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利用openvino模型推理图片
本文介绍了如何使用 OpenVINO 格式模型文件对图片进行推理。通过将训练好的模型转换为 OpenVINO 格式，可实现跨设备部署。文中详细展示了利用 Python 和 OpenVINO API 完成模型加载、编译及推理的步骤。核心代码包括初始化 OpenVINO 模型、设置预测参数（如置信度和 IoU 阈值）以及对图片进行检测并显示结果。注意：OpenVINO 模型文件需完整存放于同一目录下，路径需正确配置，参数可根据模型性能调整。
漫画师福音！开源AI神器让线稿着色快如闪电！MagicColor：港科大开源多实例线稿着色框架，一键生成动画级彩图
MagicColor是香港科技大学推出的多实例线稿着色框架，基于扩散模型和自监督训练策略，实现单次前向传播完成多实例精准着色，大幅提升动画制作和数字艺术创作效率。
ACTalker：港科大联合腾讯清华推出，多模态驱动的说话人视频生成神器
ACTalker是由香港科技大学联合腾讯、清华大学研发的端到端视频扩散框架，采用并行Mamba结构和多信号控制技术，能生成高度逼真的说话人头部视频。
这个模型让AI角色会说话还会演！MoCha：Meta联手滑铁卢大学打造对话角色视频生成黑科技
MoCha是由Meta与滑铁卢大学联合开发的端到端对话角色视频生成模型，通过创新的语音-视频窗口注意力机制实现精准的唇语同步和全身动作生成。
WorldScore：斯坦福开源世界生成模型评估新标杆：3000样本+九维指标，视频/4D/3D模型一网打尽
WorldScore是斯坦福大学提出的首个统一评估世界生成模型的基准测试，通过基于相机轨迹的布局规范和3000个多样化样本，全面评测生成内容的可控性、质量与动态性。
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