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人脸识别

Answer

以下是关于人脸识别的相关信息：

  • 视频模型“可灵”的测试内容包括场景识别（室内和室外）、物体识别（静态和动态）、人物识别（面部、姿态）、动作识别（基本动作）等方面。例如，测试了模型在不同室内环境（办公室、厨房、卧室等）和室外环境（街道、公园、商场等）中的表现，对不同面部特征（不同年龄、性别、种族等）、人物姿态（站立、坐下、躺卧等）和基本动作（走路、跑步、跳跃等）的识别能力。
  • 11 月 24 日的 XiaoHu.AI 日报中提到：
    • DeepFace 是面部识别和分析工具，功能包括面部验证、识别和属性分析，整合多个先进模型，准确率超越人类，支持实时视频分析和外部系统调用。
    • Comfyui 进行了 SVD Image 2 Video 优化，优化内存占用至 8GB，并提供 workflow 以供在不同显卡上运行。
    • 有泄露的 GPTs 提示大集合，涵盖学术、占卜、医疗咨询等多个应用领域。
    • PixelDance 是高动态视频生成模型，能通过文本和图片生成复杂场景视频，在连贯性和视频质量方面表现卓越。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

视频模型：可灵

1.场景识别室内场景:测试模型在不同室内环境中的表现，例如办公室、厨房、卧室等。一个穿着西装的人正在办公室里，坐在电脑前工作。背景有办公桌、文件柜和窗户。一个人在厨房里烹饪，背景有炉灶、冰箱和厨具。（人没出现）室外场景：测试模型在不同室外环境中的表现，例如街道、公园、商场等。https://lumalabs.ai/dream-machine一群人在街道上行走，背景有车辆、行人和商店。1.物体识别静态物体:评估模型对静止物体的识别能力，如家具、车辆、建筑物等。动态物体:评估模型对移动物体的识别能力，如行人、跑步者、骑自行车的人等。1.人物识别面部识别:测试模型对不同面部特征的识别能力，包括不同年龄、性别、种族等。一组不同年龄段的人，包括儿童、青少年、成年人和老人。不同种族的人物面部图像。（好像是一样的）姿态识别:评估模型对不同人物姿态的识别能力，例如站立、坐下、躺卧等。一个人站立在房间中。一个人躺在床上（啊？2个人）1.动作识别基本动作:评估模型对基本动作的识别能力，如走路、跑步、跳跃等。一个人在草地上跳跃。

XiaoHu.AI日报

? Xiaohu.AI日报「11月24日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️? DeepFace：面部识别和分析工具功能包括面部验证、识别和属性分析。整合多个先进模型，准确率超越人类。支持实时视频分析和外部系统调用。? https://x.com/xiaohuggg/status/1728049969058423029?s=202⃣️?️ Comfyui：SVD Image 2 Video优化优化内存占用至8GB。提供workflow以供在不同显卡上运行。? https://github.com/hylarucoder/comfyui-workflow/blob/main/svd/svd-image-to-video.json? https://x.com/hylarucoder/status/1727997579429126361?s=203⃣️?泄露的GPTs提示大集合汇集了多种GPTs模型的泄露提示。涵盖多个应用领域，如学术、占卜、医疗咨询等。? https://github.com/linexjlin/GPTs? https://x.com/xiaohuggg/status/1727922701317370118?s=204⃣️? PixelDance：高动态视频生成模型通过文本和图片生成复杂场景视频。在连贯性和视频质量方面表现卓越。

XiaoHu.AI日报

? Xiaohu.AI日报「11月24日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️? DeepFace：面部识别和分析工具功能包括面部验证、识别和属性分析。整合多个先进模型，准确率超越人类。支持实时视频分析和外部系统调用。? https://x.com/xiaohuggg/status/1728049969058423029?s=202⃣️?️ Comfyui：SVD Image 2 Video优化优化内存占用至8GB。提供workflow以供在不同显卡上运行。? https://github.com/hylarucoder/comfyui-workflow/blob/main/svd/svd-image-to-video.json? https://x.com/hylarucoder/status/1727997579429126361?s=203⃣️?泄露的GPTs提示大集合汇集了多种GPTs模型的泄露提示。涵盖多个应用领域，如学术、占卜、医疗咨询等。? https://github.com/linexjlin/GPTs? https://x.com/xiaohuggg/status/1727922701317370118?s=204⃣️? PixelDance：高动态视频生成模型通过文本和图片生成复杂场景视频。在连贯性和视频质量方面表现卓越。

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人脸识别软件
以下是为您整合的关于人脸识别软件的相关信息： 在“【已结束】AI 创客松 参与同学自我介绍和分类”中，Dylan 擅长人脸识别算法和动作捕捉产品。 在“SmartBotX 模块化桌面机器人——说明文档”中，桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示，可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 在“14、LayerStyle 副本”中，使用 YoloV8 模型可以检测人脸、手部 box 区域或者人物分割，支持输出所选择数量的通道。同时，Mediapipe 模型可以检测人脸五官，分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。
2025-04-12
本地人脸识别工具
以下为一些本地人脸识别工具的相关信息： PersonMaskUltra：为人物生成脸、头发、身体皮肤、衣服或配饰的遮罩。具有超高的边缘细节，模型代码来自。节点选项包括：face（脸部识别）、hair（头发识别）、body（身体皮肤识别）、clothes（衣服识别）、accessories（配饰识别）、background（背景识别）、confidence（识别阈值）、detail_range（边缘细节范围）、black_point（边缘黑色采样阈值）、white_point（边缘黑色采样阈值）、process_detail（设为 False 将跳过边缘处理以节省运行时间）。还有 V2 升级版 PersonMaskUltraV2，增加了 VITMatte 边缘处理方法，在 PersonMaskUltra 的基础上改变了 detail_method（边缘处理方法）、detail_erode（遮罩边缘向内侵蚀范围）、detail_dilate（遮罩边缘向外扩张范围）。 YoloV8Detect：使用 YoloV8 模型检测人脸、手部 box 区域，或者人物分割。支持输出所选择数量的通道。需在下载模型文件并放到 ComfyUI/models/yolo 文件夹。节点选项包括：yolo_model（yolo 模型选择）、mask_merge（选择合并的遮罩）。输出包括 mask（输出的遮罩）、yolo_plot_image（yolo 识别结果预览图）、yolo_masks（yolo 识别出来的所有遮罩）。 MediapipeFacialSegment：使用 Mediapipe 模型检测人脸五官，分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。节点选项包括：left_eye（左眼识别开关）、left_eyebrow（左眉识别开关）、right_eye（右眼识别开关）、right_eyebrow（右眉识别开关）、lips（嘴唇识别开关）、tooth（牙齿识别开关）。 此外，关于 AI 换脸，有开源免费的解决方案 facefusion： 本机解决方案：需要 python 环境及安装多个依赖软件，对编程知识有一定要求，且运行推理计算速度依赖 GPU，本地计算机若无 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度缓慢，不推荐本地化安装。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供的大模型运行环境和计算能力，需产生一定费用。以 AutoDL 为例，注册后在算力市场中选择可接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过在算法社区查找 facefusion 镜像，选择合适的镜像启动 GPU 服务器。
2025-04-12
人脸识别
以下是关于人脸识别的相关信息： SmartBotX 模块化桌面机器人的桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示，可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 设计：AIGC 世代的设计新范式 ver 东华.pdf 中提到了人脸识别相关技术，如 MTCNN、Centerface、LUVLi Face Alignment 等人脸检测和人脸对齐技术，以及 InsightFace 等人脸识别技术。 LayerStyle 副本中的 PersonMaskUltra 节点具有脸部、头发、身体皮肤、衣服、配饰和背景等的识别功能，还包括识别阈值、边缘细节范围、黑色和白色采样阈值等节点选项。PersonMaskUltraV2 是其升级版，增加了 VITMatte 边缘处理方法，并对边缘处理做了相关改变。
2025-04-12
人脸识别技术价值
人脸识别技术具有一定的价值。过去，AI 在人脸识别等分类判断任务上取得了成果，方便了我们的生活。然而，其使用过程中会让人感受到明显的机器感。相比之下，生成式 AI 在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧和能力。在 AI 研究中，搜索和学习是利用大量计算的两个重要技术类别。在计算机围棋、国际象棋、语音识别和计算机视觉等领域，都经历了从依赖人类知识到依靠统计方法和大量计算的转变。在 AI 相关的监管方面，对于像人脸识别这样的特定技术或应用，不采用僵化的法律定义，而是基于功能能力来设计应对挑战的方法，以适应 AI 的快速发展。
2024-12-25