FaceFilter PRO 3.05,фотографии

Компания Reallusion выпустила новую версию своей программы для ретуши фотографий FaceFilter3. На основе шаблонов система позволяет пользователям быстро и легко применять естественно выглядящие варианты макияжа для каждого конкретного лица с учетом его особенностей, а затем настроить и сохранить их для использования в будущем. Возможность выборочного морфинга и коррекция индивидуальных черт лица позволяет внести небольшие изменения в выражение лице.

Reallusion FaceFilter 3 — передовая программа для фото-ретуширования, основанная на реальной теории макияжа. С помощью одного клика, вы можете применить шаблоны косметики, чтобы добиться идеального вида. Сделать естественный безупречный цвет лица, сглаживания кожи и инструменты удаления изъянов и улучшение, применяя пользовательский контуры и выделения слоев, чтобы подчеркнуть привлекательные черты лица. Универсальная система макияж глаз дает реалистичные текстуры волос ресниц и бровей, и объемные мышцы на основе морфинга лица, система изменения функции и повышения выразительности.

Добавления объектов DSLR фильтров и эффектов, чтобы предать максимально реалистичность фотографии.

Основные особенности программы:

• Легкая и полная среда редактирования;
  
• Редактирование без потерь качества;
  
• Четыре различных режима просмотра, чтобы увидеть разницу;
  
• Точные результаты в деталях лица;
  
• Более 400 визуальных шаблонов изменения;
  
• Улучшенный режим сканирования;
  
• Экспорт Изображение с высоким разрешением.
  

Улучшения Кожи :

• Регулировка тона цвета кожи;
  
• Работа с жирной кожей;
  
• Гладкая текстура кожи;
  
• Глаз;
  
• Шеи и плеч.
  

Макияж Лица:

• Выделение Контуров для Sculpted;
  
• сияние красивого румянца;
  
• Дизайн и Полный макияж глаз;
  
• Нанесите помады и отбеливание зубов.
  
• Изменение формы и выражения:
  
• В один клик Применение шаблона;
  
• Расширенные настройки.
  

Фотоэффект:

• Умная цветокоррекция;
  
• Применение Эффектов с объектами Фильтра;
  
• Создание великолепные эффекты DSLR;
  
• Улучшение фотографии.
  

Поддерживаемые форматы: bmp, jpg, gif и raw
Image output: (jpg, tif and raw)
Export: JPG или TIF

Что нового:

Version 3.05:

• Release notes were unavailable when this listing was updated.
  

Снимки экрана:

Вернуться на предыдущую страницу

Похожие новости

• Movavi Screen Recorder Studio 10.1.0
• Stellar Drive Clone 3.5.0.5
• Red Giant Magic Bullet Suite 12.1.6
• Radium 3.0.5 — интернет-радио плеер для Mac OS
• TurnTable 3.2.2
• PDF ePub DRM Removal — 1.6.0 (MacOSX)
• Live Home 3D Pro 3.5.3
• SimpleKeys 2.5.5 — cоздать сочетания клавиш для ваших общих задач
• Inpaint 5. 6 для Mac OS
• NeoOffice 2015.12
• iFoto Denoise 2.5
• Microsoft Office Standard 2019 v16.22.0
• Aurora 3D Text & Logo Maker 1.42.16
• TranslationPractice 1.1
• TunesKit Audio Converter 3.0.1.40
• Бред Хасси. Курс верстки PSD в HTML5/CSS3 (2014)
• One Chat — All In One Messenger 4.8
• Pillars of Eternity II: Deadfire (2018)
• Aegis 1.50
• Business Card Shop 7.0.2

Теги

• фотографии

[PDF] FaceFilter: Face Identification with Deep Learning and Filter Algorithm

• DOI:10.1155/2020/7846264
• Corpus ID: 221698713

@article{Alghaili2020FaceFilterFI,
  title={FaceFilter: Face Identification with Deep Learning and Filter Algorithm},
  author={Mohammed Alghaili and Zhiyong Li and Hamdi A.  R. Ali},
  journal={Sci. Program.},
  year={2020},
  volume={2020},
  pages={7846264:1-7846264:9}
}

• Mohammed Alghaili, Zhiyong Li, H. A. Ali
• Published 1 August 2020
• Computer Science
• Sci. Program.

Although significant advances have been made recently in the field of face recognition, these have some limitations, especially when faces are in different poses or have different levels of illumination, or when the face is blurred. In this study, we present a system that can directly identify an individual under all conditions by extracting the most important features and using them to identify a person. Our method uses a deep convolutional network that is trained to extract the most important… 

An Efficient Face Detection and Recognition System Using RVJA and SCNN

P. Janarthanan, V. Murugesh, N. Sivakumar, S. Manoharan

Computer Science

Mathematical Problems in Engineering

• 2022

An effectual face detection and recognition (FDR) system has been proposed here by utilizing reconstruction scheme-centric Viola–Jones algorithm (RVJA) and shallowest sketch-centered convolution neural network (SCNN) methodologies.

Efficient Face Recognition System for Operating in Unconstrained Environments

Alejandra Sarahi Sanchez-Moreno, J. Olivares-Mercado, Aldo Hernandez-Suarez, K. Toscano-Medina, G. Sánchez-Pérez, Gibran Benitez-Garcia
Computer Science

J. Imaging

• 2021

A real-time facial recognition system was proposed using a combination of deep learning algorithms like FaceNet and some traditional classifiers like SVM, KNN, and RF using moderate hardware to operate in an unconstrained environment and provides a recognition accuracy of 99.6%.

Face Recognition System Design and Implementation using Neural Networks

Jamil Abedalrahim Jamil Alsyayadeh, I. -, A. Aziz, Chang Kai Xin, A. Hossain, S. Herawan

Computer Science

International Journal of Advanced Computer Science and Applications

• 2022

The objectives of this study are to develop a device that will capture the image of a kidnapper as evidence for future reference and send the captured image to the family of the victim through email, to design a face recognition system to be used in searching kidnap suspects and to determine the best training parameters for the convolution neural network (CNN) layers used by the proposedface recognition system.

Analysis of Random Local Descriptors in Face Recognition

Airam Curtidor, Tetyana Baydyk, E. Kussul

Computer Science

Electronics

• 2021

A model of face feature detection using local descriptors, and an improvement on the PCNC for the recognition of plane rotated and small displaced face images, as applied to three databases, i.e., ORL, FRAV3D and FEI.

JULive3D: a live image acquisition protocol for real-time 3D face recognition

P. Bagchi, D. Bhattacharjee

Computer Science

Multimedia Tools and Applications

• 2023

In order to improve the performances of the subjects, a new 3D face registration algorithm termed as FaRegAvFM8 is proposed, which was tested on the subjects from the authors’ database acquired in real-time, as well as on Frav3D and GavabDB databases.

Image Sketch Based Criminal Face Recognition Using Content Based Image Retrieval

Adimas Adimas, S. Irianto

Computer Science

Scientific Journal of Informatics

• 2021

This work tried to recognize an individual who committed crimes based on his or her face by using sketch facial images as a query and demonstrates a precision of 80% which means retrieval of effectiveness is good enough.

Face Antispoofing Method Using Color Texture Segmentation on FPGA

Youngjun Moon, Intae Ryoo, Seokhoon Kim

Computer Science

Secur. Commun. Networks

• 2021

A method for face spoofing detection based on convolution neural networks using the color and texture information of face images and it was confirmed that the proposed method can be effectively implemented in edge environments.

The structure of the local detector of the reprint model of the object in the image

A. A. Kulikov

Computer Science

Russian Technological Journal

• 2021

A local detector for a reprint model of an object in an image was developed and described, a model of a neural network that solves the problem of identifying facial images in conditions of interference (noise), changes in illumination and angle.

A Heterogeneous Face Recognition Approach for Matching Composite Sketch with Age Variation Digital Images

Chethana H.T., Trisiladevi C. Nagavi

Computer Science

2021 Sixth International Conference on Wireless Communications, Signal Processing and Networking (WiSPNET)

• 2021

A framework for mapping of facial composite sketch to digital images across different age variations is proposed and experimental result proves that proposed framework provides promising results of 86.6% compared with other existing sketch based algorithms.

Применение биометрических систем в технологиях идентификации лиц

А. А. Куликов

Computer Science

• 2021

An analytical review of the application of biometric recognition systems in relation to facial image identification technologies finds that in 2020 there is a trend of transition from the use of biometrics and facial recognition technologies in traditional state security systems to the sphere of commercial and user applications.

Deep Learning Identity-Preserving Face Space

Zhenyao Zhu, Ping Luo, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang

Computer Science

2013 IEEE International Conference on Computer Vision

• 2013

This paper proposes a new learning based face representation: the face identity-preserving (FIP) features, a deep network that combines the feature extraction layers and the reconstruction layer that significantly outperforms the state-of-the-art face recognition methods.

Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification

Yi Sun, Yuheng Chen, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang

Computer Science

NIPS

• 2014

This paper shows that the face identification-verification task can be well solved with deep learning and using both face identification and verification signals as supervision, and the error rate has been significantly reduced.

FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering

Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko, James Philbin

Computer Science

2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

• 2015

A system that directly learns a mapping from face images to a compact Euclidean space where distances directly correspond to a measure offace similarity, and achieves state-of-the-art face recognition performance using only 128-bytes perface.

DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification

Yaniv Taigman, Ming Yang, M. Ranzato, Lior Wolf

Computer Science

2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

• 2014

This work revisits both the alignment step and the representation step by employing explicit 3D face modeling in order to apply a piecewise affine transformation, and derive a face representation from a nine-layer deep neural network.

Learning Face Representation from Scratch

Dong Yi, Zhen Lei, Shengcai Liao, S. Li

Computer Science

ArXiv

• 2014

A semi-automatical way to collect face images from Internet is proposed and a large scale dataset containing about 10,000 subjects and 500,000 images, called CASIAWebFace is built, based on which a 11-layer CNN is used to learn discriminative representation and obtain state-of-theart accuracy on LFW and YTF.

Web-scale training for face identification

Yaniv Taigman, Ming Yang, M. Ranzato, Lior Wolf

Computer Science

2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

• 2015

A link between the representation norm and the ability to discriminate in a target domain is found, which sheds lights on how deep convolutional networks represent faces.

Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes

Yi Sun, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang

Computer Science

2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

• 2014

It is argued that DeepID can be effectively learned through challenging multi-class face identification tasks, whilst they can be generalized to other tasks (such as verification) and new identities unseen in the training set.

Deep Face Recognition

O. Parkhi, A. Vedaldi, Andrew Zisserman

Computer Science

BMVC

• 2015

It is shown how a very large scale dataset can be assembled by a combination of automation and human in the loop, and the trade off between data purity and time is discussed.

Deep Learning Face Attributes in the Wild

Ziwei Liu, Ping Luo, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang

Computer Science

2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)

• 2015

A novel deep learning framework for attribute prediction in the wild that cascades two CNNs, LNet and ANet, which are fine-tuned jointly with attribute tags, but pre-trained differently.

Face recognition in unconstrained videos with matched background similarity

Lior Wolf, Tal Hassner, I. Maoz

Computer Science

CVPR 2011

• 2011

A comprehensive database of labeled videos of faces in challenging, uncontrolled conditions, the ‘YouTube Faces’ database, along with benchmark, pair-matching tests are presented and a novel set-to-set similarity measure, the Matched Background Similarity (MBGS), is described.

FaceFilter Studio — загрузка руководства

		Руководство по FaceFilter Studio Добро пожаловать в FaceFilter Studio, удобный инструмент для добавляйте и изменяйте эмоции и особенности лиц в вашей графике. FaceFilter Studio — это простое, но мощное приложение, которое позволяет изменить черты лица на цифровых изображениях таким образом, чтобы сделать их более привлекательными и красивыми. С FaceFilter Studio, вы можете отредактировать лицо, чтобы оно имело сбалансированную структуру, лучшие глаза или нос, более сексуальный рот или привлекательная улыбка. Ты может разгладить морщины и удалить прыщи или другую нежелательную кожу пятна. Вы можете деглянцевать изображение, чтобы удалить чрезмерно блестящие особенности из-за сильной вспышки. Вы также можете добавить тон и цвет к вашу кожу, чтобы получить желаемый эффект кожи или даже полный макияж. Загрузите последний файл руководства для FaceFilter Студия. Это самая последняя версия, поставляемая с вашим копия программного обеспечения FaceFilter Studio. Он может провести вас через это мощный, но простой в использовании инструмент и дает полезные советы по украшению Ваши фотографии. Студия FaceFilter 2 руководство (pdf V 4,76 МБ)		Студия FaceFilter Издание 59,95 долларов США Обзор «Эта программа отлично подходит для профессиональных как для фотолабораторий, так и для домашних пользователей. » ДОПОЛНИТЕЛЬНО.. «Помогите своим портретным героям выглядеть лучше всего с программным обеспечением FaceFilter Studio от Reallusion.» ДОПОЛНИТЕЛЬНО.. Отзыв Из FaceFilter пользователей «Я только что приобрел FaceFilter Студия и я думаю, что это невероятная программа — спасибо!» gif»/> ДОПОЛНИТЕЛЬНО..

FaceFilter: аудиовизуальное разделение речи с использованием неподвижных изображений

• Чанг, Су-Ван
;
• Чхве, Соён
;
• Сон Чунг, Джун
;
• Кан, Хонг-Гу

Аннотация

Цель этой статьи состоит в том, чтобы отделить речь целевого говорящего от смеси двух говорящих, используя сеть глубокого аудиовизуального разделения речи. В отличие от предыдущих работ, в которых в качестве вспомогательного условного признака использовалось движение губ на видеоклипах или предварительно зарегистрированная информация о говорящем, мы используем изображение одного лица целевого говорящего. В этой задаче условный признак получается из внешнего вида лица в кросс-модальной биометрической задаче, где звуковые и визуальные представления идентичности совместно используются в скрытом пространстве. Идентификация, полученная по изображениям лиц, заставляет сеть изолировать совпадающих говорящих и извлекать голоса из смешанной речи. Это решает проблему перестановки, вызванную перестановкой выходных каналов, часто возникающую в задачах разделения речи. Предлагаемый метод гораздо более практичен, чем разделение речи на основе видео, поскольку изображения профилей пользователей легко доступны на многих платформах. Кроме того, в отличие от методов разделения с учетом говорящих, он применим при разделении с невидимыми говорящими, которые никогда ранее не регистрировались. Мы показываем сильные качественные и количественные результаты на сложных примерах из реальной жизни.

Публикация:

Электронные распечатки arXiv

Дата публикации:

Май 2020

DOI:

10.

No related posts.