需求人群:
适用于个人用户、摄影师、设计师等多个用户群体
产品特色:
自动图像处理
艺术风格转换
智能滤镜
多种艺术风格选择
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AI魔法,将您的照片转化为独特的艺术品!
Partly AI是一款使用人工智能技术的艺术创作工具,可以将您的照片转化为令人惊叹的艺术作品。它通过AI魔法将您的照片转换成独特的艺术风格,让您的照片焕发新的生命。Partly AI的功能包括自动图像处理、艺术风格转换和智能滤镜等。它能够在几秒钟内完成图像转换,并提供多种艺术风格供您选择。Partly AI的优势在于其高质量的艺术效果和易于使用的界面。您只需上传照片,选择艺术风格,即可获得令人惊叹的艺术作品。Partly AI的定价策略灵活多样,包括按需付费和订阅付费两种选择。它适用于个人用户、摄影师、设计师等多个用户群体,为您的照片增添艺术的魅力。
利用人工智能技术为您的图像创建全新的风格和版本
Freepik Reimagine是一款基于人工智能的图像创作工具,可以利用先进的AI算法为您的现有图像创建全新的版本和风格。无需繁琐的编辑操作,只需上传图像并设置所需的变化,AI就能自动生成全新的图像变体。该工具具有强大的创作能力,可以根据用户需求改变图像的风格、构图、色彩等元素,为您带来无限的创意可能。同时,它操作简单,即使是没有专业背景的用户也能快速上手。无论您是设计师、艺术家还是创意爱好者,都可以利用Freepik Reimagine激发无穷创意,提高工作效率。该工具目前处于公测阶段,免费使用。
将您的视频/照片/GIF转化为艺术品
NeuralStyler Ultra是一款基于人工智能的图像处理软件,可以将您的视频、照片和GIF转化为名家风格的艺术品,支持Van Gogh、Wassily Kandinsky、Georges Seurat等多种风格。该软件支持CPU/GPU处理,单用户许可证售价为250美元,现在特价100美元。您可以选择任意绘画作品并转移风格,无需训练神经网络,支持图像、视频或GIF文件风格化,支持不同分辨率(高达4K),可控制风格强度,支持视频剪辑和保留原始颜色等功能。付费版本还可以去除水印。
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。
精准的面部评分与黄金比例测试,揭示面容的独特魅力
FaceRate.ai是一个提供面部评分与黄金比例测试的网站,它通过分析用户的面部特征,提供详细的评分和分析,帮助用户了解自己的面部优势和改进空间。该技术结合了人工智能和面部识别技术,为用户提供个性化的美容建议和艺术化面部图像生成。FaceRate.ai的背景信息显示,它适用于希望提升外貌认知的个人、寻求个性化美容建议的用户、艺术家与设计师以及研究人类面部结构的学者。产品定位为免费试用,旨在通过科技手段提升用户对自身面部特征的认知和审美。
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。
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。
逆向绘画技术,重现绘画过程
Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法,能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程,能够处理多种艺术风格,并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解,定义了一组绘画指令,并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格,还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。
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。
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。
AI驱动的先进照片编辑和艺术创作应用
AI Photo Editor是一款由AI技术支持的高级照片编辑应用,提供无缝直观的体验,适合初学者和专业人士。它是一个一站式设计工作室,可以去除照片中不需要的物体,增强图像质量,应用惊人的滤镜,甚至将照片转换成动漫风格的肖像,所有这些都通过AI精确实现。无论你是出于娱乐目的编辑照片,还是追求专业质量的结果,这款应用都让这个过程变得简单且免费。
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。
数字绘画行为的基础模型
PaintsUndo是一个专注于数字绘画行为的AI模型,能够模拟和重现绘画过程中的笔触和步骤。它通过分析输入的静态图像,提取出绘画的草图,实现从外部草图的插值,甚至能将动漫风格的作品转换为草图风格。此模型在图像处理领域具有重要性,可广泛应用于艺术创作、教育和娱乐。
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。
根据照片匹配古诗词 生成分享卡片
诗境主要功能就是根据用户上传的图片分析主体和意境,匹配诗句,最终生成漂亮的卡片。不知道你们有没有遇到过,就是拍了一幅很美的照片,想吟诗一首再发个朋友圈,奈何文化程度有限,往往想半天最后配了段大白话。这时候诗境就能派上用场,把图片喂给她,让她给你配个最符合当前画面意境的诗。
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。
高性能细粒度中文理解模型,提供双语生成能力,专注于中国元素理解。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型,专注于中文元素理解,具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息,并生成相应的艺术作品,包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出,对于提升中文文本理解的深度和广度,以及促进中英双语交流具有重要意义。
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。
AI 图像擦除器,轻松删除照片中不需要的人、物体、文字和水印。
AI 图像擦除器是一款基于人工智能技术的工具,能够快速、简单地从照片中删除不需要的内容,提高照片的整体质量。该工具操作简便,免费使用,适用于个人和专业用户。
视频超分辨率模型,细节丰富
VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块,显著提高了视频的时间一致性,并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较,并展示了8倍超分辨率的视频结果。
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。
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。
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。
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