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授权协议 未知
开发语言 Python 查看源码 »
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
开源组织
地区 不详
投 递 者 一君_
适用人群 未知
收录时间 2020-08-04

软件简介

Cartoonize 是一个可以一键将视频、图片卡通化的 Web 应用,该项目是 White-box-Cartoonization 的一个 Demo webapp。

运行效果:

https://www.youtube.com/watch?v=GqduSLcmhto

可应用领域:

  • 为动画,卡通和游戏的快速制作原型
  • 由于它通常可柔化面部特征和信息,因此可用于生成最小单元的艺术作品
  • 不需要使用动作捕捉,游戏可以很容易地导入短视频
  • 可以作为图形设计师或动画师的建模助手

算法:

Cartoonize 使用 Algorithmia 的 Serveless AI Layer 产品对视频进行推理。

测试环境:

  • python 3.7
  • tensorflow 2.1.0
  • tf_slim 1.1.0
  • Cuda version 10.1
  • 操作系统:Linux(Ubuntu 18.04)

安装:

使用 Docker:

运行 Cartoonize 最简单的方法是使用 Dockerfile:

  1. cd 到根目录并构建映像
docker build -t cartoonize .

注意:config.yaml在构建图像之前,请设置适当的值

  1. 通过暴露适当的端口来运行容器
docker run -p 8080:8080 cartoonize

使用 virtualenv

1. 使用virtualenv并激活虚拟环境

virtualenv -p python3 cartoonize
source cartoonize/bin/activate

2. 安装python依赖项

pip install -r requirements.txt

3. 运行网络应用。config.yaml在运行应用程序之前,请确保在文件中设置适当的值。

python app.py
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代码

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评论

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2020/08/05 08:55

核心基于字节跳动联名论文,可将视频、图片一键卡通化的开源工具

前段时间,有人根据一篇字节跳动联名的 AI 论文,做了个可将视频、图片一键卡通化的 Web 端应用 Cartoonize。 Cartoonize Cartoonize 现在已经开源,使用非常简单,只要上传需要转换的图片、视频即可。Cartoonize 转换可以很好地还原原图细节,下面是人像、风景、食物等实景的转化图。 Cartoonize 还支持10秒以内的视频转换,上一段《复仇者联盟》视频转化效果。 (官网转换视频截图,实际视频效果可进官网查看) 据其官网介绍,...

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Google TensorFlow存在未明漏洞
使用不兼容类型访问资源(类型混淆)
TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。Google TensorFlow存在安全漏洞,攻击者可利用该漏洞导致拒绝服务。
CVE-2022-21731 MPS-2021-37089
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 代码问题漏洞
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 TensorFlow 2.4.2,2.3.3,2.2.3,2.1.4存在代码问题漏洞,该漏洞源于tf.raw_ops.FusedBatchNorm通过解引用攻击者提供的空张量的空指针来展示未定义的行为。
CVE-2021-29583 MPS-2021-6391
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 tensorflow-lite 1.15.4之前版本, 2.0.3版本, 2.1.2版本, 2.2.1版本,2.3.1版本中存在安全漏洞,该漏洞允许攻击者从堆分配的数组的边界之外进行写入和读取。
CVE-2020-15211 MPS-2020-13698
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow空指针解引用漏洞
空指针解引用
Google TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。 Google TensorFlow 2.6.0之前版本中的`tf.raw_ops.RaggedTensorToTensor` API的`row_partition_types`存在空指针解引用漏洞。攻击者可通过发送无效参数利用该漏洞导致空指针解引用。
CVE-2021-37638 MPS-2021-17249
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow存在未明漏洞
空指针解引用
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。Google TensorFlow 2.7.0之前版本存在安全漏洞,该漏洞源于TensorFlow中提升树的代码缺少验证。目前没有详细的漏洞细节提供。
CVE-2021-41208 MPS-2021-31977
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow堆越界访问漏洞
跨界内存读
Google TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。                                                TensorFlow 2.7.0之前版本中`FusedBatchNorm`内核的实现存在堆越界访问漏洞。目前没有详细的漏洞细节提供。
CVE-2021-41223 MPS-2021-31992
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow缓冲区溢出漏洞
使用未经初始化的指针
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 Google TensorFlow存在安全漏洞,攻击者可利用漏洞通过将引用绑定到\"tf.raw_ops.RaggedTensorToSparse\"中的空指针来导致未定义的行为。
CVE-2021-37656 MPS-2021-17266
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞
跨界内存读
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 Google TensorFlow 存在安全漏洞,该漏洞源于在受影响的版本中,攻击者可利用该漏洞通过向 `tf.raw_ops.SdcaOptimizerV2` 发送特制的非法参数,从堆分配范围之外读取数据。
CVE-2021-37672 MPS-2021-17302
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 资源管理错误漏洞
加锁机制不恰当
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 Google TensorFlow 存在资源管理错误漏洞,该漏洞源于当两个 tf.function 修饰的 Python 函数相互递归时,`tf.function` API 背后的代码可能会陷入死锁。
CVE-2021-41213 MPS-2021-31982
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow输入验证错误漏洞
数值类型间的不正确转换
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 Google TensorFlow 中存在输入验证错误漏洞,该漏洞源于产品的 tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV5 未对除数做有效限制,攻击者可通过除0导致拒绝服务。以下产品及版本收到影响:TensorFlow 2.5.1、TensorFlow 2.4.3 和 TensorFlow 2.3.4。
CVE-2021-37669 MPS-2021-17300
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 数字错误漏洞
除零错误
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 TensorFlow 2.4.2,2.3.3,2.2.3,2.1.4存在数字错误漏洞,攻击者可利用该漏洞可以触发一个在tf.raw_ops.Conv2DBackpropFilter中为0的除法。
CVE-2021-29524 MPS-2021-6446
2022-08-08 20:16
google tensorflow-2.7.0未加控制的资源消耗(资源穷尽)漏洞
拒绝服务
Tensorflow is an Open Source Machine Learning Framework. The `GraphDef` format in TensorFlow does not allow self recursive functions. The runtime assumes that this invariant is satisfied. However, a `GraphDef` containing a fragment such as the following can be consumed when loading a `SavedModel`. This would result in a stack overflow during execution as resolving each `NodeDef` means resolving the function itself and its nodes. The fix will be included in TensorFlow 2.8.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.7.1, TensorFlow 2.6.3, and TensorFlow 2.5.3, as these are also affected and still in supported range.
CVE-2022-23591 MPS-2022-2018
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 代码问题漏洞
空指针解引用
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 TensorFlow 2.4.2,2.3.3,2.2.3,2.1.4版本存在安全漏洞,该漏洞源于TrySimplify的实现。
CVE-2021-29616 MPS-2021-6499
2022-08-08 20:16
Google Tensorflow缓冲区溢出漏洞
跨界内存写
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。Google Tensorflow存在缓冲区溢出漏洞,攻击者可利用该漏洞构建一个TFLite模型,该模型会导致TFLite中数组边界外的写操作。
CVE-2022-23561 MPS-2022-1988
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 数字错误漏洞
除零错误
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 TensorFlow 2.4.2,2.3.3,2.2.3,2.1.4 存在数字错误漏洞,该漏洞源于TFLite操作符SpaceToBatchNd 容易受到一个由零分割错误的攻击。
CVE-2021-29597 MPS-2021-6385
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞
跨界内存写
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 TensorFlow 2.4.2,2.3.3,2.2.3,2.1.4 存在缓冲区错误漏洞,该漏洞源于tf.raw_ops.AvgPool3DGrad容易出现堆缓冲区溢出。
CVE-2021-29577 MPS-2021-6402
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞
跨界内存读
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 TensorFlow 2.4.2,2.3.3,2.2.3,2.1.4存在缓冲区错误漏洞,攻击者可利用该漏洞可以通过访问tf.raw_ops.QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization中边界以外的数据来导致段错误和拒绝服务。
CVE-2021-29547 MPS-2021-6430
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 数字错误漏洞
除零错误
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 TensorFlow 2.4.2,2.3.3,2.2.3,2.1.4存在安全漏洞,攻击者可利用该漏洞可以触发一个在tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput中为0的除法。
CVE-2021-29525 MPS-2021-6447
2022-08-08 20:16
Google TensorFlow 数字错误漏洞
除零错误
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 TensorFlow 2.4.2,2.3.3存在数字错误漏洞,攻击者可利用该漏洞可以通过tf.raw_ops.DenseCountSparseOutput的FPE运行时错误导致拒绝服务。
CVE-2021-29554 MPS-2021-6464
2022-08-08 20:16
Google Tensorflow代码问题漏洞
空指针解引用
Google TensorFlow是美国谷歌(Google)公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。Google TensorFlow存在代码问题漏洞,该漏洞源于TensorFlow的格斗器组件可触发空指针解引用。目前没有详细漏洞细节提供。
CVE-2022-23589 MPS-2022-2016
2022-08-08 20:16
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