JavaShuo
欄目
標籤
實戰DeepFake改進(一)之泊松融合
時間 2020-12-30
標籤
github上的deepfake源碼更換融合方式
欄目
Git
简体版
原文
原文鏈接
一 圖片融合較差的原因 我們通過github上提供的源碼訓練出的模型雖然學到了表情,但是融合出的質量並不高,這是因爲github上源碼圖片融合未採用好的融合方式,而是直接採用了以下一種比較簡單粗暴的方式: 其代碼片段爲: def convert_one_image( autoencoder, image ): assert image.shape == (256,256,3) cr
>>阅读原文<<
相關文章
1.
實戰DeepFake改進(一)之泊松融合
2.
泊松融合
3.
泊松融合(Poisson blend)
4.
圖像融合之泊松融合(Possion Matting)
5.
20200526-泊松融合及其優化算法
6.
泊松分佈
7.
泊松過程
8.
泊松分酒
9.
泊松模型
10.
泊松迴歸
更多相關文章...
•
Hibernate實現增刪改查
-
Hibernate教程
•
MyBatis與Spring的整合實例
-
MyBatis教程
•
Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
•
Java Agent入門實戰(一)-Instrumentation介紹與使用
相關標籤/搜索
泊松
deepfake
融合
泊松分佈
改進
改之
合進
鬆鬆
Git
紅包項目實戰
PHP 7 新特性
MySQL教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
吳恩達深度學習--神經網絡的優化(1)
2.
FL Studio鋼琴卷軸之工具菜單的Riff命令
3.
RON
4.
中小企業適合引入OA辦公系統嗎?
5.
我的開源的MVC 的Unity 架構
6.
Ubuntu18 安裝 vscode
7.
MATLAB2018a安裝教程
8.
Vue之v-model原理
9.
【深度學習】深度學習之道:如何選擇深度學習算法架構
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
實戰DeepFake改進(一)之泊松融合
2.
泊松融合
3.
泊松融合(Poisson blend)
4.
圖像融合之泊松融合(Possion Matting)
5.
20200526-泊松融合及其優化算法
6.
泊松分佈
7.
泊松過程
8.
泊松分酒
9.
泊松模型
10.
泊松迴歸
>>更多相關文章<<