类型： 实用工具 版本： V7.7
大小： 799.8 时间： 2025-12-03
一项技术产生了，就不会消失，除非被另外一个技术替代。不会因为人类的呼吁或者道德的谴责而不会使用，互联网技术不能屏蔽暗网的存在，区块链的技术的出现最先被比特币所应用，继而引起一大波空气币的出现。AI图像处理技术已经成熟，那么场景应用自然水到渠成。
DeepNude是基于加州大学伯克利分校研发的开源算法pix2pix创建的。pix2pix使用了生成式对抗网络，训练算法时需要庞大的数据集来支持，据说在训练DeepNude时，使用了1万张女性裸体图片。
DeepNude有免费版和付费版。据Motherboard报道，免费版生成的图片大幅的明显水印；付费版生成的图片水印减少，图片左上角有红色的“FAKE（伪造）”的标识。
ZAO在上传照片时会提示，“提交上传（照片）后，ZAO会进行非公众人物验证和肖像权验证，确保符合相关法规才能使用”也就是说必须是本人照片才能做视频转换。转换完成后的视频会有ZAO的logo。和上传者的头像。分享到朋友圈要有微信授权。
DeepNude是基于加州大学伯克利分校研发的开源算法pix2pix创建的。pix2pix使用了生成式对抗网络,生成式对抗网络是现在图像处理广泛应用的底层技术。
生成对抗网络简称GAN，生成模型的基本思想是输入一个训练样本集合，然后形成这些样本的概率分布的表征。常用的生成模型方法是直接推断其概率密度函数。生成式对抗网络背后的思想非常直观：生成器和鉴别器两个网络彼此博弈。生成器的目标是生成一个对象（比如人的照片），并使其看起来和真的一样。而鉴别器的目标就是找到生成出的结果和真实图像之间的差异。在GAN的第一篇论文出来之后的大概一年时间里，训练GAN与其说是科学，倒不如说是艺术——模型很不稳定，需要大量调整才能工作。2015年时，Radford等人发表了题为《使用深度卷积生成对抗网络的无监督表征学习（UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）》的论文，描述了之后被称为DCGAN的著名模型。这个架构在大多数情况下都是稳定的。这也是现在广泛应用的底层技术。
对于现在视频换脸其实不仅仅是应用了这一个底层技术，而是套复制技术的系统框架完成的，首先需要人脸检测，即在图像上定位出人脸所在区域，然后进行关键点定位，如眼睛、鼻子等，常称为Landmark。最后在进行透视变换，使得角度更自然统一，在经过区域提取替换色彩转换融合，使边缘更连贯。
据说利用开源的DeepFakes只需要两个成熟的程序员，3-5天就可以做出一个APP。这也许就是技术的普及吧。
AI图像处理技术应用很是广泛，可能是这几个应用话题性太强，才吸引了大家的眼光，我们一起看看还有哪些应用场景使用了该技术。
用于存放经典老片的介质主要是磁带和胶片，其易于劣化和损坏。随着时间的推移，大多数旧电影都出现了噪音，划痕，褪色等问题。在批量转换为数字后，优酷使用超分辨率视频增强技术和AI机器学习技术等先进技术进行批量去噪，去模糊，提高帧率等操作，修补老片并重新调色。
一款虚拟智能换装软件，用户可以输入自己的身高体重、三围等数据信息，建立身材模型，一键选择各种风格的衣服、裤子、裙子等进行换装搭配，找到适合自己的风格！
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