又整新活，AI 杀麻了！

大家好，我是 Jack。

今天继续介绍一些有趣实用的 AI 开源项目。

Rome

根据单张人脸图片，生成对应人脸的 3D 模型。

我们看下效果：

整体的网络结构如下：

获得 Target Mesh 后，也就是人物头像的 3D 模型后，就可以驱动模型作出一些特定的动作、表情等，并进行逼真图片渲染。

也就是说，拿着一张图片，就能操控这个人脸，做一些特定的逼真动作、表情等。

这个算法应该比我 20 年介绍过的一阶运动模型，效果好不少，毕竟建模了。

让图片动起来，特朗普和蒙娜丽莎深情合唱《Unravel》

项目地址：

http://github.com/SamsungLabs/rome

如果不想部署开发环境，也可以使用 Huggingface 上别人部署好的环境。

http://huggingface.co/spaces/Pie31415/rome

上传图片后，点击 Predict 即可获得结果。

restorePhotos

restorePhotos 是一个人脸图片高清修复网站，底层调用的是 GFPGAN。

很适合用来修复一些老照片，修复效果非常不错。

网站的代码完全开源，并且还有体验网址，非常贴心。

体验网址：

http://www.restorephotos.io/

项目源码：

http://github.com/Nutlope/restorePhotos

Web4

ChatGPT 火了之后，就有人想过，用它做个浏览器。

如今有人实现出来了：

浏览器里的所有内容，包括文字、图片等等，都是 ChatGPT 生成的。

使用这个浏览器，你就落入了 AI 认知的世界里。

比如，你想找一个用 Canvas 写的 2D bouncing ball 游戏：

想要使用项目，必须有 OpenAI 的 API 账号。

项目的名字也很霸气，Web4，这是要挑战 Web3 啊。

项目地址：

http://github.com/jbilcke/web4

FaceDancer

AI 换脸相比大家都不陌生，20 年的时候，我也出过技术教程：

你的红色高跟鞋，AI 换脸技术初体验

这个 DeepFake 算法效果确实好，不过有个很“蛋疼”的劣势。

需要一定数量的高质量人脸图片做训练。

训练一次几小时不等，想要跑出效果，需要一些时间。

使用 FaceDancer 不用训练，直接完成 AI 换脸。

在线体验：

http://huggingface.co/spaces/felixrosberg/face-swap

项目地址：

http://github.com/felixrosberg/FaceDancer

絮叨

好了，今天就介绍这么多吧。

我是 Jack，我们下期见～