VIAPI—人物动漫化!新增风格版本发布。 产品功能:人物动漫化——输入一张人物图像,生成其二次元卡通形象,返回卡通化后的结果图像。 🔥🔥🔥 本次更新风格:国风工笔画、港漫风
在光怪陆离的梦境中,我们可以摆脱客观事实的约束,对自己的外在形象进行天马行空的畅想,有人化身威风凛凛的将军驰骋疆场,又有人化身亭亭玉立的公主正襟危坐,然而这些翩若惊鸿婉若游龙的美好瞬间却总是会随着一声闹钟的响声化为泡影。难道梦境中的自己总是不能被带回到现实之中吗?AIGC技术的快速发展使得这一点成为可能。
在保持输入主体不变的情况下生成背景的需求广泛存在,可用于海报生成、商品换背景多种场景。本文介绍一种使用扩散模型生成背景的技术,背景生成内容可接受图像、文字prompt和图像边缘edge等3中不同的引导方式,这些引导方式可以组合使用,灵活的控制生成背景的内容。该模型具有很好的通用性,对主体内容无限制,适用各种不同的图像主体,例如各类商品、动物甚至人像等。
在过去的不到一个月,FaceChain开源项目从无到有,成功突破了相关技术瓶颈,GitHub获得了超过4.6K star,为未来的应用发展奠定了坚实的基础。 本文将介绍我们已经实现的一些核心功能、,以及未来一些场景的设想。文章末尾,诚邀有意向有能力的开发者加入我们!
本地生活技术雷达是由本地生活技术中心战略管理&PMO团队开展的,定期扫描和评估新兴技术的战略研究工作。目的是对技术趋势进行前瞻性预判,提出新技术布局建议,在技术驱动业务创新和业务增长、践行社会责任等方面有一些实质性探索。 本篇尝试探讨 1)理解AI范式——从分析型(Analytical AI)到生成式(Generative AI)的拐点在2022年,其对人类社会以及商业模式的长期影响; 2)生成式AI(文生文、文生图、图生图等)在本地业务目前场景的应用和未来的方向。 欢迎技术、产品、运营、战略、管理层、国内国际等各种视角的指点和碰撞!
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图像上色是老照片修复的一个关键步骤,本文介绍发表在 ICCV 2023 上的最新上色论文 DDColor
伴随着持续不断的AIGC浪潮,越来越多的AI生成玩法正在被广大爱好者定义和提出,图像卡通化(动漫化)基于其还原效果高,风格种类丰富等特点而备受青睐。早在几年前,伴随着GAN网络的兴起,卡通化就曾经风靡一时。而今,伴随着AIGC技术的兴起和不断发展,扩散生成模型为卡通化风格和提供了更多的创意和生成的可能性。本文就将详细介绍达摩院开放视觉团队的卡通化技术实践。
本文旨在整理一份可供参考和学习的专业ChatGPT相关资料,包括ChatGPT相关论文、Github项目、以及当前市场上出现的ChatGPT相关产品等。
传统视频目标检测(Video Object Detection, VOD)是离线(offline)的检测任务,即仅考虑算法的检测精度,未考虑算法的延时。流感知(Streaming Perception)任务作为VOD的一个细分方向,采用流平均精度(Streaming Average Precision, sAP)指标,衡量算法的在线(online)检测能力,即同时衡量算法的精度和延时。本文针对现有的流感知工作在训练方式和模型感受野两方面的不足,提出了DAMO-StreamNet,在保证算法实时性的前提下,实现了SOTA的性能。
为了零成本低门槛地提供极致酷炫的人像玩法,我们提出了一套人像风格化通用框架「AI Maleonn」AI 版神笔马良,用于一键生成风格百变的人物虚拟形象,在风格上涵盖手绘、3D、日漫、艺术特效、铅笔画等多种风格,同时可以支持面向小样本的专属风格定制,利用少量目标风格图即可实现快速迁移拓展;在处理维度上,不仅适用于生成头部效果,更支持全图精细化纹理转换,兼容多人场景;在模型鲁棒性上,有效克服了多角度姿态、面部遮挡等各类复杂场景,整体稳定性大大提升。
RAW转档是专业级摄影后期修图的必备环节,旨在将拍摄的RAW图转化为细节丰富,色彩准确的JPG原片,方便修图师基于转档结果进行更为个性化和精细化的美化操作。由于对效果的精准要求和流程的把控需求,目前修图师主要利用专业软件进行人工转档操作。整个过程耗时又费力,极大降低了后期修图的交付效率。为了赋能修图师,提升他们的工作效率,本文提出了一种基于数据驱动,自动转档的技术方案,以实现人工RAW转档的替代。
换脸技术旨在将图像或者视频中的人脸替换成目标人脸,使生成的图像与目标人脸相似,且具有图像或视频中人脸的外貌特征。作为近几年计算机视觉和图形学领域较热门的应用之一,已被广泛用于互动娱乐,肖像替换,广告宣发,电影后期等场景中。本工作面向互动娱乐场景,扎根于学术前沿,聚焦于行业落地,提出了一个脸型自适应的换脸算法(SaSwap),并结合落地过程中的若干痛点难点逐一攻关,最终以高效的输出方式组成了一套完整的互娱换脸解决方案。
本文介绍了一个基于用户驱动,依赖于大型语言模型(LLMs)的艺术字生成框架WordArt Designer。该系统包含四个关键模块:LLM引擎、SemTypo、Stlytypo和TextTypo模块。由gpt-3.5 turbo驱动的LLM引擎可以解释用户输入,从而将抽象概念转化为具体的设计。SemTypo模块使用语义概念优化字体设计,在艺术转换和可读性之间取得平衡。在SemTypo的基础上,StyTypo模块辅助生成精细的图像。TextTypo模块通过纹理渲染进一步生成创造性纹理字体。
文字识别OCR(Optical Character Recognition)技术能够将图片或者扫描件中的文字转换为电子文本。以下是阿里云OCR技术使用中的一些常见问题以及相应的解答。
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小白尝试Python OCR学习,遇到报错。尝试Paddle OCR部署失败,Tesseract OCR在Colab误操作后恢复失败。EasyOCR在Colab和阿里天池Notebook成功,但GPU资源不足。其他平台部署不顺,决定使用WebUI或阿里云轻应用。求教OCR项目部署到本地及简单OCR项目推荐。
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视觉智能平台是利用机器学习和图像处理技术,提供图像识别、视频分析等智能视觉服务的平台;本合集针对该平台在使用中遇到的常见问题进行了收集和解答,以帮助开发者和企业用户在整合和部署视觉智能解决方案时,能够更快地定位问题并找到有效的解决策略。
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