怎样可以把qq表情变成qq头像？

很荣幸能够回答你的问题！！希望对你有帮助！1.把表情图片直接另存为图片到电脑上，然后上传到头像栏。 2.把想要的图片Ctrl+Alt+A截图，然后另存到电脑的~~ 动漫表情： http://www.17face.com:8000/2/group.html 真人明星： http://www.17face.com:8000/3/group.html 搞笑表情： http://www.17face.com:8000/4/group.html 节日祝福： http://www.17face.com:8000/5/group.html 字母文字： http://www.17face.com:8000/6/group.html 其他表情： http://www.17face.com:8000/7/group.html 这里表情还挺全的呵，还可以自己去做闪变头像签名。挺个性的。可以去找找喜欢的表情图片呵。也可以把你喜欢的表情都上传到他个人收藏页里，那样到哪里都可以用了呵。参考资料： http://www.17face.com:8000/

传送门：资料 http://zx.duowan.com/1106/m_170873019513.html真人自爆： http://bbs.duowan.com/thread-19671817-1-2.html

不是真人。

Glow，一种使用可逆1x1卷积的可逆生成模型。AI合成超逼真人像。Glow是一种可逆生成模型(reversiblegenerativemodel)，也被称为基于流的生成模型(flowbasedgenerativemodel)。Glow模型生成一个256x256的样本，在NVIDIA1080TiGPU上只需要大约130ms。

生成模型的优点包括：

1、精确的潜变量推断和最大似然估计，在 VAE 中，只能近似推断对应于数据点的潜变量的值。GAN 根本没有编码器来推断潜在的情况。在可逆的生成模型中，推断潜在情况可以在没有近似的情况下精确完成。这不仅可以导致精确的推断，而且还可以优化最大似然估计。

2、有效推理和有效生成，自回归模型，例如 PixelCNN，也是可逆的，但是从这些模型很难并行化，而且通常在并行时效率很低。基于流的生成模型，如 Glow 和 RealNVP，对于推理和生成来说都是高效的并行化模型。

3、下游任务可用的潜在空间，自回归模型的隐藏层具有未知的边缘分布，使得对数据的有效处理变得更加困难。在 GANs 中，数据点通常不能在潜在空间中直接表示。对于可逆的生成模型和 VAE 则不是这样，它们允许各种 *** 作，例如数据插值和数据修改。

4、节省内存，在可逆神经网络中计算梯度需要一定数量的内存，在 RevNet 文章中有所解释。

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