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重磅：腾讯云发布多脸融合新功能，免费体验

9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。.../document/api/670/37736 SDK 接入参考：https://cloud.tencent.com/document/product/670/31061#SDK 【产品能力】 1-多脸.../选脸融合 支持多脸、选脸融合，最多支持指定融合3张人脸，可应用在全家福、与明星合照等多人场景，增加活动的互动趣味性。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包，享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。

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    开源多模态大模型哪家强？TOP12榜单来了，GitHub揽获2.2k+星

    考虑到这一点，腾讯优图分别联合中国科学技术大学以及厦门大学，一连发布了两篇关于多模态大模型的论文。 这里面不仅有首篇多模态大模型综述—— 还有一个全面的评测榜单！...多模态大模型TOP12排行 研究人员一共设置了16个榜单，包括了两个总榜单和14个子任务。...研究人员一共挑选了12个开源多模态大模型，给评测标准做个“示范”。...因此，使用多模态信息一般可以更好地认知与完成任务。 更加强大与用户友好的接口。通过支持多模态输入，用户可以通过更加灵活的方式输入与传达信息。 更广泛的任务支持。...因此，要想研究这类多模态大模型，往往需要掌握三个关键技术： 1、多模态指令微调（Multimodal Instruction Tuning, M-IT） 2、多模态上下文学习（Multimodal In-Context

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    ACM MM24 | DCAFuse：用于多模态图像融合的双分支扩散 - CNN 互补特征聚合网络

    Dual-Branch Diffusion-CNN Complementary Feature Aggregation Network for Multi-Modality Image Fusion DCAFuse：用于多模态图像融合的双分支扩散...-CNN框架，融合了DDPM的全局信息建模能力和多尺度卷积核的局部细节特征提取能力，通过双分支分别构建全局信息和提取局部细节特征，为多模态图像融合提供了新的架构思路。...摘要 多模态图像融合（MMIF）旨在将源图像的互补特征整合到融合图像中，包括目标显著性和纹理细节。近年来，利用扩散模型的图像融合方法取得了不错的成果。...为了解决这个问题，作者提出了一种新颖的扩散 - CNN特征聚合融合（DCAFuse）网络，该网络可以从双分支中提取互补特征并有效地进行聚合。...方法 3.1 概述 作者提出的DCAFuse利用双分支扩散 - CNN框架进行全面的多模态图像融合。以IVF任务为例，RGB通道的可见光图像与红外图像相结合，形成原始输入。

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    跌了2个京东，又跌了2个小米，苹果手机终于卖不动了

    库克觉得中国果粉会一如既往为好产品买单，为创新买单，但谁又会轻轻松松闭眼买一个一年一换的万元产品呢？...比如目前苹果产品中，刷脸AI已是新一代标配，而供应商Lumentum，正是提供刷脸AI方案的核心厂商。 但就在新一季业绩展望中，Lumentum显得非常焦虑。...他们说，最大的客户之一要求该公司在截止12月的第二财季“大幅减少出货量”。 于是业绩预测称可能会减少7000万美元。...尽管Lumentum并未指出这个客户是哪家公司，但在其2018财年年报中将苹果列为最大的客户，30%的总收入来自于苹果。 现在，一荣俱荣，一损俱损。 ?...英国《每日邮报》报道称，一些用户升级iOS12之后，iPhone出现了新的Bug，续航时间明显变短。

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    刷脸AI供应商下调业绩预期，苹果股价应声跌掉一个小米

    刷脸AI供应商预警 外媒路透社将核心原因归结为苹果重要供应商的业绩预警。 目前苹果产品中，刷脸AI已是新一代标配，而供应商Lumentum，正是提供刷脸AI方案的核心厂商。...他们说，最大的客户之一要求该公司在截止12月的第二财季“大幅减少出货量”。 于是业绩预测里，称可能会减少7000万美元。 ?...尽管Lumentum并未指出这个客户是哪家公司，但在其2018财年年报中将苹果列为最大的客户，该公司30%的总收入来自于苹果，随后为华为和Ciena，这两家公司均为Lumentum贡献了11%的收入。...而在中国，虽然iPhone此次拿下了双11的畅销冠军，但更重要的原因也是中国“土豪”不顾昂贵售价的“卖肾”支持。 其实原本10月底发布的新款全面屏iPad Pro，也是能赶上双11的。 ?

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    刷脸AI供应商下调业绩预期，苹果股价应声跌掉一个小米

    刷脸AI供应商预警 外媒路透社将核心原因归结为苹果重要供应商的业绩预警。 目前苹果产品中，刷脸AI已是新一代标配，而供应商Lumentum，正是提供刷脸AI方案的核心厂商。...他们说，最大的客户之一要求该公司在截止12月的第二财季“大幅减少出货量”。 于是业绩预测里，称可能会减少7000万美元。 ?...尽管Lumentum并未指出这个客户是哪家公司，但在其2018财年年报中将苹果列为最大的客户，该公司30%的总收入来自于苹果，随后为华为和Ciena，这两家公司均为Lumentum贡献了11%的收入。...而在中国，虽然iPhone此次拿下了双11的畅销冠军，但更重要的原因也是中国“土豪”不顾昂贵售价的“卖肾”支持。 其实原本10月底发布的新款全面屏iPad Pro，也是能赶上双11的。 ?

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    十大案例看社会化营销的趋势

    2、脸萌 今年夏天的某个时刻，打开微信通讯录，你会发现很多朋友的头像都变成了有趣的二次元生物，并且细看你会发现这些头像和你的朋友本人颇为神似，造成这种局面的是一款诞生不到半年的APP——脸萌。...脸萌是一款漫画工具类产品，很多人是漫画的爱好者，但因为本身不善于画画，因而并不能享受绘画的乐趣，脸萌的出现使这些人快速上手，并在较短时间内做出专属于自己的漫画头像，而当这样的头像出现在微信中时，便迅速引起大批新用户的兴趣...脸萌的成功并非源于营销，而只是做出了一款创新的产品而已。...9、挖掘机技术哪家强 如果说2011年以后，社会化营销有哪个大规模传播战役比得上凡客体的话，那一定是“挖掘机技术哪家强”了，并且它有过之而无不及。...“挖掘机技术哪家强”的引爆路线更像是“杜甫很忙”或“元芳，你怎么看”，它们的出现时间远早于它们的火爆的时间（蓝翔最早便由于“挖掘机技术哪家强？

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    AI 3 分钟：每周最新闻

    大家好，我是为人造的智能操碎了心的智能禅师。 每天 AI 新闻那么多？其实一周 3 分钟就够了。 平时都是讲技术讲干货，太费脑子。周一是一周最难熬的一天，所以我们今天聊点轻松的话题。...来源：Latest Biz News 一边履行社会责任，一边又推广了自家产品，名利双收。这恐怕就是 Google 一直被认为是一家值得尊敬的公司的原因吧？...“挖掘技术哪家强？中国山东找蓝翔”这句 Slogan 还提不提了？ ?...阿里在杭州搞智慧城市，百度在北京搞 AI 公园，好！非常好！ 百度这一系列的动作，可以说为很多苦恼于 AI 应用落地的人，做了一个很好的示例。...著名老牌媒体《经济学人》被打脸：真疼 《经济学人》是美国的老牌媒体了，江湖地位高，辈分也高，所以他们说话，大家通常都比较信服。唯独上周，被狠狠打脸了。

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    聊聊人脸识别支付

    双11、618，血拼之后的网友们纷纷表示要剁手，但是，当下仅剁手已不足以解决问题了，传统的刷卡模式已经转变为了“刷脸模式”…… 本文就来聊聊MasterCard公司新推出的支付技术——生物识别技术。...该技术会应用在一个新的移动APP中：当用户选择好商品进入支付系统时，它会要求你拍一张自拍照进行验证，是不是感觉比记住密码还要省事呢。...除此之外，MasterCard还和两个银行合作，目前还不清楚哪家银行的客户能体验到这一技术。 MasterCard移动应用程序的使用方法 用户需要下载MasterCard应用程序才能使用该功能。...支付宝欲运用人脸识别支付技术 马云在德国汉诺威IT博览会(CeBIT)上发布了由蚂蚁金服与Face++合作研发的支付宝人脸识别支付技术，并当场为德国总理演示了这一支付宝新技术“刷脸支付”。

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    腾讯云数据库携手天阳，共建国产新生态

    近日，天阳信用卡新一代核心产品CreditX完成了与腾讯云分布式数据库TDSQL的适配性测试，并基于双深度融合，推出“金融零售核心CreditX+分布式数据库TDSQL”的新一代分布式信用卡核心产品联合解决方案...通过与腾讯云开发技术架构整体融合，天阳信用卡整体解决方案技术平台更加完整、高效。 ?...可实现应用多活、数据多活，极大提升银行信用卡系统的容灾处理能力。...此次联合方案中的TDSQL是腾讯云企业级分布式关系型数据库品牌，旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系，提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库等能力，同时具备智能运维平台...国产数据库，中标哪家强？ ↓↓一年19.9特惠云数据库点这儿~

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    AI图片鉴伪技术演进：从GAN检测到多模态大模型时代的识别新范式

    摘要： AI鉴伪技术历经GAN特征检测、深度学习通用检测、频谱+风格双模态融合三代演进。本文梳理完整技术脉络，解读腾讯云IMS第三代鉴伪技术如何在生成对抗中保持领先。...（2024至今） 维度 说明 背景 生成模型多样化，单一检测路线不够用 检测原理 频谱分析（频域）+ 风格识别（空域）双维度融合 代表产品 腾讯云IMS AI生成识别 优势 对GAN/扩散/换脸/重绘等多种手法均有效...生成方式 频谱分析效果 风格识别效果 双模态效果 GAN生成 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 扩散模型生成 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ Deepfake换脸 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 局部重绘...频谱分析对GAN更敏感，风格识别对扩散模型更敏感——双模态融合后，覆盖面几乎无死角。...局部重绘、超分、风格迁移 持续更新 不断适配新生成模型，保持检测有效性 商业化成熟 0.1元/张，API/控制台双入口 四、未来展望 AI鉴伪技术的下一步进化方向： 趋势 说明 多模态联合 结合图片、

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    迪士尼开发百万像素换脸新技术，或将用于大荧幕

    那么，百万像素换脸是如何实现的呢？ 首个百万像素换脸方法 迪士尼的这项研究发表在欧洲图形学会透视研讨会（EGSR）上，提出了一种在图像和视频中实现全自动换脸的算法。...控制变量研究 研究者执行以下四种实验，来查看该研究提出的单编码器 - 多解码器网络架构和算法对换脸质量的影响： 渐进式训练 VS 一次性训练整个网络； 使用多路 comb 模型 VS 单独的双路模型；...该研究提出的保持对比度的多频段合成方法 VS 泊松融合方法； 该研究中人脸关键点稳定方法的影响。...下图 7 为使用多路 comb 模型与双路模型的成像效果对比： 下图 8 为该方法与泊松融合方法的成像效果对比。...从图中可以看出，该方法可以更好地保留目标人脸的全局光照特征，而泊松融合方法导致人脸出现了某种「漂白」效果。

    2.7K20

    2025哪些对象存储最好？一张表看懂腾讯云COS、阿里云OSS、华为云OBS、AWS S3最新横评

    本文基于2025-09-12腾讯云官网及权威社区数据，把主流4大产品放在同一张表里对比价格、功能、生态与活动，并重点拆解腾讯云COS的最新特性。...正文 一、为什么2025年还在纠结“哪家对象存储好”？ 大模型训练、出海电商、短视频二创……非结构化数据年增35%以上，选错存储，流量费就能把利润吃光。...阿里云OSS：电商双11验证，函数计算生态最全。 华为云OBS：政企项目多，双AZ容灾+冷归档低价。 AWS S3：全球29区域，AI服务最全，但中国区流量最贵。...三、硬核对比：价格、功能、生态一次看清 （价格取自2025-09-12官网挂牌价，单位：元/GB/月，统一中国大陆区域） 维度 腾讯云COS 阿里云OSS...跨AZ多活：华南/华东/华北三大Region同时写，RPO=0，RTO<30s，满足金融级容灾。

    4.4K10

    本地生活服务GEO实战：商圈级定位与到店转化策略

    当用户问“附近哪家火锅店评分高”或“周末适合带娃的商场”，AI搜索引擎（如豆包、文心一言）直接给出答案而非链接列表。核心工程问题：如何让本地商家的实体信息被AI引擎准确识别并优先推荐，从而提升到店率？...约束条件： - 数据分散：商家信息分布在美团、大众点评、高德地图等多个平台，AI引擎需整合多源数据。 - 实时性要求：营业时间、库存、促销活动需及时更新。...- 评分取多平台加权平均（大众点评权重0.5，美团0.3，其他0.2）。2.2 LBS流量整合算法采用基于密度的空间聚类（DBSCAN）识别热点商圈，然后对每个商圈内的实体进行排序。...可复现评估方法3.1 样本边界测试集：北京朝阳区5个商圈（望京、国贸、三里屯、双井、常营）内的200家餐饮商户。 - 时间窗口：2024年12月1日至2025年1月31日。...结语本地生活GEO优化的核心在于结构化实体数据与LBS信号的深度融合。通过商圈级定位、多源数据归一化和语义排序，商家可以显著提升在AI搜索中的可见度，最终转化为到店客流。

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    刷脸支付创业前需要了解这些信息

    以北京市场为例，推广难度事实上不小，原因：1.二维码市场成熟，费率偏低，不占空间；2.设备成本过高，商家不愿意前期付出；3.刷脸支付公司多，良莠不齐，后期容易形成恶性竞争； 虽然推广难度不小，但证明市场环境属于萌芽期...刷脸支付公司类型： 1.实力型：有相应行业技术，研发团队和运营团队，努力做产品和市场的公司。 一般这类公司代理费贵、政策好、考核严格、产品多样、技术扎实，想长期做这个行业应该选这种公司。...至于找哪家公司做代理，下面方法仅供参考： 1.在百度、知乎、搜狐等大型平台搜索相关关键字，找到对应公司，一般这些公司都会有自己的宣传部门，进行网络宣传。...4.百度下对方公司的发展历程，尽可能的多搜集对方公司信息，看有没有黑历史，是否是专注在刷脸支付这个领域的，还是什么业务都做。业务结构越单一，说明公司专注于某个行业。...6.多找几家同类型的公司进行比较，有没有公众号，有没有知乎，有没有搜狐，都要作为参考标准。各个维度去评判一家公司的真实可靠性。

    1.6K50

    AI教学分析课堂质量评估系统基于多模态深度学习

    本文提出一种基于多模态深度学习的课堂质量评估系统，通过融合计算机视觉、语音识别与自然语言处理技术，实现“师生状态-互动行为-教学氛围”的全维度量化分析。...系统已在某“双一流”高校12间智慧教室试点，实测数据表明其与专家评分的一致性达91.3%，评估效率提升20倍。...（二）算法层：多模态融合分析模型 核心采用“单模态精细分析+跨模态关联融合”策略：面部表情分析：基于CNN提取面部68个关键点特征，结合情感识别模型判断师生情绪（积极/中性/消极）； 语音互动分析：通过...ASR（自动语音识别）转录对话，用Transformer模型分析语速、语调、关键词密度； 动作姿态分析：基于OpenPose提取骨骼点，评估教师肢体语言丰富度、学生专注度（头部朝向/坐姿稳定性）； 多模态融合...三、核心技术实现与优化 （一）面部表情与情绪分析模型 针对课堂光照变化（如投影仪反光）、侧脸遮挡等挑战，优化模型如下：数据集构建：采集20000张课堂实景图像（含不同光照、角度），标注“高兴”“困惑”“

    1.9K21

    向量数据库的“供油系统”：解析 GEO 优化背后的数据工程与选型逻辑

    一、技术选型的核心指标：当我们在问“GEO优化服务商哪家好？”时，算法在通过什么做判断？在技术选型评审中，业务部门常会提出商业层面的疑问，比如“GEO优化服务商哪家好？”。...因此，“GEO优化服务商哪家好？”的答案，实际上取决于谁能提供更高质量的合成数据（SyntheticData）。二、运维视角的挑战：解析“GEO优化运营商哪家好？”...当市场上在讨论“GEO优化运营商哪家好？”时，本质上是在寻找具备高并发分发能力和对抗性网络架构的合作伙伴。...实测数据显示，这种结构化内容的抓取率超过90%，有效解决了“GEO优化服务商哪家好？”中关于数据质量的痛点。底层风控中间件：针对“GEO优化运营商哪家好？”...对于技术决策者而言，无论是评估“GEO优化服务商哪家好？”，还是考察“GEO优化运营商哪家好？”，最终都要回归到数据工程的本质：谁能构建一条更宽、更稳、更智能的数据管道。

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