我介绍几个稍微严谨些的深度学习案例,抛砖引玉,希望大家多多分享。
华盛顿大学的一个课题组发明了这种系统,使用音频,将其与视频中的面部表情进行合成。
下面的视频是合成奥巴马演说的一个例子。
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咳咳,别想歪。
2017年初,Google Brain 研究人员训练了一个深度学习网络,尽可能地将非常低分辨率的面部图像恢复成本来的外观。
在下面的图像中,你可以看到原始的低分辨率图像(8x8),照片的真实原貌以及计算机恢复出的结果,骑兵变步兵,很神奇对吧。
最近很火的抖音特效,早已被DeepWarp实现,你可以用你自己的照片进行尝试,链接如下:http://163.172.78.19/(有时链接会失效)
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这篇文章读起来像出自莎士比亚之手,但实际上是由一个深度学习(LSTM)网络写的:
计算机创建的手写文本:
你也可以生成自己的手写文本,链接如下:
http://www.cs.toronto.edu/~graves/handwriting.htmlwww.cs.toronto.edu
Neural complete是一个深度学习代码,可以生成新的深度学习网络。
链接地址如下:
https://github.com/kootenpv/neural_completegithub.com
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