需求人群:
"目标受众为图像编辑专业人士、计算机视觉研究人员以及对高级图像处理技术感兴趣的爱好者。这项技术适合他们,因为它提供了一种新的视角来理解和编辑图像,特别是在处理复杂照明条件下的图像时。"
使用场景示例:
在图像编辑中去除镜面反射,提高图像质量。
进行像素级白平衡调整,以适应不同的照明条件。
在图像重构中使用该技术,以恢复高动态范围图像的细节。
产品特色:
将输入图像分解为漫反射反照率、多彩漫反射阴影和镜面反射残留部分。
通过逐步移除单色照明和Lambertian世界假设来实现。
扩展的内在模型支持照明感知的图像分析。
可以用于图像编辑应用,如去除镜面反射和像素级白平衡。
通过将问题分解为更简单的子问题来实现野外多彩漫反射阴影估计。
提供了一种生成密集伪地面真值的方法,使用模型预测和多照明数据。
通过与现有技术方法的定性和定量分析,展示了预测的内在成分。
展示了通过重新着色和重新照明等难以编辑的任务来展示估计的现实世界适用性。
使用教程:
访问Colorful Diffuse Intrinsic Image Decomposition的网站。
阅读有关该技术的研究论文和相关出版物。
查看GitHub仓库以获取实现细节和代码。
下载并安装任何必要的软件或插件以运行该技术。
上传你想要分解的图像。
使用技术分解图像,观察反照率、漫反射阴影和镜面反射残留部分。
根据需要调整图像编辑参数,如去除镜面反射或调整白平衡。
保存编辑后的图像,并在需要时进行进一步的处理。
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一种在野外环境中分解图像为反射率和照明效果的技术。
Colorful Diffuse Intrinsic Image Decomposition 是一种图像处理技术,它能够将野外拍摄的照片分解为反照率、漫反射阴影和非漫反射残留部分。这项技术通过逐步移除单色照明和Lambertian世界假设,实现了对图像中多彩漫反射阴影的估计,包括多个照明和场景中的二次反射,同时模型了镜面反射和可见光源。这项技术对于图像编辑应用,如去除镜面反射和像素级白平衡,具有重要意义。
图像条件扩散模型的微调工具
diffusion-e2e-ft是一个开源的图像条件扩散模型微调工具,它通过微调预训练的扩散模型来提高特定任务的性能。该工具支持多种模型和任务,如深度估计和法线估计,并提供了详细的使用说明和模型检查点。它在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用,能够显著提升模型在特定任务上的准确性和效率。
OpenCV的额外模块库,用于开发和测试新的图像处理功能。
opencv_contrib是OpenCV的额外模块库,用于开发和测试新的图像处理功能。这些模块通常在API稳定、经过充分测试并被广泛接受后,才会被整合到OpenCV的核心库中。该库允许开发者使用最新的图像处理技术,推动计算机视觉领域的创新。
开源计算机视觉库
OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉和机器学习软件库,它提供了一系列编程功能,包括但不限于图像处理、视频分析、特征检测、机器学习等。该库广泛应用于学术研究和商业项目中,因其强大的功能和灵活性而受到开发者的青睐。
专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站
Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生,他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI(2D和3D)上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域,为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。
图像材质迁移技术
ZeST是由牛津大学、Stability AI 和 MIT CSAIL 研究团队共同开发的图像材质迁移技术,它能够在无需任何先前训练的情况下,实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。ZeST支持单一材质的迁移,并能处理单一图像中的多重材质编辑,用户可以轻松地将一种材质应用到图像中的多个对象上。此外,ZeST还支持在设备上快速处理图像,摆脱了对云计算或服务器端处理的依赖,大大提高了效率。
一种通过计数事实数据集和自举监督实现真实物体删除和插入的方法
ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。
用于基于点的图像编辑的稳定拖拽框架
StableDrag是一种基于点的图像编辑框架,旨在解决现有拖拽方法存在的不准确点跟踪和运动监督不完整的问题。它设计了一种判别式点跟踪方法和基于置信度的潜在增强策略,前者可精确定位更新的手柄点,从而提高长距离操作的稳定性;后者则负责确保所有操作步骤中优化的潜在表示质量尽可能高。该框架实例化了两种图像编辑模型StableDrag-GAN和StableDrag-Diff,能够通过广泛的定性实验和DragBench上的定量评估,获得更稳定的拖拽性能。
无需相机校准信息的密集立体3D重建
DUSt3R是一种新颖的密集和无约束立体3D重建方法,适用于任意图像集合。它不需要事先了解相机校准或视点姿态信息,通过将成对重建问题视为点图的回归,放宽了传统投影相机模型的严格约束。DUSt3R提供了一种统一的单目和双目重建方法,并在多图像情况下提出了一种简单有效的全局对齐策略。基于标准的Transformer编码器和解码器构建网络架构,利用强大的预训练模型。DUSt3R直接提供场景的3D模型和深度信息,并且可以从中恢复像素匹配、相对和绝对相机信息。
Vision Arena是一个面向计算机视觉领域的开源模型测试平台
Vision Arena是一个由Hugging Face创建的开源平台,用于测试和比较不同的计算机视觉模型效果。它提供了一个友好的界面,允许用户上传图片并通过不同模型处理,从而直观地对比结果质量。平台预装了主流的图像分类、对象检测、语义分割等模型,也支持自定义模型。关键优势是开源免费,使用简单,支持多模型并行测试,有利于模型效果评估和选择。适用于计算机视觉研发人员、算法工程师等角色,可以加速计算机视觉模型的实验和调优。
一键实现通用抠图,灵活处理图像背景
ImageTools是一款通用抠图工具,通过先进的计算机视觉算法,精确自动地从照片中移除背景,突显主体。适用于图像编辑、广告设计、电商等场景,提供用户在各种情境中展示图像主体的灵活性和创造空间。
视觉状态空间模型,线性复杂度,全局感知
VMamba是一种视觉状态空间模型,结合了卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)的优势,实现了线性复杂度而不牺牲全局感知。引入了Cross-Scan模块(CSM)来解决方向敏感问题,能够在各种视觉感知任务中展现出优异的性能,并且随着图像分辨率的增加,相对已有基准模型表现出更为显著的优势。
基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习框架
Vision Mamba是一个高效的视觉表示学习框架,使用双向Mamba模块构建,可以克服计算和内存限制,进行高分辨率图像的Transformer风格理解。它不依赖自注意力机制,通过位置嵌入和双向状态空间模型压缩视觉表示,实现更高性能,计算和内存效率也更好。该框架在 ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务上,性能优于经典的视觉Transformers,如DeiT,但计算和内存效率提高2.8倍和86.8%。
学习网络中的三维动物
3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战,并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中,给定一张任意四足动物的图片,我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
机器人图像渲染的新发展
Wild2Avatar是一个用于渲染被遮挡的野外单目视频中的人类外观的神经渲染方法。它可以在真实场景下渲染人类,即使障碍物可能会阻挡相机视野并导致部分遮挡。该方法通过将场景分解为三部分(遮挡物、人类和背景)来实现,并使用特定的目标函数强制分离人类与遮挡物和背景,以确保人类模型的完整性。
一个统一的用于图像和视频对象分割的模型
UniRef是一个统一的用于图像和视频参考对象分割的模型。它支持语义参考图像分割(RIS)、少样本分割(FSS)、语义参考视频对象分割(RVOS)和视频对象分割(VOS)等多种任务。UniRef的核心是UniFusion模块,它可以高效地将各种参考信息注入到基础网络中。 UniRef可以作为SAM等基础模型的插件组件使用。UniRef提供了在多个基准数据集上训练好的模型,同时也开源了代码以供研究使用。
实时图像编辑平台
Adversarial Diffusion Distillation是一个实时图像编辑平台,可以通过手机、平板电脑或计算机将任何物理媒介转换为数字媒介,并在任何地方进行编辑。它使用先进的计算机视觉技术,可以快速、轻松地将物理媒介转换为数字媒介,包括纸张、墙壁、白板、书籍等。Adversarial Diffusion Distillation可以帮助用户提高工作效率,减少时间和成本。
AI照片增强和编辑工具提供商
VanceAI提供AI增强、放大、锐化、去噪、去背景等多种功能,只需一键即可轻松处理照片。所有AI工具都可在线或通过“免费下载”软件使用。VanceAI旨在通过有效的AI解决方案提高照片处理效率。与传统的基于数学运算的工具不同,VanceAI擅长处理真实细节。它的AI工具基于数百万张图像训练的深度卷积神经网络(DCNN),能够进行智能分析和快速处理。
美图公司推出的AI服务平台
美图AI开放平台专注于人脸技术、人体技术、图像识别、图像处理、图像生成等核心领域,为客户提供经市场验证的专业AI算法服务和解决方案。平台提供人脸技术、人体技术、图像识别、图像处理、图像生成等多种图像AI服务,支持Web API、Mobile SDK等多种接入方式,可应用于企业服务、美妆门店、医疗美容、智能硬件等多个行业场景,帮助企业快速进行图像AI能力打通和应用。
放大图片而不失去质量
图片放大器是一个使用人工智能技术,能够放大图片而不失去质量的在线工具。它能够帮助用户放大照片并保持像素完美的清晰度,告别模糊的困扰。通过图片放大器,用户可以轻松地将图片放大到所需尺寸,而无需担心质量损失。该工具还提供其他功能,如快速移除图片背景、去除不需要的物体等。
在线免费去除图片背景
Removebg 是一款在线背景移除工具,支持从人物、产品、动物、汽车和标志等图片中自动去除背景。它利用先进的技术,快速提供无背景的图片,适用于电子商务、图形设计、社交媒体内容创作、摄影后期处理、市场营销和个人使用等多种场景。
使用多照明合成的扩散方法重新照明辐射场
这是一种通过利用从2D图像扩散模型提取的先验来创建可重新照明的辐射场的方法。该方法能够将单照明条件下捕获的多视图数据转换为具有多照明效果的数据集,并通过3D高斯splats表示可重新照明的辐射场。这种方法不依赖于精确的几何形状和表面法线,因此更适合处理具有复杂几何形状和反射BRDF的杂乱场景。
为ComfyUI提供Luma AI API的自定义节点。
ComfyUI-LumaAI-API是一个为ComfyUI设计的插件,它允许用户直接在ComfyUI中使用Luma AI API。Luma AI API基于Dream Machine视频生成模型,由Luma开发。该插件通过提供多种节点,如文本到视频、图像到视频、视频预览等,极大地丰富了视频生成的可能性,为视频创作者和开发者提供了便捷的工具。
使用扩散模型进行图像外延
Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术,它能够根据已有的图像内容,生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法,使得图像生成更加自然和逼真,为用户提供了一种创新的图像处理方式。
免费AI图像生成器,一键生成创意图像。
PicLumen是一个在线AI图像生成器,它利用先进的人工智能技术,允许用户通过简单的文本输入快速生成高质量的图像。用户无需具备专业的设计技能,只需输入描述性文本,PicLumen的AI就能理解并创造出相应的图像。这个工具特别适合需要快速生成创意图像的个人和商业用户,无论是用于社交媒体内容创作、广告设计还是个人项目。PicLumen提供了多种图像风格,包括动漫、写实艺术、线条艺术和艺术风格,满足不同用户的需求。此外,它还支持图像到图像的个性化编辑,以及AI图像扩展功能,使用户能够无缝扩展图像并智能填充扩展区域。PicLumen的AI图像生成器是完全免费的,适用于个人和商业用途,但用户在使用时需要遵守其使用条款和条件。
AI技术驱动的一站式智能绘画解决方案。
触站AI绘画是广州触站科技有限公司旗下的一款利用尖端AI技术,为用户打造一站式智能绘画解决方案的平台。它整合了艺术与商业,使用户能够轻松地将想象力转化为现实,提高工作效率,同时开拓更多的商业机会。该平台的应用范围广泛,不仅适用于美术创作、动画制作,还可用于游戏开发、虚拟现实等多领域。
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