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达摩院CVPR2023人脸重建论文HRN解读——REALY榜单冠军模型
前言高保真 3D 人脸重建在许多场景中都有广泛的应用，例如 AR/VR、医疗、电影制作等。尽管大量的工作已经使用 LightStage 等专业硬件实现了出色的重建效果，从单一或稀疏视角的单目图像估计高精细的面部模型仍然是一个具有挑战性的任务。 本文中，我们将介绍来自达摩院的CVPR2023最新的人脸重建论文，该工作在单图人脸重建榜单REALY上取得正脸、侧脸双榜第一，并在其他多个数据集中取得了SO
YOLOv10实战：SPPF原创自研 | SPPF_attention，重新设计加入注意力机制 | NEU-DET为案列进行展开
【7月更文挑战第1天】
优点：为了利用不同的池化核尺寸提取特征的方式可以获得更多的特征信息，提高网络的识别精度；
如何优化：在此基础上加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的获取特征信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响；
SPPF_attention，重新设计加入注意力机制 ，在NEU-DEU任务中mAP50从0.683提升至0.703；
【OpenVI-图像超分实战篇】别用GAN做超分了，快来试试基于扩散模型的图像超分吧！
近10年来，深度学习技术得到了长足进步，在图像增强领域取得了显著的成果，尤其是以GAN为代表的生成式模型在图像复原、老片修复，图像超分辨率等方面大放异彩。图像超分辨率是视频增强方面，用于提升画质的典型应用。生成对抗网络GAN使得在图像分辨率增加的同时，保持细节特征，补充生成真实的纹理，其中应用广泛的工作是Real-ESRGAN。
扩散模型DiffusionModel在图像超分辨率这方面的新的应用，展现出其超过GAN的生成多样性和真实性。看完后，你会发现，还在用GAN做图像超分辨率吗？已经OUT了，快来试试DiffusionModel吧！
关于flux.1 loras的8个问题
Flux LoRA是一系列用于微调FLUX.1 AI模型的低阶适应模型，专为生成多样风格图像设计，如现实主义、动漫或艺术风格。LoRA通过调整模型权重实现特定美学或主题输出，无需大量再训练。Flux LoRA能创作从真实场景到幻想风光的各种图像，具体取决于选用的LoRA及输入提示。模型许可各不相同，使用前需确认授权范围。用户可通过ComfyUI等界面轻松集成LoRA模型。流行模型包括Flux Realism LoRA、Anime LoRA等。亦可利用自定义数据集训练个人化的LoRA。FLUX Lora提供在线免费试用。
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