iMobilis vence competição de robótica
Nos dias 11 a 15 de novembro de 2022, o laboratório iMobilis...
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Para avaliar o modelo, o DeepFaceLab foi comparado com outras estruturas de troca de faces comumente usadas e obteve desempenho competitivo entre eles sob condições experimentais idênticas.
A implementação da internet das coisas consiste especialmente na elaboração de uma...
Deep Learning e Indústria 4.0: neste texto elucidaremos as redes neurais recorrentes,...
O pipeline do DeepFaceLab possui três fases: extração, treinamento e conversão. Essas três partes são apresentadas a seguir. Além disso, existem apenas dois tipos de dados: src e dst, a abreviatura de origem e destino.
DeepFaceLab (DFL) consiste, então, em um projeto open source para deepfake usado para criar vídeos de troca de rosto de alta qualidade.
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