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insightface

综合人脸分析开源工具库

InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。

face-alignment - 高精度2D与3D人脸标志检测工具
2D特征点3D特征点Face AlignmentGithub开源项目深度学习面部识别
本项目基于FAN的先进深度学习方法,提供高精度的2D和3D人脸标志检测。支持多种面部检测器,并可在CPU和GPU上运行。用户可通过pip或conda安装,并能处理整目录图像。适用于Python 3.5+,推荐使用CUDA GPU以获得最佳性能。欢迎贡献和反馈,详情请参阅原始论文及项目页面。
yolov5-face - 基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测
BlazeFaceGithubMulti-Task-FacialTensorRTYOLOv5-facencnn-android-yolov8-face开源项目
基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测。该项目展示了不同版本(包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8)在人脸检测中的性能表现,不同难度和硬件环境下的测试结果。提供了多种开源演示和预训练模型下载链接,支持多个平台如TensorRT、Android、OpenCV等。详细的训练和评估指南帮助用户在WIDERFace数据集上进行测试和验证。
Arc2Face - 生成人脸图像的模型
Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成
Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集,具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion,支持ControlNet控制姿态,适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项,确保灵活高效应用。
face-api - AI人脸检测与识别、年龄性别情感预测,适用于浏览器和NodeJS
FaceAPIGithubNodeJSTensorFlow/JS人脸识别开源项目浏览器
该项目基于TensorFlow/JS,提供高级人脸检测、旋转跟踪、识别人脸、预测年龄、性别和情感功能,适用于浏览器和NodeJS环境。项目提供在线演示、详细文档和教程,以及多种使用场景的示例代码,帮助开发者快速上手和集成。无论是静态图片还是实时摄像头数据处理,均能提供精准高效的结果。
facefusion - 人脸置换与增强工具
AIFaceFusionGithub人脸交换人脸增强开源项目热门视觉处理
FaceFusion 是一款领先的人脸置换与增强平台,利用先进技术提供精确面部处理。该工具支持多种面部分析与定制选项,适用于多种场景与设备。功能强大,操作简单,是专业人士与技术爱好者的理想选择。
AdaFace - 自适应质量边界人脸识别算法
AdaFaceGithub人脸识别低质量图像开源项目特征空间自适应边界
AdaFace是一种创新的人脸识别算法,通过自适应质量边界函数调整样本重要性。该方法利用特征范数近似图像质量,有效提升了低质量人脸数据集的识别效果。在IJB-B、IJB-C、IJB-S和TinyFace等多个数据集的实验中,AdaFace的人脸识别性能优于现有最先进方法。
opensphere - 统一的高维球面人脸识别训练评估框架
GithubOpenSpherePyTorch人脸识别开源项目深度学习超球面
OpenSphere是基于PyTorch的高维球面人脸识别库,提供统一的训练和评估框架。该项目将损失函数与其他组件解耦,支持公平比较不同损失函数。OpenSphere实现了多种先进的损失函数和网络架构,包括SphereFace系列,并集成了丰富的数据集。这一开源平台旨在为相关研究提供可复现的基准环境。
OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测,支持多种动画模型
GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目
OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测,通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度,实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择,结合速度与跟踪质量,可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型,支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异,适用于多种动画和实时应用场景,并提供详细示例和自定义命令。
facechain - AI驱动的快速个性化肖像生成框架
AI绘图FaceChainGithub人像生成开源项目模型训练身份保持
FaceChain FACT是一款创新的AI肖像生成框架,仅需一张照片即可在10秒内生成保持身份特征的个性化肖像。该框架支持文本到图像和修复式生成,并与ControlNet和LoRA兼容。通过解耦训练技术,FaceChain FACT提升了图像质量、文本遵循能力和风格保持能力,实现了高度可控和真实的肖像生成。
yolov8-face - YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架
GithubYOLOv8人脸检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉
yolov8-face项目基于YOLOv8架构,专注于人脸检测和关键点定位。该项目提供多个模型版本,涵盖轻量级到高精度的不同需求,适用于各种应用场景。支持Android和OpenCV等多平台部署,具备高精度和实时性能。新增的yolov8-lite系列进一步优化了模型大小和计算效率,使其更适合移动设备和嵌入式系统应用。
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