产品库

基于人工智能的在线服务

Problembo是一个基于高级技术的在线服务平台，提供各种实用的服务。我们利用人工智能、数据分析和光学识别等领域的先进技术，将复杂的解决方案转化为简单易用的工具。我们的服务包括使用神经网络进行文字绘制、基于人工智能的室内设计、在线去除图片背景、与人工智能聊天、AI图像编辑器等。我们每天为每个用户提供0.6的免费服务体验金。只需支付实际使用的服务，没有订阅费用或隐藏费用。Problembo致力于通过简单的几个点击解决您的问题。

使用文本描述您的想法，我们的高级AI将将您的文本提示转换为引人注目的图像。让文字变成图像，轻松实现！

ImagineArt AI工具是一款人工智能艺术生成工具，利用先进的AI技术，可以将文字描述转化为生动的图像作品。其主要优点包括快速生成图像、灵活性高、用户友好，定位于为用户提供创意灵感和图像生成解决方案。

InstantCharacter 是一种基于扩散变换器的角色个性化框架。

InstantCharacter 是一个基于扩散变换器的角色个性化框架，旨在克服现有学习基础自定义方法的局限性。该框架的主要优点在于开放域个性化、高保真结果以及有效的角色特征处理能力，适合各种角色外观、姿势和风格的生成。该框架利用一个包含千万级样本的大规模数据集进行训练，以实现角色一致性和文本可编辑性的同时优化。该技术为角色驱动的图像生成设定了新的基准。

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。

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。

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。

在线莱诺曼卡牌阅读

Free Lenormand Reading Online是一个利用人工智能技术进行莱诺曼卡牌占卜的在线服务。它通过36张具有特定符号和含义的卡牌，为用户提供关于日常生活事务的直接和具体的解读。与传统塔罗牌不同，莱诺曼卡牌更注重实用性，其解读结果通常更具体、更易于理解。该服务的优势在于24小时可访问、即时结果反馈，同时保护用户隐私。

智能对话平台，提供多领域AI服务。

百度AI助手是一个集成了多种智能体的在线服务平台，它通过人工智能技术为用户提供包括医疗、教育、娱乐等多领域的智能对话服务。该平台利用大数据分析和机器学习算法，能够理解用户的需求并提供个性化的回答。百度AI助手的主要优点包括快速响应、高准确性和广泛的服务范围。它的背后是百度强大的人工智能技术支撑，旨在为用户提供便捷、高效的智能服务体验。目前，该平台对所有用户免费开放。

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。

免费人工智能驱动的背景去除工具

Removerized是一个利用先进人工智能算法的免费在线工具，它能够精确地检测并去除图片背景，同时增强图像质量。用户无需任何编辑经验，只需上传图片，即可获得去背景后的高分辨率图像。该工具支持多种图像格式，如PNG、JPG和WEBP，并且完全免费使用，无需担心隐私泄露，因为所有处理都在本地完成。

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。

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。

使用AI技术在线免费提升图片质量。

Mejorar Imagen是一个基于人工智能的网站，提供在线图片质量提升服务。用户可以免费使用这项技术将图片放大至10倍和12K分辨率，同时显著提高图片的清晰度。这项技术特别适合需要在大型打印、设计项目或社交媒体上展示高质量图片的用户。

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。

在线AI局部更换，生成职业艺术写真照

AI在线生成最美形象照是一个利用人工智能技术，通过用户上传正面头像照，实现快速局部更换并生成具有专业相馆效果的职业艺术写真照的在线服务。它结合了先进的图像处理技术和用户友好的界面，为用户提供了一种便捷、高效的方式来改善和提升个人形象照的质量。

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。

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。

AI漫画翻译器是一个在线的精确漫画翻译服务，可以将漫画图像翻译成多种语言，保留原始艺术风格。

AI漫画翻译器是一款使用人工智能技术的在线漫画翻译服务。它可以将漫画图像上传后翻译成多种语言，如中文、英文、法文、德文等，同时保留原始漫画的艺术风格。它使用了多个顶级翻译引擎，如DeepL、谷歌翻译和有道翻译，以确保翻译的准确性和质量。用户可以选择不同的翻译引擎，并在翻译过程中预览效果。AI漫画翻译器的使用非常简单，用户只需上传漫画图像并选择翻译语言，即可快速获得准确的翻译结果。

超高质量的虚拟试穿，适用于任何服装和任何人。

Outfit Anyone 是一个客户端程序，调用接口进行虚拟试穿。该模型不开源，固定且不能上传或修改，仅支持用户上传自己的服装。

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。