FaceShifter —非官方的PyTorch实施 非官方实现借助。 在本文中，有两个用于全流水线的网络，即AEI-Net和HEAR-Net。 我们仅实现AEI-Net，这是用于人脸交换的主要网络。 数据集 准备资料 您需要下载并解压缩： CelebA-HQ（） VGGFace（） 预处理数据 预处理代码主要基于Nvidia的FFHQ预处理代码。 您可以使用多种处理功能修改我们的预处理程序，以更快地完成预处理步骤。 # build docker image from Dockerfile docker build -t dlib:0.0 ./preprocess # run docker container from image docker run -itd --ipc host -v /PATH_TO_THIS_FOLDER/preprocess:/workspace -v

显示如何在 matlab 中交换两个数字的程序

Wasserstein 重心是分析高维数据的一个重要概念，在应用概率、经济学、统计学，尤其是聚类和图像处理中具有广泛的应用。 我们陈述了 Wasserstein 重心问题与 n 耦合问题等价的一般版本。 因此，与求和原理的耦合（表征 n 耦合问题的解决方案）也为重心的显式表征提供了新标准。 基于这个标准，我们提供了一个简单的实现算法来计算重心，作为主要贡献。 我们在几个例子中发现，我们的方法相对于完善的算法具有相似的时间复杂度，并且能够提供大量度量的重心的准确和快速的可视化。 所提出的算法也可以应用于更复杂的优化问题，如 k-重心问题。