心！

AI 换脸是什么原理?

AI换脸实际上是多项技术的一个结晶，它的基础是Cautoencoder自编码器，它主要用于图片的压缩和降噪等等，人脸识别算法最经典的搭配是基于LBP特征的Cascade Classifier。它从输入中提取特征，再根据特征把输入重新生成出来，以实现压缩和降噪等功能。

我们将抽象的特征称作code特征码，从输入提取特征码的过程称作encode编码，根据特征码得到输出的过程叫做decode解码，我们再把实现编码的结构称作encoder编码器，同理也有decoder解码器，它们的结构并不是一成不变的。

目前我们能看到的绝大多数换脸视频都是通过，faceswap和DeepFaceLab这两个项目制作的，它们的流程大同小异，DeepFaceLab是个开源项目。

第一步将视频逐帧保存成图片，每个视频各取两帧用于示意。

第二步人脸对齐，定位出人脸上的关键点，然后根据关键点将人脸转正，第三步人脸分割换脸时只换这一部分就可以了。

第四步训练换脸模型，用处理好的人脸图片训练换脸模型，它生成的就是我们想要的。

第五步合并，调整生成脸的肤色、光照和清晰度等，得到更自然的合并效果，再把处理好的图片拼接成最终的视频。

AI人脸交换技术近日走红网络,这为何备受年轻群体的喜爱?

AI技术发展日新月异，我们的生活中也有很多场合已经应用了AI技术，比如火车站已经开始用AI人脸识别进站了，出入站速度很快，方便了不少人。 年轻人对于这项技术尤为喜爱，因为他们可以利用这项技术完成很多不可思议的操作。当然AI技术在带给我们生活方便的同时，也给社会带来了许多问题，我们也应该理性对待这项技术，下面就来介绍一下这项技术备受喜爱的原因：

一、AI技术在影视制作中的运用或许不是影视后期制作发展的主流，但是以更少的预算和时间去完成更高质量的制作一直是影视后期制作发展的趋势。技术革新给我们带来的一定是经济效益的增加，而对于影视制作和其他娱乐相关领域，任何能创造效益的技术都是因为他可以高效、便捷、高质量的服务于人或公司。

二、经过近些年的快速发展，人脸识别已和智能硬件解锁、支付，以及公共服务等身份验证直接绑定在一起。因面部信息的唯一性，以及作为个人隐私中最敏感、重要的组成部分，一旦出现问题，将会对个人隐私、公共安全造成巨大威胁，故对技术的安全要求和标准相对更高。技术是中立的，也是双向发展的，不会因为惧怕风险而停滞不前。不久前，英伟达的研究人员提出了一种新的生成器架构，可基于风格迁移，将面部细节分离出来，并由模型进行单独调整，生成的面部图像比基于传统GAN技术更加逼真。可见，假脸生成和真脸识别的算法对抗将会是持续的、动态的过程。

三、AI换脸是风险的开始。虽然这是科技的一大进步，但是现在它带给大家的风险大于益处。黑格尔说过“存在即合理”，这个是客观的唯心主义理论，只要现实存在的东西都是合理的。这个是说的没错，AI的存在是合理的，但是AI被用得不合理。它目前为止，除了给大家提供一些娱乐性，剩下的都是风险。AI换脸容易被盗用肖像权，PS已经很强大了，可以将一张图改头换面，屌丝变男神。AI就更厉害，可以将视频的头整个换掉。不少明星就吃过这样的苦，女明星的脸被换到AV上，这不仅受到了人格的侮辱，还造成了不良的社会影响。