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程序员欢乐送（第10期） 收录于话题 #程序员欢乐送 59个 对于我来说，我一直保持的追求有三点：技术、快乐、财富。因此，从此三点出发，记录过去一周，我所看到的，值得分享的内容，每周五把欢乐送达。 由于微信不允许外部链接，你需要点击页尾左下角的“阅读原文”，才能访问文章的链接，文中的所有链接已使用蓝色字体标记。 「 技术 Technology 」 1、AI肖像生成 一位来自 Uber 的软件工程师Philip Wang利用英伟达去年发布的StyleGAN研究成果创作了源源不断的假人物头像。每次你刷新这个网站，网络就会从头开始生成新的人脸图像。 以下这些异常逼真的肖像都是算法生成的，并不是真实的人。 体验地址：点击查看 StyleGAN项目地址在《程序员欢乐送（第9期）》中推送过，可以去上篇推送中查看。 2、Remove.bg一键抠图 现在，抠图已经不再是专业设计师才会的技能，其应用的技术图像分割也不是一个新课题了，很早之前就有很多研究成果出现，按照是否使用深度学习的方法可分成传统方法（Blue Screen Matting、Poisson Matting、Bayes Matting、Closed form Matting 与 KNN Matting 等）和基于深度学习的方法（CNN、FCN 和 UNet）等，而深度学习方法的发展也大大提高了抠图的精度。

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 引 1974年，我国的考古学家在陕西省西安市发掘出了兵马俑，并被其神态各异惟妙惟肖的面部表情所震撼。同年，一篇名为《A Parametric Model for Human Faces》论文迈出了人脸属性编辑这一领域的第一步。而半个世纪后的今天，BIGO自主研发的FaceMagic的换脸技术让你随心所欲地化身为兵马俑，世界名画，或者电影里的超级英雄, 产品一推出即风靡全球。 BIGO为了把这项创新技术带给全球用户，研发人员克服了各种挑战。技术挑战主要来源于三个方面：第一是人脸特征迁移技术，我们创新性地尝试把风格迁移的思路用于人脸特征迁移中，克服了当时主流的deep fake、 3D方案等技术的不足。 第二是全球化问题，因为BIGO用户来源于全球各地，为了解决不同人种的肤色、五官结构的差异问题，我们构建了千万量级的全球化的人脸数据集，极大地涵盖肤色、性别、年龄等差异性，力求把全球每一位用户的效果做到最佳 。第三是多属性，多场景的效果优化，我们在不断优化网络结构的同时尝试人脸属性、人脸姿态等约束，并大力提升大规模数据的训练效率，充分挖掘数据的多样性特征，把换脸效果做到更加鲁棒、真实、自然。FaceMagic仍在吸引越来越多人的参与，自上线以来，全球生产总量接近1亿。功能推出后

server { listen 89; server_name localhost; location / { root html; index imooc.html; } } server { listen 89; server_name localhost; # =是精准匹配,可以在浏览器中访问ip:89/imooc/img/face1.png,访问face2.png就无法访问了 # 测试时在/home/imooc/img目录下放了图片,访问 /imooc/img/face1.png会/home目录下寻找 location = /imooc/img/face1.png { root /home; } } server { listen 92; server_name localhost; # 正则表达式,*代表不区分大小写 location ~* \.(GIF|png|bmp|jpg|jpeg) { root /home; } } server { listen 93; server_name localhost; # ^~,以某个字符路径开头的请求,只能访问这个路径下的资源 location ^~ /imooc/img { root /home; } } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/liwanghong/blog