浏览量:78
最新流量情况
月访问量
124.68k
平均访问时长
00:00:36
每次访问页数
2.64
跳出率
39.11%
流量来源
直接访问
36.10%
自然搜索
51.21%
邮件
0.10%
外链引荐
8.23%
社交媒体
3.69%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
德国
7.48%
法国
4.15%
印度
5.03%
俄罗斯
6.59%
美国
14.91%
创意智能--影像的未来
通过人工智能,一键实现强大的图像处理功能。从您的图片中创建独特的艺术作品。在不损失质量的情况下,将图像放大到原始尺寸的四倍。自动优化或着色图像,模仿昂贵的单反相机,自动剪掉背景。所有这一切都可以脱机进行,而图片却与你同在。通过Deep Art Effects,我们希望让最新的智能图像技术尽可能地让您轻松获取。
从草图到杰作,让你的创意得到完美表达
SketchImage.AI是一款基于人工智能技术的图像处理工具,能够将用户的草图转化为令人惊叹的图像,完美地表达用户的创意。该产品定位于创意人群,旨在帮助用户快速、轻松地将自己的创意变成杰作。产品优势在于高效、精准、易用,价格实惠,适合个人和企业用户使用。
用 AI 创建令人惊艳的个人资料照片
照片亭是一个使用人工智能技术创建个人资料照片的在线工具。用户只需上传几张照片,选择风格,即可下载令人惊艳的个人资料照片,让你看起来很棒!照片亭结合了 AI 技术和图像处理算法,可以自动优化照片的光线、色彩和细节,使之更加美观。照片亭还提供多种风格选择,包括艺术风格、漫画风格等,让用户可以根据自己的喜好定制照片风格。照片亭适用于个人用户、社交媒体用户、职业用户等,帮助他们创建出与众不同的个人资料照片。
用文字生成图像,AI编辑特效
神经工作室是一款能够使用简单的文字生成个人头像、艺术品、商标和逼真图像的工具。它还提供AI编辑特效,如去除图像中的不需要的对象、图像升级和滤镜等功能。更多功能正在开发中。
HunyuanVideo-I2V 是腾讯推出的基于 HunyuanVideo 的图像到视频生成框架。
HunyuanVideo-I2V 是腾讯开源的图像到视频生成模型,基于 HunyuanVideo 架构开发。该模型通过图像潜在拼接技术,将参考图像信息有效整合到视频生成过程中,支持高分辨率视频生成,并提供可定制的 LoRA 效果训练功能。该技术在视频创作领域具有重要意义,能够帮助创作者快速生成高质量的视频内容,提升创作效率。
UniTok是一个用于视觉生成和理解的统一视觉分词器。
UniTok是一种创新的视觉分词技术,旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术,显著提升了离散分词器的表示能力,使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈,为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色,例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持,为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。
VisionAgent是一个用于生成代码以解决视觉任务的库,支持多种LLM提供商。
VisionAgent是一个强大的工具,它利用人工智能和大语言模型(LLM)来生成代码,帮助用户快速解决视觉任务。该工具的主要优点是能够自动将复杂的视觉任务转化为可执行的代码,极大地提高了开发效率。VisionAgent支持多种LLM提供商,用户可以根据自己的需求选择不同的模型。它适用于需要快速开发视觉应用的开发者和企业,能够帮助他们在短时间内实现功能强大的视觉解决方案。VisionAgent目前是免费的,旨在为用户提供高效、便捷的视觉任务处理能力。
MatAnyone 是一个支持目标指定的稳定视频抠像框架,适用于复杂背景。
MatAnyone 是一种先进的视频抠像技术,专注于通过一致的记忆传播实现稳定的视频抠像。它通过区域自适应记忆融合模块,结合目标指定的分割图,能够在复杂背景中保持语义稳定性和细节完整性。该技术的重要性在于它能够为视频编辑、特效制作和内容创作提供高质量的抠像解决方案,尤其适用于需要精确抠像的场景。MatAnyone 的主要优点是其在核心区域的语义稳定性和边界细节的精细处理能力。它由南洋理工大学和商汤科技的研究团队开发,旨在解决传统抠像方法在复杂背景下的不足。
一种新颖的图像到视频采样技术,基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。
leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法,将静态图像转换为动态视频,为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景,如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布,供开发者和研究人员免费使用,未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。
MangaNinja 是一种基于参考的线稿上色方法,可实现精确匹配和细粒度交互控制。
MangaNinja 是一种参考引导的线稿上色方法,它通过独特的设计确保精确的人物细节转录,包括用于促进参考彩色图像和目标线稿之间对应学习的块洗牌模块,以及用于实现细粒度颜色匹配的点驱动控制方案。该模型在自收集的基准测试中表现出色,超越了当前解决方案的精确上色能力。此外,其交互式点控制在处理复杂情况(如极端姿势和阴影)、跨角色上色、多参考协调等方面展现出巨大潜力,这些是现有算法难以实现的。MangaNinja 由来自香港大学、香港科技大学、通义实验室和蚂蚁集团的研究人员共同开发,相关论文已发表在 arXiv 上,代码也已开源。
一种从2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型。
StructLDM是一个结构化潜在扩散模型,用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体,并支持不同级别的可控生成和编辑,如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下,实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出,相关论文发表于ECCV 2024。
FitDiT 是一种用于高保真虚拟试衣的新型服装感知增强技术。
FitDiT 旨在解决图像基础虚拟试衣中高保真度和鲁棒性不足的问题,通过引入服装纹理提取器和频域学习,以及采用扩张松弛掩码策略,显著提升了虚拟试衣的贴合度和细节表现,其主要优点是能够生成逼真且细节丰富的服装图像,适用于多种场景,具有较高的实用价值和竞争力,目前尚未明确具体价格和市场定位。
一种基于扩散变换器网络的高动态、逼真肖像图像动画技术。
Hallo3是一种用于肖像图像动画的技术,它利用预训练的基于变换器的视频生成模型,能够生成高度动态和逼真的视频,有效解决了非正面视角、动态对象渲染和沉浸式背景生成等挑战。该技术由复旦大学和百度公司的研究人员共同开发,具有强大的泛化能力,为肖像动画领域带来了新的突破。
SVFR是一个用于视频人脸修复的统一框架。
SVFR(Stable Video Face Restoration)是一个用于广义视频人脸修复的统一框架。它整合了视频人脸修复(BFR)、着色和修复任务,通过利用Stable Video Diffusion(SVD)的生成和运动先验,并结合统一的人脸修复框架中的任务特定信息,有效结合了这些任务的互补优势,增强了时间连贯性并实现了卓越的修复质量。该框架引入了可学习的任务嵌入以增强任务识别,并采用新颖的统一潜在正则化(ULR)来鼓励不同子任务之间的共享特征表示学习。此外,还引入了面部先验学习和自引用细化作为辅助策略,以进一步提高修复质量和时间稳定性。SVFR在视频人脸修复领域取得了最先进的成果,并为广义视频人脸修复建立了新的范式。
多模态大型模型,处理文本、图像和视频数据
Valley是由字节跳动开发的尖端多模态大型模型,能够处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果,比其他开源模型表现更优。在OpenCompass测试中,与同规模模型相比,平均得分大于等于67.40,在小于10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本参考了Eagle,引入了一个可以灵活调整令牌数量并与原始视觉令牌并行的视觉编码器,增强了模型在极端场景下的性能。
视频扩散模型,用于虚拟试穿。
Fashion-VDM是一个视频扩散模型(VDM),用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入,旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频,同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比,Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括:扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略,以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。
行业领先的面部操作平台
FaceFusion Labs 是一个专注于面部操作的领先平台,它利用先进的技术来实现面部特征的融合和操作。该平台主要优点包括高精度的面部识别和融合能力,以及对开发者友好的API接口。FaceFusion Labs 背景信息显示,它在2024年10月15日进行了初始提交,由Henry Ruhs主导开发。产品定位为开源项目,鼓励社区贡献和协作。
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。
统一多模态理解和生成的单一变换器
Show-o是一个用于多模态理解和生成的单一变换器模型,它能够处理图像字幕、视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复和扩展以及混合模态生成。该模型由新加坡国立大学的Show Lab和字节跳动共同开发,采用最新的深度学习技术,能够理解和生成多种模态的数据,是人工智能领域的一大突破。
多模态视觉任务的高效转换模型
LLaVA-OneVision是一款由字节跳动公司与多所大学合作开发的多模态大型模型(LMMs),它在单图像、多图像和视频场景中推动了开放大型多模态模型的性能边界。该模型的设计允许在不同模态/场景之间进行强大的迁移学习,展现出新的综合能力,特别是在视频理解和跨场景能力方面,通过图像到视频的任务转换进行了演示。
交互式模块化服装生成
IMAGDressing是一个交互式模块化服装生成模型,旨在为虚拟试穿系统提供灵活和可控的定制化服务。该模型通过结合CLIP的语义特征和VAE的纹理特征,使用混合注意力模块将这些特征整合到去噪UNet中,确保用户可以控制编辑。此外,IMAGDressing还提供了IGPair数据集,包含超过30万对服装和穿着图像,建立了标准的数据组装流程。该模型可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展插件结合使用,增强多样性和可控性。
AI图像生成器免费版:利用人工智能创建和编辑图像,从未如此简单。发挥人工智能的潜力,根据您的想法轻松生成和定制视觉效果。立即开始创作!
AI图像生成器免费版让您轻松生成和编辑图像。它采用生成式人工智能技术,能够根据您的文本创作独特的艺术品、动漫风格的图像和许多其他类型的图像。它还可以用于生成自由授权的库存照片、头像、壁纸等。AI图像生成器免费版适用于多种用途,无限可能。
玩转热门主流 AI 模型,并接入在你的产品中
X Model 是一个集成热门主流 AI 模型的平台,用户可以在其产品中轻松接入这些模型。它的主要优点包括多样的模型选择、高质量的输出结果以及简单易用的接入流程。X Model 价格灵活,适用于各种规模的业务。
将您的角色照片转换成粘土动画风格的图像
粘土 AI 是一款 AI 工具,可以将照片转换成粘土动画风格的图像。通过分析面部特征,生成逼真的效果,提供灵活的编辑功能。价格定位为免费使用。使用比较简单,上传你的照片并提交,稍等10-20 秒可以获得粘土动画风格的图像。
创造属于自己的专辑封面艺术
CoverArtist是一个使用人工智能技术生成专辑封面艺术的在线工具。它可以根据歌曲标题和歌词等信息,快速生成独特而令人赏心悦目的专辑封面。CoverArtist提供快速、简单、经济高效的封面艺术生成服务,让音乐人能够专注于创作。
Midjourney V6是一款免费在线AI艺术生成器,通过文本提示创作图像
Midjourney V6 API是一款通过人工智能将文本描述转化为生动艺术品的先进平台。它提供了多种模型选择,高度逼真的效果,以及灵活的尺寸适应。该产品的主要优点包括增强的现实感、丰富的功能和用户友好的界面。
通过对比对齐进行 Pure 和 Lightning ID 定制
PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型,通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰,同时提供多种应用,如风格变化、IP融合、配饰修改等。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14