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收藏 | 一文打尽AI、机器学习网络资源!

昨天,谷歌刚刚上线的机器学习课程刷屏科技媒体头条。激动过后,多数AI学习者会陷入焦虑:入坑人工智能,到底要从何入手? 的确,如今学习人工智能最大的困难不是找不到资料,更多同学的痛苦是:网上资源太多了,以至于没法知道从哪儿开始搜索,也没法知道搜到什么程度。 为了节省大家的时间,我们搜遍网络把最好的免费资源汇总整理到这篇文章当中。这些链接够你学上很久,而且你看完本文一定会再次惊叹:现在网上关于机器学习、深度学习和人工智能的信息真的非常多。 本文罗列了以下几个方面的学习资源,供大家收藏:知名研究人员、人工智能研究机构、视频课程、博客、Medium、书籍、YouTube、Quora、Reddit、GitHub、播客、新闻订阅、科研会议、研究论文链接、教程以及各种小抄表。 研究人员 许多著名的人工智能研究人员都在网络上有很强的影响力。下面我列出了20

MugLife静态照片变3D动画算法研究

原文: MugLife静态照片变3D动画算法研究 MugLife app是一款可以将静态照片变成3D动画的手机应用,如下效果图所示: 大家可以看到,这个静态图具有了类3D的动画特效,是不是很好玩? 这种算法是如何实现的呢? 这里给出一篇论文“Bringing Portraits to Life”Siggraph Asia 2017 这篇论文就是通过二维图像算法来实现静态图的3D动画效果的。 下面我们来讲解一下具体的算法实现过程: 首先根据一段视频,将目标静态图动画处理 整体流程: 将视频帧定义为S(i),目标静态图为T; 根据S(i)生成T(i); 1,单张图处理: ①人脸识别+点位对齐 红色点为人脸特征点68个; 黄色点为估算点位; ②构建三角网格变形 ③根据S(i)的点位变化,预测T(i)点位变化,对T(i)进行三角变形 效果图: 2,细节修复 ①嘴巴填充 泊松融合 ②脸部皱纹阴影迁移 上述流程串起来,就是整个算法过程,用户输入一张照片,导入动画模版即可实现照片动画效果了,Muglife因该就是根据这篇论文来做的,不过可能在此基础上添加了其他的算法优化等等。 本人的效果如下: 原图...

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