Yanderify是一个基于Python的项目，它可以让一张照片上的人物去学习一个视频里面的人物面部动作并生成视频，从而达到一些有趣的效果 软件安装使用：因为是Python项目，所以需要先安装Python，再装yanderify，原版的安装操作相对麻烦了一点，所以我在原基础上重新做了安装包，简化了一些步骤，如图所示，先点击“安装Python”，再点“安装软件”，就可以了
准备：1.一张五官清晰的图片；2.一段五官清晰无遮挡的视频素材(MP4)(可以网上找，也可以自拍)3.使用PS、PR等图像处理软件、视频编辑软件使图片和视频素材保持统一分辨率(推荐256x256)；4.最终效果取决于图片和视频的匹配程度，所以尽量挑选角度相似的素材；
1.打开桌面图标“yanderify”2.如图操作，选择视频素材、图片素材、输出目录、生成视频。（软件仅支持N卡的GPU加速，A卡需要勾选Use CPU，生成速度会变慢）
3.等待（很快的，一般2-3分钟就可以了）
4.显示“success”表示成功，去输出路径看效果
实机安装（Win10 X64 运行无误，其它系统请自行测试）
2021-03-27 20:27:03
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今天晚上在家喝着红酒和可乐参杂的酒，味道非常好;好想退休啊!最近2周心情欠佳，主要是工作上的事情;工作那么久，遇到自己不能接受的事情我还是控制不了自己的情绪;今天静心想想最终还是开发惹的祸， 编写背景： 今天晚上在家喝着红酒和可乐参杂的酒，味道非常好;好想退休啊!最近2周心情欠佳，主要是工作上的事情;工作那么久，遇到自己不能接受的事情我还是控制不了自己的情绪;今天静心想想最终还是开发惹的祸，开发质量非常非常的差，改个文字也能把功能改的不能用，真是无语;目前的开发团队能力水平真是让人堪忧、最倒霉和郁闷的是我的测试团队;从本周开始将要开始收集开发转测版本次数及bug的情况、从本周开始将要收
2021-03-23 15:11:50
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本文阐述了基于的CYCLONE系列FPGA器件，面向孤立字的实时说话人身份识别系统的设计。系统采用MFCC算法进行特征提取，采用LBG算法进行码本匹配，利用中断实现整体调度，同时对LBG算法进行了IP核化，利用片内PLL增加系统稳定性，极大地提高了系统的识别率和识别速度。
经过理论和实验验证，该系统的设计方案是正确的，系统通过充分利用FPGA芯片的高速并行处理能力以及庞大的IP软核功能大大缩短了训练和识别时间，在保证识别效率的同时大大提高了说话人识别实时性，该系统的应用开拓了更加广阔的前景。
但是由于本系统的实验平台是Altera公司支持高校实验室的DE2实验开发板。属于比较高端的开发板，成本较高；同时本系统是面向孤立字的，用户对系统训练后使用时识别率较高，用于非孤立字识别时，识别率明显下降。因此，系统的设计还有待改进，以便更好的满足当前电子科技产品的应用需求．
2021-03-15 21:42:16
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