반응형 반응형 머신러닝13 반응형 Deepfake faceswap 소프트웨어 설치, 사용법 Faceswap은 사진 혹은 비디오에 있는 얼굴을 인식하여, 얼굴 부분을 바꾸어주는 DeepLearning 기술 기반의 Software 입니다. 1. 사용자 환경 - Anaconda 4.9.2 - Window10 - Cuda 10.1 2. 설치 방법 faceswap 다운로드 주소 - faceswap.dev/download/ window나 linux 중 본인에 맞는 환경에 따라 설치 1) 경로설정 2) 본인 GPU에 맞는 설정 클릭(GPU 없으면 CPU로 설정) 3. 실행 1) Anaconda prompt으로 설치된 경로로 들어가서 해당 파일 확인 2) 본인 설정에 맞는 파일 라이브러리 설치 ex) pip install -r requirements_nvidia.txt Tensorflow 버전에 맞는 GPU.. 2021. 4. 6. 파이썬으로 동영상 파일 처리 방법 123456789101112131415161718192021222324252627282930#!pip install opencv-python import opencv file_path = ' 파일 경로 ' cap = cv2.VideoCapture(file_path) # 프레임 수 확인 frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) len(frames) # 프레임 전부 읽어오기 n_frames = []ret = True while ret: ret, frame = cap.read() if not ret: break RGB = cv2.cvtColor(cv2.COLOR_BGR2RGB) n_frames.append(RGB) # 이미지 확인 cv2.imshow('img', n.. 2021. 4. 2. Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models 간단해석 * 해당 코드를 참고하면서 논문을 읽으면 이해하는데 도움이 됨 github.com/vincent-thevenin/Realistic-Neural-Talking-Head-Models vincent-thevenin/Realistic-Neural-Talking-Head-Models My implementation of Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models (Egor Zakharov et al.). - vincent-thevenin/Realistic-Neural-Talking-Head-Models github.com 1. Introduction 2019년 5월에 모스크바의 Samsung AI Centor 에서 발표한 논문이다... 2021. 3. 25. CNN(Convolutional Neural Networks) 이론 설명 CNN 이란?- 이미지, 영상, 음성을 분석하기 위해 패턴을 찾는데 유용한 알고리즘으로, 데이터에서 이미지를 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류한다.일반적인 DNN은 기본적으로 1차원의 데이터를 사용해서 학습을 해야한다. 하지만 이미지 데이터는 640 x 640 이런 식으로 표현된다. 이 아무 처리없이 1차원으로 바꾸면 형체를 알 수 없을 정도로데이터의 손실이 일어난다. 이를 해결한게 CNN 이다. CNN은 크게 두단계로 나누는데 1. 전처리 과정 feature extraction2. 분류 과정 classification 아래 그림을 보면 더 이해가 잘 될것이다. 위의 그림은 CNN의 전체 과정을 담은 것이다. 크기가 32 x 32 ~ 5 x 5까지 줄어드는것을 볼수 있는데,이는 그림 데이터의 중.. 2020. 10. 30. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
