视觉生产
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。
AIGC玩转卡通化技术实践
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。
AIGC视频生成/编辑技术调研报告
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。
【阿里云OpenVI-视觉生产系列之图片上色】照片真实感上色算法DDColor ICCV2023论文深入解读
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
【开放视觉】AI人像特效之「更快、更高、更强的互娱换脸解决方案」
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。
OpenCV-Python，计算机视觉开发利器
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。
Python+OpenCV 十几行代码模仿世界名画
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。
【视觉智能AI场景解决方案——AI视频互动娱乐】
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~
【OpenVI-通用检测系列之视频目标跟踪】(ICASSP 2023 Oral) 渐进式上下文Transformer跟踪器 ProContEXT
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(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(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(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(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)
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
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)
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)
阿里云智能视觉生产图像处理裁剪/尺寸变换Python SDK使用说明
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。
【动手学计算机视觉】第二讲：图像预处理之图像增强
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。
阿里云智能视觉生产图像处理裁剪/尺寸变换Java SDK使用说明
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。
阿里云智能视觉生产图像分析色板分析Java SDK使用说明
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。
阿里云智能视觉生产图像分析元素识别定位Java SDK使用说明
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。
阿里云智能视觉生产图像处理裁剪/尺寸变换Java SDK使用说明
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。
阿里云智能视觉生产图像处理人像分割Java SDK使用说明
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。
阿里云智能视觉生产图像处理通用分割Java SDK使用说明
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。
视觉生产技术的探索应用
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。
阿里云高校计划视觉AI五天训练营 Day1 视觉生产技术简介
第一天的内容主要介绍了视觉生产技术的概念以及阿里的视觉智能开放平台。展示了一系列通过人工智能生成的视觉产品。通过AI算法，实现了视觉产品的从无到有，由虚入实，增删改查。感受到了人工智能给视觉生产带来的快捷和便利。
