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使用 LCM-Lookahead 技术的文本到图像个性化模型
LCM-Lookahead for Encoder-based Text-to-Image Personalization 是一种使用 LCM-Lookahead 技术的文本到图像个性化模型,它可以通过在模型训练和分类器指导中传播图像空间损失来实现更好的身份保真度,同时保留布局多样性和提示对齐。
AI Tattoo Generator 是一款利用人工智能技术快速生成个性化纹身设计的在线工具。
AI Tattoo Generator 是一款基于人工智能的在线纹身设计工具,能够根据用户输入的内容和选择的风格快速生成独特的纹身设计。它利用先进的 AI 技术,将用户的创意和想法转化为具体的纹身图案,为纹身爱好者和纹身艺术家提供了便捷的设计解决方案。该产品的出现填补了纹身设计领域的空白,为纹身设计带来了更多的可能性和创意空间。其主要优点包括操作简单、设计快速、风格多样等,用户无需具备专业的设计技能即可轻松上手。此外,该工具还提供免费的使用次数,降低了用户的使用门槛,使其在市场上具有较高的竞争力。
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。
个性化面部年龄变换技术
MyTimeMachine是一个基于人工智能技术的面部年龄变换模型,它能够通过约50张个人自拍照片个性化地进行年龄回退(减龄)和年龄前进(增龄),在保持高保真度和身份特征的同时,生成与目标年龄相似的面部图像。这项技术在电影和电视特效等虚拟年龄应用领域具有重要价值,能够提供高质量的、身份保持一致的、时间上连贯的年龄效果。
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。
使用AI将您的面部照片变成面部贴纸
Face Sticker AI是一个AI驱动的面部贴纸工具,它通过添加文本提示将用户的面部图像转换成奇妙的面部贴纸图像。该产品利用先进的面部识别技术和自然语言处理技术,确保生成的贴纸与原始图像高度相似,同时保持高清图像质量。Face Sticker AI不仅支持真人照片,还支持动画角色照片,满足用户个性化表达和创造的需求。产品背景信息显示,Face Sticker AI旨在提供一个简单易用的平台,让用户能够以前所未有的方式探索和创造面部贴纸,释放创造力。产品定价分为Base、Standard和Pro三个等级,用户可以根据自己的需求选择合适的计划购买积分。
个性化定制的免费步行导览,成为自己的导游。
WalkSmart 提供了一个平台,用户可以根据自己的喜好和需求,快速创建个性化的步行旅游路线。这个产品利用人工智能技术,分析用户的兴趣点,如建筑、教堂、观景点等,生成独一无二的旅游路线。它的重要性在于提供了一种全新的旅游体验方式,让用户能够根据自己的时间表和兴趣来探索世界。WalkSmart 免费提供服务,无需支付费用,适合喜欢自由行和深度游的用户。
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。
利用AI技术打造个性化简历,提升求职成功率。
Apply AI是一个利用人工智能技术帮助用户创建个性化简历的平台。它通过分析用户上传的简历和目标职位描述,自动生成一份突出用户优势的简历和求职信。该技术可以显著提高简历通过自动筛选系统(ATS)的几率,节省用户准备简历的时间,并增加面试机会。
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。
新型基础语音对语音模型,提供人性化对话体验。
EVI 2是Hume AI推出的新型基础语音对语音模型,能够以接近人类的自然方式与用户进行流畅对话。它具备快速响应、理解用户语调、生成不同语调、以及执行特定请求的能力。EVI 2通过特殊训练增强了情感智能,能够预测并适应用户的偏好,维持有趣且引人入胜的性格和个性。此外,EVI 2还具有多语言能力,能够适应不同应用场景和用户需求。
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。
世界首款人工智能操作系统
Antispace是一款独立的研究实验室开发的人工智能操作系统,旨在通过自动化、速度和简单性解锁无与伦比的超能力。它通过统一的工作空间将所有工具连接到一个不断发展的HUD(抬头显示),控制你的工具,控制你的生活。Antispace使用AI来自动化工作、管理任务,并帮助你专注于最重要的事情。AI理解并记住你的偏好,为你个性化工作。Antispace致力于数据安全和隐私,只访问通过Gmail的必要信息,并使用行业标准的加密技术保护信息。
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。
智能网站设计,一键生成个性化网页。
AI Web Designer是一个利用人工智能技术帮助用户快速生成个性化网站设计的在线平台。它通过用户输入的网站领域信息,自动生成设计草案,用户可以自由编辑和导出设计,甚至可以将其白标为自有产品。平台支持导出到Figma和获取原始HTML代码,为设计师和开发者提供了极大的便利。
让静态老照片动起来,重温旧时光。
AI 老照片视频生成器是一款利用人工智能技术,将用户上传的老照片转换成动态视频的产品。它通过先进的图像处理算法,让照片中的人物或场景呈现出动态效果,为用户带来独特的怀旧体验。产品背景信息显示,该技术具有高度的创新性和趣味性,适用于追求个性化和情感价值的用户群体。目前产品处于免费试用阶段,具体价格和定位信息未明确。
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