产品库

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。

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。

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。

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。

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。

实时优化的计算机视觉库

OpenCV是一个实时优化的计算机视觉库，提供了一套功能强大的工具和硬件支持。它还支持机器学习（ML）和人工智能（AI）模型的执行。OpenCV是开源的，免费商用。

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。

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。

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。

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。

基于重力视角坐标恢复世界定位的人体运动

GVHMR是一种创新的人体运动恢复技术，它通过重力视角坐标系统来解决从单目视频中恢复世界定位的人体运动的问题。该技术能够减少学习图像-姿态映射的歧义，并且避免了自回归方法中连续图像的累积误差。GVHMR在野外基准测试中表现出色，不仅在准确性和速度上超越了现有的最先进技术，而且其训练过程和模型权重对公众开放，具有很高的科研和实用价值。

基于参考增强扩散的3D内容生成模型

Phidias是一个创新的生成模型，它利用扩散技术进行参考增强的3D生成。该模型通过图像、文本或3D条件生成高质素的3D资产，并且能够在几秒钟内完成。它通过整合三个关键组件：动态调节条件强度的Meta-ControlNet、动态参考路由以及自参考增强，显著提高了生成质量、泛化能力和可控性。Phidias为使用文本、图像和3D条件进行3D生成提供了统一框架，并具有多种应用场景。

多模态12B参数模型，结合视觉编码器处理图像和文本。

Pixtral-12B-2409是由Mistral AI团队开发的多模态模型，包含12B参数的多模态解码器和400M参数的视觉编码器。该模型在多模态任务中表现出色，支持不同尺寸的图像，并在文本基准测试中保持最前沿的性能。它适用于需要处理图像和文本数据的高级应用，如图像描述生成、视觉问答等。

首个多模态 Mistral 模型，支持图像和文本的混合任务处理。

Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型，它能够理解自然图像和文档，具备出色的多模态任务处理能力，同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比，能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像，是 Mistral Nemo 12B 的升级版，专为多模态推理而设计，不牺牲关键文本处理能力。

构建大型世界模型，感知、生成和与3D世界互动

World Labs 是一家专注于空间智能的公司，致力于构建大型世界模型（Large World Models），以感知、生成和与3D世界进行互动。公司由AI领域的知名科学家、教授、学者和行业领导者共同创立，包括斯坦福大学的Fei-Fei Li教授、密歇根大学的Justin Johnson教授等。他们通过创新的技术和方法，如神经辐射场（NeRF）技术，推动了3D场景重建和新视角合成的发展。World Labs 得到了包括Marc Benioff、Jim Breyer等知名投资者的支持，其技术在AI领域具有重要的应用价值和商业潜力。

利用AI技术保护您的艺术作品免受未经授权的复制和模仿。

AI Disturbance Overlay是一款专为艺术家设计的在线工具，它通过在艺术作品中添加对人类视觉几乎不可见但对AI模型产生干扰的纹理和滤镜，保护原创作品免受AI生成模型的侵犯。该技术基于AI模型与人类视觉感知的差异，通过对抗性示例技术，为艺术作品提供高级抗干扰保护。产品背景是响应艺术家作品被AI模型未经授权使用的问题，提供一个维护艺术主权和创造尊严的解决方案。产品价格亲民，提供从免费到高级订阅的不同选项，满足不同用户的需求。

AI图像修复模型，用于填补图像中的缺失部分。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team发布的AI图像修复模型，专门用于修复和填补图像中的缺失或损坏部分。该模型在768x768分辨率下表现最佳，能够实现高质量的图像修复。作为alpha版本，它展示了在图像修复领域的先进技术，并且随着进一步的训练和优化，预计将提供更加卓越的性能。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解。

Pixtral-12b-240910是由Mistral AI团队发布的多模态大型语言模型，它能够处理和理解图像以及文本信息。该模型采用了先进的神经网络架构，能够通过图像和文本的结合输入，提供更加丰富和准确的输出结果。它在图像识别、自然语言处理和多模态交互方面展现出卓越的性能，对于需要图像和文本同时处理的应用场景具有重要意义。

高效扩展多模态大型语言模型至1000图像

LongLLaVA是一个多模态大型语言模型，通过混合架构高效扩展至1000图像，旨在提升图像处理和理解能力。该模型通过创新的架构设计，实现了在大规模图像数据上的有效学习和推理，对于图像识别、分类和分析等领域具有重要意义。

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。