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通用视觉-语义物体检测，无需任务特定调优

T-Rex2是一种范式突破的物体检测技术,能够识别从日常到深奥的各种物体,无需任务特定调优或大量训练数据集。它将视觉和文本提示相结合,赋予其强大的零射能力,可广泛应用于各种场景的物体检测任务。T-Rex2综合了四个组件:图像编码器、视觉提示编码器、文本提示编码器和框解码器。它遵循DETR的端到端设计原理,涵盖多种应用场景。T-Rex2在COCO、LVIS、ODinW和Roboflow100等四个学术基准测试中取得了最优秀的表现。

实时开放词汇物体检测

YOLO-World是一款先进的实时开放词汇物体检测器，基于You Only Look Once (YOLO)系列检测器，并通过视觉-语言建模和大规模数据集的预训练，增强了开放词汇检测能力。其采用新的可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN）和区域-文本对比损失，促进了视觉和语言信息之间的交互。YOLO-World在零-shot方式下高效地检测各种对象，具有高效率。在具有挑战性的LVIS数据集上，YOLO-World在V100上实现了35.4 AP和52.0 FPS，在准确性和速度方面均优于许多最新方法。此外，经过微调的YOLO-World在多项下游任务上表现出色，包括物体检测和开放词汇实例分割。

零样本视觉跟踪模型，具有运动感知记忆。

SAMURAI是一种基于Segment Anything Model 2 (SAM 2)的视觉对象跟踪模型，专门设计用于处理快速移动或自遮挡对象的视觉跟踪任务。它通过引入时间运动线索和运动感知记忆选择机制，有效预测对象运动并优化掩膜选择，无需重新训练或微调即可实现鲁棒、准确的跟踪。SAMURAI能够在实时环境中运行，并在多个基准数据集上展现出强大的零样本性能，证明了其无需微调即可泛化的能力。在评估中，SAMURAI在成功率和精确度上相较于现有跟踪器取得了显著提升，例如在LaSOT-ext上AUC提升了7.1%，在GOT-10k上AO提升了3.5%。此外，与LaSOT上的全监督方法相比，SAMURAI也展现出了竞争力，强调了其在复杂跟踪场景中的鲁棒性以及在动态环境中的潜在实际应用价值。

零代码检测AI生成文本的工具

Binoculars是一个先进的AI生成文本检测工具,无需训练数据即可零配置使用。它的检测思路非常简单明了:大多数只用decoder的因果语言模型在预训练时使用了大量相同的数据集,例如Common Crawl、Pile等。更多关于该方法及其效果的信息请参阅我们的论文《用双目镜发现LLM: 机器生成文本的零样本检测》。

零样本风格化情侣肖像创作

Omni-Zero-Couples是一个使用diffusers管道的零样本风格化情侣肖像创作模型。它利用深度学习技术，无需预先定义的风格样本，即可生成具有特定艺术风格的情侣肖像。这种技术在艺术创作、个性化礼物制作和数字娱乐领域具有广泛的应用前景。

使用Gemini API进行图像物体检测的Streamlit应用

bonding_w_geimini是一个基于Streamlit框架开发的图像处理应用，它允许用户上传图片，通过Gemini API进行物体检测，并在图片上直接绘制出物体的边界框。这个应用利用了机器学习模型来识别和定位图片中的物体，对于图像分析、数据标注和自动化图像处理等领域具有重要意义。

零样本声音转换技术，实现音质与音色的高保真转换。

seed-vc 是一个基于 SEED-TTS 架构的声音转换模型，能够实现零样本的声音转换，即无需特定人的声音样本即可转换声音。该技术在音频质量和音色相似性方面表现出色，具有很高的研究和应用价值。

利用Claude 3.5 Sonnet Vision API进行图像中物体检测和可视化的强大Python工具

Claude Vision Object Detection是一个基于Python的工具，它利用Claude 3.5 Sonnet Vision API来检测图像中的物体并进行可视化。该工具能够自动在检测到的物体周围绘制边界框，对它们进行标记，并显示置信度分数。它支持处理单张图片或整个目录中的图片，并且具有高精度的置信度分数，为每个检测到的物体使用鲜艳且不同的颜色。此外，它还能保存带有检测结果的注释图片。

一种用于零样本定制图像生成的扩散自蒸馏技术

Diffusion Self-Distillation是一种基于扩散模型的自蒸馏技术，用于零样本定制图像生成。该技术允许艺术家和用户在没有大量配对数据的情况下，通过预训练的文本到图像的模型生成自己的数据集，进而微调模型以实现文本和图像条件的图像到图像任务。这种方法在保持身份生成任务的性能上超越了现有的零样本方法，并能与每个实例的调优技术相媲美，无需测试时优化。

视频重渲染：零样本文本引导的视频到视频翻译

RERENDER A VIDEO是一种新颖的零样本文本引导的视频到视频翻译框架，用于将图像模型应用于视频领域。该框架包括两个部分：关键帧翻译和完整视频翻译。第一部分使用适应性扩散模型生成关键帧，并应用分层跨帧约束来确保形状、纹理和颜色的一致性。第二部分通过时间感知的补丁匹配和帧混合将关键帧传播到其他帧。我们的框架以低成本实现了全局风格和局部纹理的时间一致性（无需重新训练或优化）。该适应性与现有的图像扩散技术兼容，使我们的框架能够利用它们，例如使用LoRA自定义特定主题，并使用ControlNet引入额外的空间引导。大量实验证明了我们提出的框架在呈现高质量和时间一致性视频方面的有效性。

无需对齐信息的零样本文本到语音转换模型

MaskGCT是一个创新的零样本文本到语音转换（TTS）模型，它通过消除显式对齐信息和音素级持续时间预测的需求，解决了自回归和非自回归系统中存在的问题。MaskGCT采用两阶段模型：第一阶段使用文本预测从语音自监督学习（SSL）模型中提取的语义标记；第二阶段，模型根据这些语义标记预测声学标记。MaskGCT遵循掩码和预测的学习范式，在训练期间学习预测基于给定条件和提示的掩码语义或声学标记。在推理期间，模型以并行方式生成指定长度的标记。实验表明，MaskGCT在质量、相似性和可理解性方面超越了当前最先进的零样本TTS系统。

快速人脸识别与3D活体检测

Facia是最快的人脸识别与3D活体检测解决方案。通过3D活体检测，确保快速准确的人脸匹配和验证。产品具有高速响应时间、多种活体检测方式、防止欺诈和冒充攻击、快速准确的验证等优势。请访问官网了解详细信息。

零样本图像动画生成器

AnimateZero是一款零样本图像动画生成器，通过分离外观和运动生成视频，解决了黑盒、低效、不可控等问题。它可以通过零样本修改将预训练的T2V模型转换为I2V模型，从而实现零样本图像动画生成。AnimateZero还可以用于视频编辑、帧插值、循环视频生成和真实图像动画等场景，具有较高的主观质量和匹配度。

SigLIP2 是谷歌推出的一种多语言视觉语言编码器，用于零样本图像分类。

SigLIP2 是谷歌开发的多语言视觉语言编码器，具有改进的语义理解、定位和密集特征。它支持零样本图像分类，能够通过文本描述直接对图像进行分类，无需额外训练。该模型在多语言场景下表现出色，适用于多种视觉语言任务。其主要优点包括高效的语言图像对齐能力、支持多种分辨率和动态分辨率调整，以及强大的跨语言泛化能力。SigLIP2 的推出为多语言视觉任务提供了新的解决方案，尤其适合需要快速部署和多语言支持的场景。

零样本图像编辑，一键模仿参考图像风格

MimicBrush是一种创新的图像编辑模型，它允许用户通过指定源图像中的编辑区域和提供一张野外参考图像来实现零样本图像编辑。该模型能够自动捕捉两者之间的语义对应关系，并一次性完成编辑。MimicBrush的开发基于扩散先验，通过自监督学习捕捉不同图像间的语义关系，实验证明其在多种测试案例下的有效性及优越性。

基于AIGC技术的学术文本检测系统

AIGC检测服务系统是一款基于人工智能技术的学术文本检测系统,能够快速准确识别学术论文中的AI生成内容,保护学术诚信。系统通过大规模语料预训练的语言模型算法,结合AIGC检测技术,从语言和语义两个维度检测学术论文,实现对AIGC的监管。系统提供了多样化上传、多类型检测、多层次评价和多维度报告等功能,可为学术机构和出版机构的科研诚信体系建设提供支持。

VideoGrain 是一种零样本方法，用于实现类别级、实例级和部件级的视频编辑。

VideoGrain 是一种基于扩散模型的视频编辑技术，通过调节时空注意力机制实现多粒度视频编辑。该技术解决了传统方法中语义对齐和特征耦合的问题，能够对视频内容进行精细控制。其主要优点包括零样本编辑能力、高效的文本到区域控制以及特征分离能力。该技术适用于需要对视频进行复杂编辑的场景，如影视后期、广告制作等，能够显著提升编辑效率和质量。

智能AI写作检测系统，保障文本原创性和学术诚信

龙源AI检测系统是一款利用大数据和人工智能技术，为学术研究、教育评估、文化传媒等领域提供服务的高科技产品。该系统能够高精度地检测出AI生成的文本和抄袭内容，无论文本长度、类型和语境的限制。系统采用分布式计算和云端部署技术，快速响应和处理大量的文本请求，并自动识别和过滤出有效的文本，提高检测效率和准确度。

X-Dyna是一种基于扩散模型的零样本人类图像动画生成技术。

X-Dyna是一种创新的零样本人类图像动画生成技术，通过将驱动视频中的面部表情和身体动作迁移到单张人类图像上，生成逼真且富有表现力的动态效果。该技术基于扩散模型，通过Dynamics-Adapter模块，将参考外观上下文有效整合到扩散模型的空间注意力中，同时保留运动模块合成流畅复杂动态细节的能力。它不仅能够实现身体姿态控制，还能通过本地控制模块捕捉与身份无关的面部表情，实现精确的表情传递。X-Dyna在多种人类和场景视频的混合数据上进行训练，能够学习物理人体运动和自然场景动态，生成高度逼真和富有表现力的动画。

零GPT-可靠AI内容检测

ZeroGPT是最先进和可靠的聊天GPT、GPT4和AI内容检测器。它可以检测OpenAI和Bard的文本，帮助用户识别和防止抄袭。ZeroGPT具有高准确性和可靠性，适用于个人和组织使用。

虚拟试穿、物体移动

AnyDoor 是一种基于扩散的图像生成器，可以在用户指定的位置将目标对象以和谐的方式传送到新场景中。我们的模型只需要训练一次，就可以轻松推广到不同的对象和场景组合中，无需为每个对象调整参数。为了充分描述某个特定对象，我们除了使用常用的身份特征外，还补充了细节特征，这些特征经过精心设计，既能保持纹理细节，又能允许多样的局部变化（如光照、方向、姿势等），从而使对象与不同的环境更好地融合。我们还提出从视频数据集中借用知识的方法，在视频数据集中可以观察到同一对象的各种形态（沿时间轴），从而增强模型的泛化能力和鲁棒性。大量实验证明了我们方法的优越性，以及它在虚拟试穿和物体移动等实际应用中的巨大潜力。

大型语言模型是视觉推理协调器

Cola是一种使用语言模型（LM）来聚合2个或更多视觉-语言模型（VLM）输出的方法。我们的模型组装方法被称为Cola（COordinative LAnguage model or visual reasoning）。Cola在LM微调（称为Cola-FT）时效果最好。Cola在零样本或少样本上下文学习（称为Cola-Zero）时也很有效。除了性能提升外，Cola还对VLM的错误更具鲁棒性。我们展示了Cola可以应用于各种VLM（包括大型多模态模型如InstructBLIP）和7个数据集（VQA v2、OK-VQA、A-OKVQA、e-SNLI-VE、VSR、CLEVR、GQA），并且它始终提高了性能。

面向开放世界的检测与理解统一视觉模型

DINO-X是一个以物体感知为核心的视觉大模型，具备开集检测、智能问答、人体姿态、物体计数、服装换色等核心能力。它不仅能识别已知目标，还能灵活应对未知类别，凭借先进算法，模型具备出色的适应性和鲁棒性，能够精准应对各种不可预见的挑战，提供针对复杂视觉数据的全方位解决方案。DINO-X的应用场景广泛，包括机器人、农业、零售行业、安防监控、交通管理、制造业、智能家居、物流与仓储、娱乐媒体等，是DeepDataSpace公司在计算机视觉技术领域的旗舰产品。

一键检测文本是否由AI生成

AI内容检测器是一款能够自动识别文本内容是由人工撰写还是AI生成的工具。它利用先进的算法分析文本的语法、词汇选择和逻辑结构，从而确定文本的来源。该工具对于教育、自媒体运营、内容创作和市场营销等领域具有重要价值，能够提高内容审核的效率和准确性。产品支持API接口调用，方便用户将其集成到自己的应用程序或系统中。

确保文本原创性，防止抄袭的AI检测工具。

AI文本检测器是一款专业的AI检测工具，利用先进的AI技术，为用户提供文本原创性检测服务。它通过多种检测模型，如Chatgpt Detector Roberta、Roberta-Large OpenAI Detector和Roberta Academic Detector，确保检测结果的准确性和可靠性。该工具不仅免费使用，还支持多语言，响应速度快，并且强调用户隐私和数据安全。

智能标注工具，一键标注，节省99%时间

T-Rex Label是一个开箱即用的智能标注工具，致力于成为密集场景标注的理想选择。它具备卓越的零样本检测能力，无需微调即可直接赋能各行各业的复杂场景标注，为各类应用提供数据支持。T-Rex Label通过视觉提示输入，快速通关密集场景，彻底攻克标注效率瓶颈，帮助算法工程师和研究人员加速标注流程，打造高质量数据集。

基于先进AI模型，能精准识别AI生成文本，中英文检测能力出色。

朱雀大模型检测是腾讯推出的AI文本检测工具。它利用多种先进AI模型，经数百万级数据训练，能精准识别AI与人类书写模式。在中文数据处理上表现尤为出色，为内容创作者、教育工作者等提供了有力的检测支持，帮助他们辨别文本来源，确保内容原创性。该产品目前处于特邀测试阶段，具体价格和定位尚未明确。

用AI语言模型检测AIGC，快速、准确识别学术文本中的AI生成内容

橙语PaperGPT AIGC率检测是一款专门针对学术文本的AI生成内容检测工具。它采用先进检测技术，能够高效、准确地识别文本是否部分或全部由AI模型生成，为学术诚信保驾护航。检测结果与论文质量无关，仅表示论文中内容片段存在AI生成可能性的概率。该产品支持多种文档格式，如txt、doc(x)，且文档大小不超过10M。计费方式为20.00元/4万字，不满4万字按4万字计算。其背景信息与《中华人民共和国学位法（草案）》相关，强调学术不端行为的严重性。