产品库

通过监控器让肖像动起来！

Live_Portrait_Monitor 是一个开源项目，旨在通过监控器或网络摄像头实现肖像动画化。该项目基于LivePortrait研究论文，使用深度学习技术，通过拼接和重定向控制来高效地实现肖像动画。作者正积极更新和改进此项目，仅供研究使用。

8B参数变分自编码器模型，用于高效的文本到图像生成。

Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型，它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用，并提高了23%的运行速度，同时保持了与原始模型相同的精度（bfloat16）。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取，特别是对于消费级GPU用户。

高效3D高斯重建模型，实现大场景快速重建

Long-LRM是一个用于3D高斯重建的模型，能够从一系列输入图像中重建出大场景。该模型能在1.3秒内处理32张960x540分辨率的源图像，并且仅在单个A100 80G GPU上运行。它结合了最新的Mamba2模块和传统的transformer模块，通过高效的token合并和高斯修剪步骤，在保证质量的同时提高了效率。与传统的前馈模型相比，Long-LRM能够一次性重建整个场景，而不是仅重建场景的一小部分。在大规模场景数据集上，如DL3DV-140和Tanks and Temples，Long-LRM的性能可与基于优化的方法相媲美，同时效率提高了两个数量级。

将自拍变成艺术工作室视频和照片，卡通动画和艺术渲染，只需一键。

Cooraft是一款利用人工智能技术将普通照片转化为艺术作品的应用程序。它能够将自拍和日常照片转化为具有创意和艺术性的动画和渲染图，提供从3D卡通到经典绘画等多种艺术风格。Cooraft不仅能够美化人像，还能将素描、绘画、线稿等多种输入转化为新的渲染图，实现从2D到3D的转变。此外，Cooraft还提供了订阅服务，用户可以通过订阅获得更多高级功能。

ComfyUI的PuLID-Flux实现

PuLID-Flux ComfyUI implementation 是一个基于ComfyUI的图像处理模型，它利用了PuLID技术和Flux模型来实现对图像的高级定制和处理。这个项目是cubiq/PuLID_ComfyUI的灵感来源，是一个原型，它使用了一些方便的模型技巧来处理编码器部分。开发者希望在更正式地重新实现之前测试模型的质量。为了获得更好的结果，推荐使用16位或8位的GGUF模型版本。

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。

开源自回归视觉生成模型项目

Open-MAGVIT2是由腾讯ARC实验室开源的一个自回归图像生成模型系列，包含从300M到1.5B不同规模的模型。该项目复现了Google的MAGVIT-v2分词器，实现了在ImageNet 256×256数据集上达到1.17 rFID的先进重建性能。通过引入不对称分词技术，将大词汇表分解为不同大小的子词汇表，并引入'下一个子标记预测'来增强子标记间的交互，以提高生成质量。所有模型和代码均已开源，旨在推动自回归视觉生成领域的创新和创造力。

使用SVD技术进行关键帧插值的动画工具

Svd Keyframe Interpolation 是一个基于奇异值分解(SVD)技术的关键帧插值模型，用于在动画制作中自动生成中间帧，从而提高动画师的工作效率。该技术通过分析关键帧的特征，自动计算出中间帧的图像，使得动画更加流畅自然。它的优势在于能够减少动画师手动绘制中间帧的工作量，同时保持高质量的动画效果。

基于FLUX.1-dev的高级人像生成模型

AWPortrait-FL是一个在FLUX.1-dev基础上进行微调的高级人像生成模型，使用了AWPortrait-XL训练集和近2000张高质量时尚摄影照片进行训练。该模型在构图和细节上有着显著的提升，能够生成皮肤和纹理更加细腻、逼真的人像。由DynamicWang在AWPlanet上训练完成。

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。

快速生成带纹理的3D模型

SF3D是一个基于深度学习的3D资产生成模型，它能够从单张图片中快速生成具有UV展开和材质参数的带纹理3D模型。与传统方法相比，SF3D特别针对网格生成进行了训练，集成了快速UV展开技术，能够迅速生成纹理而不是依赖顶点颜色。此外，该模型还能学习材质参数和法线贴图，以提高重建模型的视觉质量。SF3D还引入了一个去照明步骤，有效去除低频照明效果，确保重建的网格在新的照明条件下易于使用。

由Novita AI提供的非官方Animate Anyone实现

AnimateAnyone是一个基于深度学习的视频生成模型，它能够将静态图片或视频转换为动画。该模型由Novita AI非官方实现，灵感来源于MooreThreads/Moore-AnimateAnyone的实现，并在训练过程和数据集上进行了调整。

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。

高效3D网格生成框架

InstantMesh是一个基于LRM架构的前馈框架，用于从单张图像高效生成3D网格。它支持低内存GPU环境，并能生成具有纹理映射的3D网格模型。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

img2img-turbo是一个基于img2img的改进版本，用于快速图像到图像的转换

img2img-turbo是一个开源项目，它是对原始img2img项目的改进，旨在提供更快的图像到图像转换速度。该项目使用了先进的深度学习技术，能够处理各种图像转换任务，如风格迁移、图像着色、图像修复等。

将2D RGB照片和视频转换为3D空间照片和视频

Depthify.ai是一个工具，可以将RGB图像转换为与Apple Vision Pro和Meta Quest兼容的各种空间格式。通过转换RGB图像为空间照片，可以为各种计算机视觉和3D建模应用提供支持。它可以生成深度图、立体图像和HEIC文件，可在Apple Vision Pro上使用。

MovieLLM是一个用于增强长视频理解的AI生成电影框架

MovieLLM由复旦大学和腾讯PCG提出，是一个创新框架，旨在为长视频创建合成的、高质量的数据。该框架利用GPT-4和文本到图像模型的力量，生成详细的脚本和相应的视觉内容。

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。

快速智能去背景

RMBG是一个基于人工智能的图像背景去除工具,可以在几秒内自动去掉图片中的背景。该工具使用前沿的深度学习算法,无需任何人工操作就可以快速高效地实现图片背景的消除。RMBG完全免费,用户可以随意上传图片进行处理,非常方便。

这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型

AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。

基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型

MoE-LLaVA是一种基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型，展现出在多模态学习中出色的性能。其具有较少的参数，但表现出较高的性能，并且可以在短时间内完成训练。该模型支持Gradio Web UI和CLI推理，并提供模型库、需求和安装、训练和验证、自定义、可视化、API等功能。

一款基于深度学习的在线图像抠图工具

image-matting是一个基于深度学习的在线图像抠图工具,能够实现人像及通用场景下的图像抠图,可提取图像中的主体物体并输出对应的背景图、前景图及遮罩。该工具使用了模型堂的cv_unet_image-matting和cv_unet_universal-matting模型,实现了高质量的图像抠图效果。该工具提供了简单便捷的在线抠图体验,支持图片上传抠图及URL抠图两种方式,可广泛应用于图像编辑、电商平台中的人像处理等场景中。

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%。

提供干净的视觉特征

去噪视觉变换器（Denoising Vision Transformers，DVT）是一种针对视觉变换器（ViTs）的新型噪声模型。通过解剖ViT输出并引入可学习的去噪器，DVT能够提取无噪声的特征，从而在离线应用和在线功能中显著改善基于Transformer的模型的性能。DVT不需要重新训练现有的预训练ViTs，可立即应用于任何基于Transformer的架构。通过在多个数据集上进行广泛评估，我们发现DVT在语义和几何任务中持续显著改善现有的最先进通用模型（例如，+3.84 mIoU）。我们希望我们的研究能够鼓励重新评估ViT设计，特别是关于位置嵌入的天真使用。

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。

使用最强大的稳定扩散 UI，在90秒内无需编码、无需设置，立即获得结果。

Think Diffusion是一个稳定扩散的 AI 艺术实验室，提供全功能的托管工作空间，包括Automatic1111、ComfyUI、Fooocus等功能。可以在任何浏览器中使用，只需点击一下即可上传模型并运行，无需安装任何软件和驱动程序。用户可以合并和训练模型，生成惊人的动画和视频等。

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。

AI图像增强工具

magickimg是一款AI驱动的图像增强平台，利用深度学习技术优化和转换您的照片，发挥其最大潜力。体验创意与技术的交集，进行先进的AI图像编辑。