产品库

秒速零拍照生成身份保留

InstantID是一种基于强大扩散模型的解决方案，能够在各种风格下使用单张面部图像进行图像个性化处理，同时确保高保真度。我们设计了一个新颖的IdentityNet，通过施加强大的语义和弱空间条件，将面部和地标图像与文本提示集成，引导图像生成。InstantID在实际应用中表现出色，并且能够与流行的预训练文本到图像扩散模型（如SD1.5和SDXL）无缝集成，作为一个可适配的插件。我们的代码和预训练检查点将在此URL上提供。

将任何图像放置于任何场景中

Any Image Anywhere 是一个基于人工智能的图像处理工具，它允许用户通过简单的提示将输入图像放置到不同的上下文中，例如将能量饮料的商标放置在产品照片上。这项技术的重要性在于其能够快速创建逼真的图像合成，对于设计师、营销人员和内容创作者来说，这是一个强大的工具，可以节省大量的时间和资源。产品背景信息显示，它是由fab1an开发的，并且每天有20次的免费使用限制。

无需训练即可定制化生成个性化人像图像

MagicFace是一种无需训练即可实现个性化人像合成的技术，它能够根据给定的多个概念生成高保真度的人像图像。这项技术通过精确地将参考概念特征在像素级别集成到生成区域中，实现了多概念的个性化定制。MagicFace引入了粗到细的生成流程，包括语义布局构建和概念特征注入两个阶段，通过Reference-aware Self-Attention (RSA)和Region-grouped Blend Attention (RBA)机制实现。该技术不仅在人像合成和多概念人像定制方面表现出色，还可用于纹理转移，增强其多功能性和实用性。

利用扩散引导逆渲染技术实现逼真物体插入

DiPIR是多伦多AI实验室与NVIDIA Research共同研发的一种基于物理的方法，它通过从单张图片中恢复场景照明，使得虚拟物体能够逼真地插入到室内外场景中。该技术不仅能够优化材质和色调映射，还能自动调整以适应不同的环境，提高图像的真实感。

超高清图像合成技术的新高峰

UltraPixel是一种先进的超高清图像合成技术，旨在推动图像分辨率达到新的高度。这项技术由香港科技大学（广州）、华为诺亚方舟实验室、马克斯·普朗克信息学研究所等机构共同研发。它在图像合成、文本到图像的转换、个性化定制等方面具有显著优势，能够生成高达4096x4096分辨率的图像，满足专业图像处理和视觉艺术的需求。

AI 创建工具，打造令人惊叹的产品照片。

Jector是一个AI创作工具，专注于为产品摄影提供高质量的背景生成服务。它通过简化AI设置，提供独立的生成环境插槽，以及基于节点的图像生成历史记录，使得用户能够轻松创建和合成产品图像。Jector的主要优点包括无需复杂设置即可开始使用，提供简单但高度灵活的生成选项，自动产品合成，以及额外的清除和放大功能。此外，它还提供无限保存和下载功能，让用户可以轻松地为产品生成自己的心情历史。

一款基于扩散模型的服装试穿技术

TryOnDiffusion是一种创新的图像合成技术，它通过两个UNets（Parallel-UNet）的结合，实现了在单一网络中同时保持服装细节和适应显著的身体姿势及形状变化。这项技术在保持服装细节的同时，能够适应不同的身体姿势和形状，解决了以往方法在细节保持和姿势适应上的不足，达到了业界领先的性能。

KBY-AI是一家领先的SDK提供商，提供先进的身份验证解决方案，包括人脸识别、活体检测和身份证识别！

KBY-AI身份验证SDK是一款用于高级身份验证的软件开发工具包。它提供了人脸识别、活体检测和身份证识别等功能，可以帮助用户快速、准确地验证身份。该SDK具有高度精确性、安全性和可靠性，适用于各种商业场景，如金融、电商、物流等。它可以帮助企业提高身份验证的效率和准确性，降低欺诈风险。

MiniAiLive提供NIST FRVT排名靠前的人脸识别、iBeta 2认证的活体检测和身份证件识别解决方案。

MiniAiLive是一家提供非接触式生物识别身份验证和身份验证解决方案的供应商。我们利用先进的技术提供强大的安全解决方案，包括人脸识别、活体检测和身份证件识别。我们还确保这些解决方案与客户现有系统无缝集成。

基于Java的全能视觉智能识别项目

JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目，它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能，还可以轻松扩展到其他领域，如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案，让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。

一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架

ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。

HiDiffusion，解锁预训练扩散模型中的高分辨率创作与效率。

HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。

高效图像合成的新框架

Hyper-SD是一个创新的图像合成框架，它通过轨迹分割一致性模型和低步数推理的优势，实现了高效的图像合成。该框架结合了ODE轨迹保留和重构的优势，同时通过人类反馈学习进一步提升了性能，并通过分数蒸馏技术增强了低步数生成能力。Hyper-SD在1到8步推理步骤中实现了SOTA性能，特别适合需要快速且高质量图像生成的应用场景。

基于LDM的服装驱动图像合成AI

MagicClothing是一种基于潜在扩散模型（LDM）的新型网络架构，专门用于服装驱动的图像合成任务。它能够根据文本提示生成穿着特定服装的定制化角色图像，同时确保服装细节的保留和对文本提示的忠实呈现。该系统通过服装特征提取器和自注意力融合技术，实现了高度的图像可控性，并且可以与ControlNet和IP-Adapter等其他技术结合使用，以提升角色的多样性和可控性。此外，还开发了匹配点LPIPS（MP-LPIPS）评估指标，用于评价生成图像与原始服装的一致性。

Masked Diffusion Transformer是图像合成的最新技术，为ICCV 2023的SOTA（State of the Art）

MDT通过引入掩码潜在模型方案来显式增强扩散概率模型（DPMs）在图像中对象部分之间关系学习的能力。MDT在训练期间在潜在空间中操作，掩蔽某些标记，然后设计一个不对称的扩散变换器来从未掩蔽的标记中预测掩蔽的标记，同时保持扩散生成过程。MDTv2进一步通过更有效的宏网络结构和训练策略提高了MDT的性能。

提高文本到图像合成质量的一致性蒸馏技术

TCD是一种用于文本到图像合成的一致性蒸馏技术，它通过轨迹一致性函数（TCF）和策略性随机采样（SSS）来减少合成过程中的错误。TCD在低NFE（噪声自由能量）时显著提高图像质量，并在高NFE时保持比教师模型更详细的结果。TCD不需要额外的判别器或LPIPS监督，即可在低NFE和高NFE时均保持优越的生成质量。

一目了然，将任何人插入任何场景

StableIdentity是一个基于大型预训练文本到图像模型的最新进展，能够实现高质量的以人为中心的生成。与现有方法不同的是，StableIdentity能够确保稳定的身份保留和灵活的可编辑性，即使在训练过程中只使用了每个主体的一张面部图像。它利用面部编码器和身份先验对输入的面部进行编码，然后将面部表示投射到一个可编辑的先验空间中。通过结合身份先验和可编辑性先验，学习到的身份可以在各种上下文中注入。此外，StableIdentity还设计了一个掩蔽的两阶段扩散损失，以提升对输入面部的像素级感知，并保持生成的多样性。大量实验证明，StableIdentity的性能优于以往的定制方法。学习到的身份还可以灵活地与ControlNet等现成模块结合使用。值得注意的是，我们是首个能够直接将从单张图像学习到的身份注入到视频/3D生成中而无需微调的方法。我们相信，StableIdentity是统一图像、视频和3D定制生成模型的重要一步。

OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型

Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。

基于图像扩散模型的得分蒸馏采样方法

Score Distillation Sampling（SDS）是一种新近但已经广泛流行的方法，依赖于图像扩散模型来控制使用文本提示的优化问题。该论文对SDS损失函数进行了深入分析，确定了其制定中的固有问题，并提出了一个出人意料但有效的修复方法。具体而言，我们将损失分解为不同因素，并分离出产生噪声梯度的组件。在原始制定中，使用高文本指导来账户噪声，导致了不良副作用。相反，我们训练了一个浅层网络，模拟图像扩散模型的时间步相关去噪不足，以有效地将其分解出来。我们通过多个定性和定量实验（包括基于优化的图像合成和编辑、零样本图像转换网络训练、以及文本到3D合成）展示了我们新颖损失制定的多功能性和有效性。

一次性3D头部重现的立体肖像解缠技术

VOODOO 3D是一种高保真的3D感知一次性头部重现技术。我们的方法将驱动者的表情转移到源头，并为全息显示产生视图一致的渲染。该方法基于完全体积神经解缠框架，用于源外观和驱动表情的3D感知一次性头部重现方法。我们的方法实时性强，产生的输出高保真且视图一致，适用于基于全息显示的3D远程会议系统。我们在各种数据集上展示了最先进的性能，并展示了对高度具有挑战性和多样化主题的高质量3D感知头部重现，包括非正面头部姿势和源头和驱动方的复杂表情。

面部搜索 | 免费人脸识别API

Luxand.cloud是一个快速、准确、稳定的人脸识别API。它能够在几秒钟内处理成千上万张面部图像，并具有出色的识别率。我们的API经过广泛测试，被证明在各种条件下都非常稳定。无论您需要进行安全性人脸识别，还是为您的应用程序提供更好的用户体验，我们的API都是您正在寻找的解决方案。

AI 人脸识别融合先进图像算法，10 分钟修完人工 2 小时的片

AI 人脸识别融合先进图像算法，10 分钟修完人工 2 小时的片。 产品优势： 1. 批量作图：日均修图 15000 张，24 小时不间断工作，极大提升修图效率。 2. 简洁操作：只需一键导入，小白用户也能快速上手的修图利器。 3. 当天选片：修图过程自动化，有效提升作图效率，缩短选片周期。 4. 提升二销：通过智能技术优化出片品质，提升顾客二销加选率。 5. 降本增效：降低生产成本，提高后期效率，赋能影楼业绩增长。 核心功能： - 拖拽 - 全身美型 - 像素级图像分割，定位人体关键骨骼点，实现全身一键修瘦。 使用场景：连锁影楼、TOP 品牌、小众工作室的共同选择。 标签：人脸识别、修图、影楼、图像处理、人工智能

ReconFusion: 3D重建与扩散先验

ReconFusion是一种3D重建方法，利用扩散先验在只有少量照片的情况下重建真实世界场景。它结合Neural Radiance Fields（NeRFs）和扩散先验，能够在新的摄像机位置超出输入图像集合的情况下，合成逼真的几何和纹理。该方法通过在少量视图和多视图数据集上训练扩散先验，能够在不受约束的区域合成逼真的几何和纹理，同时保留观察区域的外观。ReconFusion在各种真实世界数据集上进行了广泛评估，包括前向和360度场景，展示出明显的性能改进。

SDXL Turbo是一款在线的文本生成图像模型

SDXL Turbo是一款基于Adversarial Diffusion Distillation（ADD）技术的文本生成图像模型，能够快速生成高质量的图像。它是SDXL 1.0的改进版本，只需一次网络评估即可合成高质量逼真的图像。

AI人脸识别无接触开门解锁技术

Faceopen是基于人脸识别的无接触开门解锁技术，重新定义了办公室、商业空间、机场、仓库等场所的门禁系统。通过AI技术，实现了无需触碰钥匙、卡片或指纹扫描仪的安全门禁控制，提高安全性，避免传播细菌和病毒。

自然语言搜索和人脸识别工具

Hachikey是一个自然语言搜索和人脸识别工具，能够帮助用户快速搜索视频和图片。它可以通过文本查询搜索视频中的场景、物体和人物，并且可以在播放视频的同时进行搜索。用户可以本地索引视频和图片，只需要一次索引，即可开始搜索。此外，Hachikey还提供人脸识别功能，可以在整个图片集合中搜索自己或自己的亲人。该工具完全离线运行，保护用户的隐私。

语音驱动的对话头像生成

GAIA旨在从语音和单个肖像图像合成自然的对话视频。我们引入了GAIA（Avatar的生成AI），它消除了对话头像生成中的领域先验。GAIA分为两个阶段：1）将每帧分解为运动和外观表示；2）在语音和参考肖像图像的条件下生成运动序列。我们收集了大规模高质量的对话头像数据集，并在不同规模上对模型进行了训练。实验结果验证了GAIA的优越性、可扩展性和灵活性。方法包括变分自动编码器（VAE）和扩散模型。扩散模型被优化为在语音序列和视频片段中的随机帧的条件下生成运动序列。GAIA可用于不同的应用，如可控对话头像生成和文本指导的头像生成。

快速人脸识别与3D活体检测

Facia是最快的人脸识别与3D活体检测解决方案。通过3D活体检测，确保快速准确的人脸匹配和验证。产品具有高速响应时间、多种活体检测方式、防止欺诈和冒充攻击、快速准确的验证等优势。请访问官网了解详细信息。

轻量级人脸识别和面部属性分析库

DeepFace 是一个轻量级的人脸识别和面部属性分析（年龄、性别、情绪和种族）库。它包装了最先进的模型：VGG-Face、Google FaceNet、OpenFace、Facebook DeepFace、DeepID、ArcFace、Dlib 和 SFace。该库提供了人脸验证、人脸识别、面部属性分析等功能。DeepFace 的优势在于其高准确性和多样化的模型选择。