ai換裝app

一款虛擬智能換裝軟件，用戶可以輸入自己的身高體重、三圍等數據信息，建立身材模型，一鍵選擇各種風格的衣服、褲子、裙子等進行換裝搭配，找到適合自己的風格！

ai換裝app簡介

AI換裝是一項虛擬換裝軟件。用戶可以在瀏覽軟件的過程中，假如有喜歡的服裝，可以通過AI換裝的形式，比對自己的身材，選擇模型，真實試裝，這樣來感覺服裝適不適合自己。我們軟件提供全面的定務，從場景替換，鞋子替換，各種服飾的選擇，讓你足不出戶就可以享受換裝的樂趣。AI換裝，專業(yè)換裝平臺。

ai換裝app功能詳解

1.你可以在上面一鍵換裝，有男裝，女裝，還有漢服，cosplay等；

2.擁有非常少女心的頁面設計，非常的，在上面修圖和換裝等；

3.每天上線簽到完成任務還能領取金幣，使用金幣可以購買更多的服裝。

ai換裝app其他亮點

1.上面的服裝非常豐富，還有許多免費的服裝可以使用，滿足你的需求；

2.讓你能夠不用出門也能換裝，給你的照片添加不同的服裝；

3.擁有拍照功能，點擊你喜歡的服裝，就能開始拍照了。

4.擁有海量的裝扮模板，挑選你喜歡的服裝和妝容；

5.各種類型的服裝都有，男生女生都能使用，可以快速變裝cosplay。

相關資訊

一項技術產生了，就不會消失，除非被另外一個技術替代。不會因為人類的呼吁或者道德的譴責而不會使用，互聯網技術不能屏蔽暗網的存在，區(qū)塊鏈的技術的出現最先被比特幣所應用，繼而引起一大波空氣幣的出現。AI圖像處理技術已經成熟，那么場景應用自然水到渠成。

DeepNude是基于加州大學伯克利分校研發(fā)的開源算法pix2pix創(chuàng)建的。pix2pix使用了生成式對抗網絡，訓練算法時需要龐大的數據集來支持，據說在訓練DeepNude時，使用了1萬張女性裸體圖片。

DeepNude有免費版和付費版。據Motherboard報道，免費版生成的圖片大幅的明顯水印；付費版生成的圖片水印減少，圖片左上角有紅色的“FAKE（偽造）”的標識。

ZAO在上傳照片時會提示，“提交上傳（照片）后，ZAO會進行非公眾人物驗證和肖像權驗證，確保符合相關法規(guī)才能使用”也就是說必須是本人照片才能做視頻轉換。轉換完成后的視頻會有ZAO的logo。和上傳者的頭像。分享到朋友圈要有微信授權。

DeepNude是基于加州大學伯克利分校研發(fā)的開源算法pix2pix創(chuàng)建的。pix2pix使用了生成式對抗網絡,生成式對抗網絡是現在圖像處理廣泛應用的底層技術。

生成對抗網絡簡稱GAN，生成模型的基本思想是輸入一個訓練樣本集合，然后形成這些樣本的概率分布的表征。常用的生成模型方法是直接推斷其概率密度函數。生成式對抗網絡背后的思想非常直觀：生成器和鑒別器兩個網絡彼此博弈。生成器的目標是生成一個對象（比如人的照片），并使其看起來和真的一樣。而鑒別器的目標就是找到生成出的結果和真實圖像之間的差異。在 GAN 的第一篇論文出來之后的大概一年時間里，訓練 GAN 與其說是科學，倒不如說是藝術——模型很不穩(wěn)定，需要大量調整才能工作。2015 年時，Radford 等人發(fā)表了題為《使用深度卷積生成對抗網絡的無監(jiān)督表征學習（Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）》的論文，描述了之后被稱為 DCGAN 的著名模型。這個架構在大多數情況下都是穩(wěn)定的。這也是現在廣泛應用的底層技術。

對于現在視頻換臉其實不僅僅是應用了這一個底層技術，而是套復制技術的系統框架完成的，首先需要人臉檢測，即在圖像上定位出人臉所在區(qū)域，然后進行關鍵點定位，如眼睛、鼻子等，常稱為Landmark。最后在進行透視變換，使得角度更自然統一，在經過區(qū)域提取替換色彩轉換融合，使邊緣更連貫。

據說利用開源的DeepFakes只需要兩個成熟的程序員，3-5天就可以做出一個APP。這也許就是技術的普及吧。

AI圖像處理技術應用很是廣泛，可能是這幾個應用話題性太強，才吸引了大家的眼光，我們一起看看還有哪些應用場景使用了該技術。

用于存放經典老片的介質主要是磁帶和膠片，其易于劣化和損壞。隨著時間的推移，大多數舊電影都出現了噪音，劃痕，褪色等問題。在批量轉換為數字后，優(yōu)酷使用超分辨率視頻增強技術和AI機器學習技術等先進技術進行批量去噪，去模糊，提高幀率等操作，修補老片并重新調色。