手机修图片,有什么好的APP可推荐?
拍照直接轻颜相机等类似的美颜拍人,无需后续修图
傻瓜式修图就是 美图秀秀 简单且强大
复杂点的就是 sanpseed,功能多且强大
视频方面就是用 剪映
都是很简单的app 很容易上手
以上这样是我常用的,最后一张图是我从网上帮你找的一些app的修图合辑
修图软件很多种,1.美图秀秀,2.Beauty cam
3.天天p图 4.Faceu激萌 5.B612咔叽 6.In 7.相机360 8.无他相机 9水印相机 10.玩图。这些都可以拼图,但是每个功能有所差别,就看你喜欢那种。
其实虽然相机很重要,但是后期更重要啊!
尤其对一般人来说,出门扛单反和几个不同的镜头简直就是对体力的折磨,脖子都要被相机勒断的时候,还怎么欣赏沿途的风景。
下面就来罗列几款久经沙场的手机修图软件。为了造福大众我把原图都PO上来了,你造这对于一个女生需要多大的勇气和决心吗哈哈哈哈哈……
VSCO
这个软件很多人常用的,滤镜非常多,不过有的需要花钱购买。基础的调曝光、对比度、色调什么的也都非常好用,而且它最好的是可以一次性导入和导出很多张照片,不像一般的APP,需要一张一张修,一张一张存。
手机修图软件很多,从专业性和易操作性方面给大家介绍几款:
一、首推谷歌的一款软件:Snapseed(指尖修图)
Snapseed是一款专业的手机修图软件,而且操作非常简单易上手,它有很多特色功能比如蒙版、曲线、直方图……
二、toolwiz photos这是一款专业且功能齐全的手机修图软件,它几乎囊括了所有PS修图功能:白平衡、曲线、蒙版、直方图、魔棒、抠图、阈值等等一名俱全……
这款软件需要亲情码才能解锁所有功能,不过亲情码网上很好找,解锁后软件会附带很多亲情吗,可以分享给别人,如果有需要亲情码的可以留言向我索取。
三、Retouch这是一款专业去除图片杂物的软件,比如电线、电线杆、广告牌之类,还具有克隆功能,非常不错。
四、其他比如:MIX、美图秀秀等。
手机ai换脸app哪个最好用?
大家好,我是小陈,很高兴回答你的问题
手机ai换脸app哪个最好用?
手机AI换脸软件合集满足了大家的好奇心,你可以利用这一技术恶搞自己,分享给好友让大家来猜猜这是谁吧!我提供了各类安卓ai换脸软件,你可以在这里找到一款适合自己的。当下炒得火热的zao换脸软件我也有收集,不过有消息说涉嫌信息泄漏,不管是真是假,我觉得大家还是要保护好自己。不管你身材如何,颜值怎么样,有些时候都需要一款手机ai换脸软件来保护自己。
我的分享就到这里,希望我的回答能帮助到你。
可怕的Deepfake应用程序让您几乎可以与任何人交换面孔
Zao是一款由中国人工智能驱动的应用程序,允许用户与视频和GIF图像中的演员和其他名人交换面孔,由于其令人信服的转换能力,它引发了严重的隐私问题。
Zao上周五上传到中国的iOS App Store,仅两天时间就成为该平台上排名第一的下载应用程序,并且看看它可以做什么,很容易理解为什么。通过使用人工智能,该应用程序可以拍摄用户的简单图片,并将其叠加到视频或GIF中任何角色的脸上,从而获得真正令人叹为观止的结果。例如,一个用户声称,他们只花了不到8秒的时间就可以与莱昂纳多·迪卡普里奥换脸,实现他们在泰坦尼克号等大片中出演的梦想。
但是由于Deepfake技术因其有可能通过向名人展示自己从未做过的事情或做某事而欺骗数百万人而引起争议,因此Zao引发了合理的关注。到目前为止,deepfake技术尚未广泛使用,但是中文应用程序确实可以很好地进行互换,并且易于大众使用,以至于许多人认为这可能存在安全风险。
尽管大多数专家担心Zao的隐私方面,但声称用户协议使开发人员每天都对开发的生物识别数据和通过该应用程序创建的免费图像(此规定已由公司更改)授予全球开发权。用户对欺诈的可能性更加恐惧。
许多中国人使用支付宝的“微笑支付”面部识别系统,该系统允许用户看着相机进行支付验证,并且许多人担心现实的转换会欺骗支付宝的算法。实际上,有人向阿里巴巴发送了电子邮件,这家中国巨人不得不发表声明,澄清说,无论换脸多么现实,deepfake应用程序都不可能欺骗他们的系统。
Zao的开发人员亲自向用户保证,该应用为其静态视频和GIF使用静态图像,并且基于单张照片的人脸交换不希望愚弄先进的人脸识别软件。
换脸软件有iSwap Faces最大的特色就是可以轻松将两个不同人的脸进行互换,并且观看者看不出任何p过的痕迹,十分的恶搞。
快手变脸软件是一款最火爆的视频秀app。
激萌相机安卓手机版APP是一款搞怪的拍照软件。有了它,你可以随时随地随心所欲的给别人拍挫照,这里有海量的恶搞贴图以及制作工具,让你能够多样的编辑照片。
脸优,一款以实时摄像为使用方式的趣味性换脸娱乐APP,采用基于人脸特征点定位的人脸检测和表情迁移以及图像融合技术。由百度深度学习实验室出品。技术与艺术融于生活,做你人生的导演。
AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的?
人工智能技术中,人脸识别和图片识别,都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征,然后在图片特征上进行一定的操作。
特征提取
这里的特征,可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子,一个向量),其实,可以看做数据降维啦,图片那么大的分辨率,如果基于图片计算,太耗费计算量和存储量。
特征提取:图片>网络>一个向量
人脸识别:
人脸识别是一对一比对或者一对多比对,假设,你需要对person A进行人脸识别,那么前提,你的图片数据库里有A的图片,然后利用卷积神经网络,提取person A的图片的特征,将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较,距离最相近的图片判定为同一个人,那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么?
人脸识别:提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性
图片识别:
最简单的分类问题吧,首先,这个,你需要知道图片识别出来存在多少种可能性,也就是图片共有多少个类别; 然后,通过网络对图片提取特征,通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下),然后,定义可能性最大的那个类别为预测类别。
图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性,可能性最大的那个为预测类别
当然啦,这上面说的网络都是指训练好的网络,具体如何训练的,这里讲起来有些麻烦,我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法,有兴趣可以欢迎交流学习。
问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴,识别图像有两大步骤,第一是特征提取,第二是分类。
我们知道,图像是由数字组成的,可以把图像想象成一个矩阵,最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量,相似的图片拥有相似的特征向量,假设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类,简单的说,特征提取出来了,然后对特征设置一个阈值(这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值),在阈值范围之内就是正样本。
随着科技技术的不断进步,硬件的不断升级,特别是gpu对矩阵运算的提速,神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域,现在我们讲的ai技术、深度学习,大部分指的是神经网络,它是一种仿生物学的数学理论,有许多神经元在其中传导,故名思义神经网络。网络是分多层次的(深层次的),来训练图像,故又叫深度学习。
神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤,特征提取和分类。只不过其特征是抽象的,神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。
如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容,单凭这点手打内容远远不够。
通过CNN网络。
目前进行人脸识别的主要方式还是卷积网络,虽然Hinton后来提出了胶囊网络,但是新的网络依然处于发展早期,还有很多需要完善的地方,相关的软件配置以及工具包也并不成熟,距离普及会用还有一段时间。
首先强调下人脸识别和图片识别没有本质上的区别,如果一定要说区别的话,人脸识别会通过捕捉面部特征点来进行三角构建,特征点是属于基本不随年龄发生变化的区域,这样而已基本排除由化妆、装扮以及年龄变化所带来的面部识别失效影响,但是整容的话另说。
至于CNN网络进行图片识别,首先是通过数次卷积以后,提取到图片的高维特征,这些特征在同类图片中会必然性的出现,并且具有组合特性,之后利用全连接网络可以对高维特征进行组合判别,不同的特征会指向不同的类别,不同的特征组合最终会给出不同的结论。
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