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！

本文主要展示了阿里和港大的AI版「任意门」，实现零样本的图像嵌入。

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！

新手该如何快速学习和应用LLM

AI提效：基于手淘首页截图进行请求定位能力实现

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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。

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。

AI Ping是清华系团队推出的“大模型服务评测平台”，被誉为“AI界的大众点评”。汇聚230+模型服务，7×24小时监测性能数据，以吞吐量、延迟等硬指标助力开发者科学选型。界面简洁，数据可视化强，支持多模型对比，横向对标国内外主流平台，为AI应用落地提供权威参考。

软件是不自带美颜插件的，可以安装OBS-Studio-29.1.3安装包，就自带美颜功能的插件。在OBS软件【插件中心】菜单下,打开【打开插件中心】，安装美颜摄像头注册即可。在OBS软件【停靠窗口】菜单下，打开【美颜参数控制面板】的美颜窗口。插件里面有自带教程，可以自行学习。

本项目基于YOLOv8模型与C#界面，结合Baumer工业相机，实现裂缝的高效检测识别。支持图像、视频及摄像头输入，具备高精度与实时性，适用于桥梁、路面、隧道等多种工业场景。

竖排繁体文字识别系统适用于古籍数字化、港澳台文档、书法作品、历史档案及学术研究等场景，支持图像预处理、自动旋转、OCR识别、竖转横与繁转简。通过咕嘎OCR与OpenCC技术，实现高效精准的文字转换与编辑。

多视角条件扩散算法通过多张图片输入生成高质量3D模型，克服了单图建模背面细节缺失的问题。该技术模拟人类多角度观察方式，结合跨视图注意力机制与一致性损失优化，大幅提升几何精度与纹理保真度，成为AI 3D生成的重要突破。

本工具可批量提取PDF中的合同编号、日期、发票号等关键信息，支持PDF自定义区域提取并自动重命名文件，适用于合同管理、发票处理、文档归档和数据录入场景。基于iTextSharp库实现，提供完整代码示例与百度、腾讯网盘下载链接，助力高效处理PDF文档。

本系统通过OCR技术实现图片和PDF文件中关键信息的批量识别与智能重命名，适用于档案管理、电商商品管理、学术研究及企业文档处理等场景。支持区域选择、识别参数设置及自定义重命名规则，提供可视化界面与进度跟踪功能，提升文件整理与管理效率。

该产品套件创新性地融合了先进大模型技术、深度相机与多轴协作机械臂技术，构建了一个功能强大、灵活易用的人机协作解决方案。其核心在于将智能决策、精准感知与高效执行完美结合，为高校实训领域的发展注入新动力。

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。

本文深度聚焦提升 AI 推理速度，全面阐述模型压缩（低秩分解、参数量化）、硬件加速（GPU、TPU）及推理算法优化（剪枝感知推理、动态批处理）。结合图像识别等多领域案例与丰富代码示例，以生动形象且专业严谨的方式，为 AI 从业者提供极具价值的技术指南，助力突破 AI 推理速度瓶颈，实现系统性能跃升。

本内容介绍了数值的多种表示形式，包括十进制整数（如`14123`）、十六进制整数（如`0xFF`）、八进制整数（如`012`）以及实数（如`1.23`）。十进制和实数可带正负号，实数含小数点，支持科学计数法（如`1.23e3`）。十六进制以`0x`开头，八进制以`0`开头，各有对应数字范围。

TeaScriptIDE 是一款功能丰富的集成开发环境，包含代码编辑器（语法着色提升可读性）、调试器（显示运行结果）、内置函数帮助文档、打包功能（生成单个可执行文件）以及保存/恢复最近文件的功能。其界面由菜单栏、工具栏、多标签页编辑窗口、控制台输出窗口和状态栏组成，支持快速命令调用、程序运行结果显示及错误信息提示。退出时会自动保存状态，下次启动可继续编辑上次打开的文件。

TVM虚拟机应用实例

犬种识别技术已从实验室走向大众，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和YOLO系列算法，可高效实现犬种分类与目标检测。本文介绍了快瞳犬种识别的技术原理、训练代码及应用场景，包括宠物管理、遗传疾病研究、公共安全、城市管理及遗失宠物寻找等。通过Python代码加载YOLOv8模型并进行训练，模型能在图像中标注犬种及其边界框，为智慧生活提供技术支持。

本内容介绍了一款用于企业档案、医院病历及办公文件管理的图片和PDF文字识别工具。通过框选识别区域，软件可批量提取关键信息，实现文件重命名或导出为表格，极大提升管理效率。支持图片与PDF两种模式，操作简单，适用于合同、病历、报告等场景。提供详细步骤指导，包含区域设置、文件导入、批量处理及结果校验等功能。

C++20是C++语言的一次重大更新，引入了模块、协程、概念、范围等革命性特性。相比老版本，它显著提高了开发效率、增强了代码可读性和可维护性，并通过优化编译和运行性能提升了整体表现。这些改进推动了现代C++编程范式的发展，帮助开发者应对复杂软件工程挑战。文章回顾了C++发展历程，详细分析了C++20的新特性及其优势，展望了其未来潜力。

JT1078和GB28181分别是针对车载监控和公共安全监控设计的标准协议。JT1078专注于车载视频监控，适用于物流与交通场景，强调实时传输、编解码支持及无线环境下的数据安全性；而GB28181侧重于大规模公共安全监控，覆盖城市安防等领域，支持多协议交互与级联方案。两者在技术上有交集，需通过中间件实现互联互通，各有独特优势以满足不同需求。

本文介绍了大牛直播SDK的SmartGBD在执法记录仪场景中的应用。GB28181协议作为视频监控联网的国家标准，为设备互联互通提供规范。SmartGBD专为Android平台设计，支持音视频采集、编码与传输，具备自适应算法和多功能扩展优势。文章分析了执法记录仪的需求，如实时音视频传输、设备管理及数据安全，并详细阐述了基于SmartGBD的技术实现方案，包括环境准备、SDK集成、设备注册、音视频处理及功能扩展等步骤。最后展望了SmartGBD在未来智慧物联领域的广阔应用前景。

本文深入探讨了H.264标准中的`frame_cropping_flag`，一个常被提及却易被误解的概念。该标志用于指示解码后图像是否需裁剪，通过四个裁剪偏移量参数调整分辨率。文章分析了其在视频转码、流处理及编辑中的应用，并讨论对视频质量的影响，如内容完整性、分辨率调整和传输效率。合理设置此参数可优化视频适配与播放体验，但需注意兼容性问题。最后强调，理解音视频协议框架对开发高质量播放器至关重要。

这段内容为初入职场的程序员提供了宝贵建议，涵盖技术提升、业务理解、团队协作、代码质量、错误处理、持续学习及情绪管理七个方面。通过掌握学习节奏、理解业务需求、加强沟通能力、注重代码优化、从错误中成长、保持技术好奇心和调节工作压力，帮助新人在复杂环境中成长为优秀的程序员，实现职业目标。这些经验来自一位资深从业者“牛叔”，他以实际见解指导年轻人更好地应对职场挑战。

本文详细讲解了在Python环境下使用大牛直播SDK实现RTMP推流的过程。从技术背景到代码实现，涵盖Python生态优势、AI视觉算法应用、RTMP稳定性及跨平台支持等内容。通过丰富功能如音频编码、视频编码、实时预览等，结合实际代码示例，为开发者提供完整指南。同时探讨C接口转换Python时的注意事项，包括数据类型映射、内存管理、回调函数等关键点。最终总结Python在RTMP推流与AI视觉算法结合中的重要性与前景，为行业应用带来便利与革新。

本文探讨了利用大牛直播 SDK 打造无纸化同屏会议与智慧教室系统的技术方案。SDK 具备跨平台兼容性、超低延迟等优势，支持 RTMP 推流播放、RTSP 直播播放及多路流媒体转发等功能，满足实时互动需求。文章详细介绍了两种场景的系统架构与功能实现，并总结其技术优势，展望未来结合 AI 等技术的发展前景，推动现代办公与教育智能化升级。

在工业4.0和智能化浪潮下，传统巡检方式正经历深刻变革。四足机器人与无人机凭借灵活机动性和高效巡检能力崭露头角，而大牛直播SDK则赋予其实时直播与智能互动功能。本文介绍大牛直播SDK的核心优势、在四足机器人和无人机巡检中的应用方案，以及技术实现要点和未来展望，展示智能巡检的广阔前景。

RTSP协议是实时流媒体传输的重要规范，大牛直播SDK的rtsp播放器基于此构建，具备跨平台支持、超低延迟（100-300ms）、多实例播放、高效资源利用、音视频同步等优势。它广泛应用于安防监控、远程教学等领域，提供实时录像、快照等功能，优化网络传输与解码效率，并通过事件回调机制保障稳定性。作为高性能解决方案，它推动了实时流媒体技术的发展。

本文深入解析了基于Python实现的RTSP/RTMP播放器，探讨其代码结构、实现原理及优化策略。播放器通过大牛直播SDK提供的接口，支持低延迟播放，适用于实时监控、视频会议和智能分析等场景。文章详细介绍了播放控制、硬件解码、录像与截图功能，并分析了回调机制和UI设计。此外，还讨论了性能优化方法（如硬件加速、异步处理）和功能扩展（如音量调节、多格式支持）。针对AI视觉算法对接，文章提供了YUV/RGB数据处理示例，便于开发者在Python环境下进行算法集成。最终，播放器凭借低延迟、高兼容性和灵活扩展性，为实时交互场景提供了高效解决方案。

本文详细探讨了在Android平台上实现HTTP-FLV播放器的过程。首先介绍了FLV格式的基础，包括文件头和标签结构。接着分析了HTTP-FLV传输原理，通过分块传输实现流畅播放。然后重点讲解了播放器的实现步骤，涵盖网络请求、数据解析、音视频解码与渲染，以及播放控制功能的设计。文章还讨论了性能优化和网络异常处理的方法，并总结了HTTP-FLV播放器的技术价值，尤其是在特定场景下的应用意义。

多宠识别基于计算机视觉与深度学习技术，通过目标检测（如 YOLO、Faster R-CNN）和图像分类（如 ResNet、EfficientNet），实现对多只宠物的种类、姿态及行为的精准识别。其核心流程包括数据预处理、模型训练与推理输出，广泛应用于宠物医院健康管理、智能家居安防监控等场景。文中提供了基于 PyTorch 的代码示例及多种预训练模型（ResNet、VGG、Inception、EfficientNet）的使用方法，帮助开发者根据计算资源与精度需求选择合适方案。

学校和教育机构常需处理成绩单、报名表等PDF文件。通过OCR技术，可自动提取学生信息并录入Excel，便于统计分析和存档管理。本文介绍使用阿里云服务实现批量OCR识别、内容提取、重命名及导出表格的完整步骤，包括开通相关服务、编写代码、部署函数计算和设置自动化触发器等。提供Python示例代码和详细操作指南，帮助用户高效处理PDF文件。 链接： - 百度网盘：[链接](https://pan.baidu.com/s/1mWsg7mDZq2pZ8xdKzdn5Hg?pwd=8866) - 腾讯网盘：[链接](https://share.weiyun.com/a77jklXK)

在生活和工作中，我们常需处理大量PDF文件，如银行单据、税收单据等。手动处理效率低下，而使用“咕嘎批量PDF多区域内容提取重命名导表格系统”可快速完成数千份文档的处理，大幅提高效率。该工具通过获取PDF各区域内容坐标，导入并处理文件，最终将信息提取至表格，并根据关键信息对PDF进行重命名，方便管理和查找。

车险保单包含基础信息、车辆信息、人员信息、保险条款及特别约定等关键内容。AI识别技术通过OCR、文档结构化解析和数据校验，实现对保单信息的精准提取。然而，版式多样性、信息复杂性、图像质量和法律术语解析是主要挑战。Python代码示例展示了如何使用PaddleOCR进行保单信息抽取，并提出了定制化训练、版式分析等优化方向。典型应用场景包括智能录入、快速核保、理赔自动化等。未来将向多模态融合、自适应学习和跨区域兼容性发展。

通过结合NLP技术，提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力。方法包括集成NLP模块、文本预处理、语义特征提取、上下文推理及引入领域知识库。代码示例展示了如何使用Tesseract进行OCR识别，并通过BERT模型进行语义理解和纠错，最终提高文本识别的准确性。相关API如医疗电子发票验真、车险保单识别等可进一步增强应用效果。

OCR技术近年来迅速普及，广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景，极大提升了便利性。其发展历程从传统方法（基于模板匹配和手工特征设计）到深度学习（采用CNN、LSTM等自动学习高级语义特征），再到大模型OCR（基于Transformer架构，支持跨场景泛化和少样本学习）。每种技术在特定场景下各有优劣：传统OCR适合实时场景，深度学习OCR精度高但依赖大量数据，大模型OCR泛化能力强但训练成本高。未来，大模型OCR将结合多模态预训练，向通用文字理解方向发展，与深度学习OCR形成互补生态，最大化平衡成本与性能。