产品库

生成高质量 SVG 代码的基础模型。

StarVector 是一个先进的生成模型，旨在将图像和文本指令转化为高质量的可缩放矢量图形（SVG）代码。其主要优点在于能够处理复杂的 SVG 元素，并在各种图形风格和复杂性上表现出色。作为开放源代码资源，StarVector 推动了图形设计的创新和效率，适用于设计、插图和技术文档等多种应用场景。

一种无混叠的任意尺度超分辨率方法。

Thera 是一种先进的超分辨率技术，能够在不同尺度下生成高质量图像。其主要优点在于内置物理观察模型，有效避免了混叠现象。该技术由 ETH Zurich 的研究团队开发，适用于图像增强和计算机视觉领域，尤其在遥感和摄影测量中具有广泛应用。

一款免费在线的AI工具，可快速去除照片和视频中的水印。

AI Watermark Remover 是一款基于人工智能技术的在线工具，专注于快速去除照片和视频中的水印。它利用先进的AI算法，能够精准识别并去除水印，无需复杂的编辑技能。该工具的主要优点是免费、高效且易于使用，适合需要快速清理图片和视频的用户。产品定位为简单易用的在线工具，旨在帮助用户快速恢复图片和视频的原始质量，同时保护用户隐私，不存储任何数据。

一款强大的在线AI图像生成与编辑工具，提供多种图像处理功能。

Picture AI 是一个基于人工智能的在线图像生成和编辑平台，它利用先进的AI技术帮助用户轻松创建和优化图像。该平台的主要优点是操作简单、功能多样且完全在线，无需下载或安装任何软件。它适用于各种用户，包括设计师、摄影师、普通用户等，能够满足从创意设计到日常图像处理的多种需求。目前该平台提供免费试用，用户可以根据自己的需求选择不同的功能和服务。

通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。

MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术，它利用多实例扩散模型，能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制，能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性，无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色，适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。

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。

olmOCR-7B-0225-preview 是一个基于 Qwen2-VL-7B-Instruct 微调的文档图像识别模型，用于高效转换文档为纯文本。

olmOCR-7B-0225-preview 是由 Allen Institute for AI 开发的先进文档识别模型，旨在通过高效的图像处理和文本生成技术，将文档图像快速转换为可编辑的纯文本。该模型基于 Qwen2-VL-7B-Instruct 微调，结合了强大的视觉和语言处理能力，适用于大规模文档处理任务。其主要优点包括高效处理能力、高精度文本识别以及灵活的提示生成方式。该模型适用于研究和教育用途，遵循 Apache 2.0 许可证，强调负责任的使用。

TableGPT2的预构建代理，用于基于表格的问答任务。

TableGPT-agent 是一个基于 TableGPT2 的预构建代理模型，专为处理表格数据的问答任务而设计。它基于 Langgraph 库开发，提供用户友好的交互界面，能够高效处理与表格相关的复杂问题。TableGPT2 是一个大型多模态模型，能够将表格数据与自然语言处理相结合，为数据分析和知识提取提供强大的技术支持。该模型适用于需要快速准确处理表格数据的场景，如数据分析、商业智能和学术研究等。

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。

Light-A-Video 是一种无需训练的视频重光照技术，通过渐进式光照融合实现平滑的视频重光照效果。

Light-A-Video 是一种创新的视频重光照技术，旨在解决传统视频重光照中存在的光照不一致和闪烁问题。该技术通过 Consistent Light Attention（CLA）模块和 Progressive Light Fusion（PLF）策略，增强了视频帧之间的光照一致性，同时保持了高质量的图像效果。该技术无需额外训练，可以直接应用于现有的视频内容，具有高效性和实用性。它适用于视频编辑、影视制作等领域，能够显著提升视频的视觉效果。

在线免费 AI 头像生成器，可将普通照片转化为高质量专业头像。

该产品利用人工智能技术，能够快速将用户上传的普通照片转化为专业风格的头像。其主要优点在于操作简便、生成速度快且效果出色。用户无需专业摄影设备或设计技能，即可获得适用于商务、社交媒体等场景的高质量头像。产品定位为免费在线工具，旨在满足用户快速获取专业头像的需求。

Animate Anyone 2 是一款高保真角色图像动画生成工具，支持环境适配。

Animate Anyone 2 是一种基于扩散模型的角色图像动画技术，能够生成与环境高度适配的动画。它通过提取环境表示作为条件输入，解决了传统方法中角色与环境缺乏合理关联的问题。该技术的主要优点包括高保真度、环境适配性强以及动态动作处理能力出色。它适用于需要高质量动画生成的场景，如影视制作、游戏开发等领域，能够帮助创作者快速生成具有环境交互的角色动画，节省时间和成本。

强大的视频替换与编辑软件，利用AI技术实现自然效果。

VisoMaster是一款专注于视频替换和编辑的桌面客户端软件。它利用先进的AI技术，能够在图像和视频中实现高质量的替换，效果自然逼真。该软件操作简单，支持多种输入输出格式，并通过GPU加速提高处理效率。VisoMaster的主要优点是易于使用、高效处理以及高度定制化，适合视频创作者、影视后期制作人员以及对视频编辑有需求的普通用户。软件目前免费提供给用户，旨在帮助用户快速生成高质量的视频内容。

Genime AI 是一款专注于动画生成与编辑的工具，提供图像到 3D、补间动画等功能。

Genime AI 是一个面向动画创作者的工具平台，通过先进的 AI 技术，为用户提供图像到 3D 模型转换、补间动画生成等功能。其主要优点是能够帮助用户快速生成高质量的动画内容，降低动画制作门槛，提高创作效率。该产品适合动画设计师、视频创作者以及相关领域的专业人士，尤其适合那些希望借助 AI 技术提升创作能力的用户。目前产品处于发展阶段，具体价格和定位尚未明确。

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。

SmolVLM-256M 是世界上最小的多模态模型，可高效处理图像和文本输入并生成文本输出。

SmolVLM-256M 是由 Hugging Face 开发的多模态模型，基于 Idefics3 架构，专为高效处理图像和文本输入而设计。它能够回答关于图像的问题、描述视觉内容或转录文本，且仅需不到 1GB 的 GPU 内存即可运行推理。该模型在多模态任务上表现出色，同时保持轻量化架构，适合在设备端应用。其训练数据来自 The Cauldron 和 Docmatix 数据集，涵盖文档理解、图像描述等多领域内容，使其具备广泛的应用潜力。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供，旨在为开发者和研究人员提供强大的多模态处理能力。

一款能够自我进化的移动助手，专为复杂任务设计。

Mobile-Agent-E 是一款基于大型多模态模型（LMM）的移动助手，旨在帮助用户高效完成复杂的多步骤任务。它通过分层多智能体框架实现自我进化，能够从过去的任务中学习并改进。该产品的主要优点在于其强大的推理能力和对复杂任务的处理能力，尤其是在长周期、多应用交互的任务中表现出色。它适用于需要高效完成复杂移动任务的用户，如商务人士、研究人员等，目前处于研究阶段，未明确具体价格。

美间AI无损放大，一键提升图片清晰度，让图像放大不失真

美间AI无损放大是美间美盒推出的一项图像处理技术，利用先进的人工智能算法，能够将低分辨率图片无损放大至高分辨率，同时保持图像的清晰度和细节。该技术对于需要对图片进行放大处理的用户来说非常实用，能够满足在不降低图像质量的前提下，实现图片的尺寸放大需求。美间美盒作为一家专业的创意设计平台，致力于为用户提供高效、便捷的图像处理工具，帮助用户提升设计效率和作品质量。AI无损放大功能在图像处理领域具有重要意义，它弥补了传统放大方式容易导致图像模糊、失真的不足，为用户提供了更加优质、高效的图像放大解决方案。目前，该功能以网页形式提供服务，用户无需下载安装任何软件，只需通过浏览器访问即可使用，操作简单便捷。具体价格和定位等详细信息暂未明确，但其在图像处理领域的应用前景广阔，有望成为设计师、摄影师等专业人士以及普通用户提升图像质量的得力助手。

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。

一个基于Google Gemini 2.0的高精度OCR文字识别应用。

该产品利用Google Gemini 2.0技术，实现高精度的文字识别，支持多国语言和手写字体识别。其主要优点包括高精度识别、多语言支持、优雅的渐变动画效果以及响应式设计。产品适用于需要进行文字识别的各类用户，如学生、研究人员、办公人员等。目前该产品是免费的，旨在为用户提供高效的文字识别解决方案。

将图像转换为3D模型，可用于渲染、动画或3D打印。

Shapen是一款创新的在线工具，它利用先进的图像处理和3D建模技术，将2D图像转化为详细的3D模型。这一技术对于设计师、艺术家和创意工作者来说是一个巨大的突破，因为它极大地简化了3D模型的创建过程，降低了3D建模的门槛。用户无需深厚的3D建模知识，只需上传图片，即可快速生成可用于渲染、动画制作或3D打印的模型。Shapen的出现，为创意表达和产品设计带来了全新的可能性，其定价策略和市场定位也使其成为个人创作者和小型工作室的理想选择。

专业级AI人像精修，极速出片，极致效果。

美图云修是美图公司推出的专业级AI人像精修软件。它基于美图自研AI算法大模型，为商业摄影行业提供真实、自然、干净、通透的人像精修效果。该产品历经数亿用户验证，兼具稳定性与实用性，能够帮助用户快速打造大师级质感人像，提升修图效率。美图云修不仅适用于专业摄影师和修图师，也适合摄影爱好者和普通用户。它提供多种套餐价格，满足不同用户的需求。

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。

InternVL2.5-MPO系列模型，基于InternVL2.5和混合偏好优化，展现卓越性能。

InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列，基于InternVL2.5和混合偏好优化（MPO）构建。该系列模型在多模态任务中表现出色，能够处理图像、文本和视频数据，并生成高质量的文本响应。模型采用'ViT-MLP-LLM'范式，通过像素unshuffle操作和动态分辨率策略优化视觉处理能力。此外，模型还引入了多图像和视频数据的支持，进一步扩展了其应用场景。InternVL2.5-MPO在多模态能力评估中超越了多个基准模型，证明了其在多模态领域的领先地位。

STAR是一种用于真实世界视频超分辨率的时空增强框架，首次将强大的文本到视频扩散先验集成到真实世界视频超分辨率中。

STAR是一种创新的视频超分辨率技术，通过将文本到视频扩散模型与视频超分辨率相结合，解决了传统GAN方法中存在的过度平滑问题。该技术不仅能够恢复视频的细节，还能保持视频的时空一致性，适用于各种真实世界的视频场景。STAR由南京大学、字节跳动等机构联合开发，具有较高的学术价值和应用前景。