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2024 iThome 鐵人賽
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AI/ ML & Data

AI 到底是怎麼換臉的? 系列

現在網路上許多明星變臉的新聞及IG換臉到自己身上的文章,這項技術究竟是如何進行的呢?

本次競賽深入探索AI換臉的原理和實現方法。首先會從人工智能和機器學習的基礎知識入手,逐步了解深度學習中特別是生成對抗網絡(GAN)在換臉技術中的應用。我們會解析關鍵步驟,如人臉檢測、特徵提取、圖像對齊和融合,揭示AI如何精確地捕捉和重建人臉細節。

除了理論知識,我們還將實際演示如何使用開源工具和程式碼來實現換臉效果。參與者將有機會親自嘗試,體驗將自己或他人的臉部特徵融入不同場景的過程。

然而,換臉技術也帶來了倫理和隱私方面的挑戰。也將討論如何負責任地使用這項技術,避免可能的濫用。

鐵人鍊成 | 共 31 篇文章 | 0 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 20

2024 Day 20:自我監督學習與計算機視覺

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2024-10-04 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 21

2024 Day 21:可解釋的人工智慧與模型可解釋性

本系列文章部分內容由AI生成,最終有經過人工確認及潤稿 在過去的 20 天中,我們深入學習了計算機視覺和深度學習的各種技術和應用。然而,隨著人工智慧(AI)...

2024-10-05 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 22

2024 Day 22:強化學習與其在人工智慧中的應用

本系列文章部分內容由AI生成,最終有經過人工確認及潤稿。 在之前的學習中,我們深入探討了計算機視覺、深度學習、可解釋的人工智慧等主題。今天,我們將踏入人工智...

2024-10-06 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 23

2024 Day 23:對抗樣本與深度學習模型的穩健性

隨著深度學習模型在計算機視覺等領域取得卓越的成果,其安全性和可靠性也引起了廣泛的關注。 對抗樣本(Adversarial Examples) 是一種經過精心設計...

2024-10-07 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 24

2024 Day 24:元學習與少樣本學習

在之前的學習中,我們深入探討了對抗樣本與深度學習模型的魯棒性,了解了模型在安全性方面的挑戰和解決方案。今天,我們將聚焦於元學習(Meta-Learning)和少...

2024-10-08 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 25

2024 Day 25:圖神經網絡與其在計算機視覺中的應用

隨著深度學習的發展,越來越多的研究者開始關注非歐幾里得數據(如圖結構數據)的處理。 圖神經網絡(Graph Neural Networks, GNNs) 是一種...

2024-10-09 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 26

2024 Day 26:聯邦學習與隱私保護

隨著人工智慧和深度學習的廣泛應用,數據的收集和使用引發了人們對隱私和安全的關注。在許多情況下,數據分佈在不同的設備或機構中,受制於法律和隱私政策,無法直接共享。...

2024-10-10 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 27

2024 Day 27:變臉技術概述與歷史發展

在數位時代,圖像和視頻的處理技術已經深刻地影響了我們的生活。變臉技術作為一種能夠在圖像或視頻中替換人臉的技術,已經引起了廣泛的關注。從電影製作到社交媒體,變臉技...

2024-10-11 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 28

2024 Day 28:變臉技術的核心算法與方法

在上一節中,我們回顧了變臉技術的發展歷史和應用場景。今天,我們將深入探討變臉技術的核心算法與方法,了解深度偽造(Deepfake)技術的原理、生成對抗網絡(GA...

2024-10-12 ‧ 由 EliteLu 分享
DAY 29

2024 Day 29:變臉技術的實踐與案例分析

在前幾天的學習中,我們深入探討了變臉技術的歷史發展和核心算法。今天,我們將聚焦於變臉技術的實踐應用,了解如何在實際中實現變臉,以及分析一些典型的案例。我們將介紹...

2024-10-13 ‧ 由 EliteLu 分享