探索云世界
基于阿里云计算机视觉与深度学习技术，提供视频内容的编辑、生成、增强与摘要等能力。视频生产可广泛应用于互联网媒体、短视频、娱乐直播、在线教育、广电传媒等行业应用。
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。
随着图像生成领域的研究飞速发展，基于diffusion的生成式模型取得效果上的大突破。在图像生成/编辑产品大爆发的今天，视频生成/编辑技术也引起了学术界和产业界的高度关注。该分享主要介绍视频生成/编辑的研究现状，包括不同技术路线的优劣势，以及该领域当下面临的核心问题与挑战。
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
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。
人工智能，一个已经被谈论了几十年的概念（最早是图灵在1950年提出）。如今这几年，相关技术的发展速度是越来越快。高大上如无人驾驶、智能安防、AI辅助诊断，接地气如刷脸支付、内容推荐、自动翻译等，众多领域借助人工智能的力量而进化。从百度搜索指数的变化，也能从一个侧面反映出关注度在不断上升。
我最近才发现在 OpenCV 的 Sample 代码中就有图像风格迁移的 Python 示例（原谅我的后知后觉），是基于 ECCV 2016 论文中的网络模型实现。所以，即使作为人工智能的菜鸟，也可以拿别人训练好的模型来玩一玩，体会下神经网络的奇妙。
如今我们正逐渐进入一个智能化时代，AI视频互动娱乐在娱乐场景中被广泛应用。它利用先进的人工智能技术和互动性强的视频娱乐形式，为用户带来全新的娱乐体验。无论是与虚拟角色互动竞技，还是参与丰富多样的虚拟现实体验，AI视频互动娱乐都能让用户沉浸其中。现如今我们可以在电子游戏、电影、电视节目等传统娱乐形式中见到视觉AI的影子。 那么，AI和我们的生活娱乐中能撞出什么火花？来看看当下最火爆的视频互娱新玩法吧~
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.15511.pdf
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——CVPR2022 | 开源： 基于间距自适应查找表的实时图像增强方法(1)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——CVPR2022 | 开源： 基于间距自适应查找表的实时图像增强方法(2)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——CVPR2022 | 开源： 基于间距自适应查找表的实时图像增强方法(3)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——CVPR2022 | 开源： 基于间距自适应查找表的实时图像增强方法(4)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——CVPR2022 | 开源： 基于间距自适应查找表的实时图像增强方法(5)
风格迁移 图像合成 图像重构 更换姿态和图像背景（使用交叉注意控制进行提示到图像编辑）GAN网络增强版
CV之NoGAN：利用图像增强技术(图片上色)实现对旧图像和电影片段进行着色和修复(爱因斯坦、鲁迅旧照/清末官员生活场景等案例)
裁剪/尺寸变换用于对输入的图片进行指定尺寸变换，自动判断主体区域位置，使用最佳的裁剪方式完成裁剪。本文介绍如何使用阿里云智能视觉生产图像处理裁剪/尺寸变换Python SDK，包括SDK的安装方法及SDK代码示例。
计算机视觉主要有两部分组成： 特征提取 模型训练 其中第一条特征提取在计算机视觉中占据着至关重要的位置，尤其是在传统的计算机视觉算法中，更为明显，例如比较著名的HOG、DPM等目标识别模型，主要的研究经历都是在图像特征提取方面。图像增强能够有效的增强图像中有价值的信息，改善图像质量，能够满足一些特征分析的需求，因此，可以用于计算机视觉数据预处理中，能够有效的改善图像的质量，进而提升目标识别的精度。
裁剪/尺寸变换用于对输入的图片进行指定尺寸变换，自动判断主体区域位置，使用最佳的裁剪方式完成裁剪。本文介绍如何使用阿里云智能视觉生产图像处理裁剪/尺寸变换Java SDK，包括SDK的安装方法及SDK代码示例。
色板分析用于对输入图的颜色信息进行分析，给出颜色值（RGB形式和HEX格式）与对应的占比信息。本文介绍如何使用阿里云智能视觉生产图像分析色板分析Java SDK，包括SDK的安装方法及SDK代码示例。
元素识别定位用于识别输入图中所包含的元素，用矩形框标注出其位置，并区分其对应的基本类型（人/物、修饰、文案）。本文介绍如何使用阿里云智能视觉生产图像分析元素识别定位Java SDK，包括SDK的安装方法及SDK代码示例。
裁剪/尺寸变换用于对输入的图片进行指定尺寸变换，自动判断主体区域位置，使用最佳的裁剪方式完成裁剪。本文介绍如何使用阿里云智能视觉生产图像处理裁剪/尺寸变换Java SDK，包括SDK的安装方法及SDK代码示例。
人像分割用于识别输入图像中的人体轮廓，与背景进行分离，返回分割后的前景人像图（4通道），适用于单人、多人、复杂背景、各类人体姿态等场景。本文介绍如何使用阿里云智能视觉生产图像处理人体分割Java SDK，包括SDK的安装方法及SDK代码示例。
通用分割是对输入图中主体进行分割，输出对应的png透明图，支持包括人体、动物、物品等。本文介绍如何使用阿里云智能视觉生产图像处理通用分割Java SDK，包括SDK的安装方法及SDK代码示例。
本篇文章是基于AI五天训练营教程 Day 1-视觉生产技术的探索和应用的讲解而写。在这篇文章中，有七个部分，包含视觉生产的定义和分类，精细理解，视觉生成，视觉编辑，视觉增强，视觉编辑，视觉制造，视觉开放平台等。回到了视觉是什么，视觉的具体应用场景，阿里视觉智能开放平台。
阿里云视觉平台是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，面向视觉智能技术企业和开发商（含开发者），为其提供高易用、普惠的视觉API服务，帮助企业快速建立视觉智能技术的应用能力的综合性视觉AI能力平台。
