计算机视觉
包含图像分类、图像生成、人体人脸识别、动作识别、目标分割、视频生成、卡通画、视觉评价、三维视觉等多个领域
LTX Video：Lightricks推出的开源AI视频生成模型
LTX Video是由Lightricks推出的开源AI视频生成模型，能够在4秒内生成5秒的高质量视频。该模型基于2亿参数的DiT架构，确保帧间平滑运动和结构一致性，支持长视频制作，适用于多种场景，如游戏图形升级和电子商务广告变体制作。
OmniBooth：华为诺亚方舟联合港科大推出的图像生成框架
OmniBooth是由华为诺亚方舟实验室和港科大研究团队联合推出的图像生成框架，支持基于文本提示或图像参考进行空间控制和实例级定制。该框架通过用户定义的掩码和相关联的文本或图像指导，精确控制图像中对象的位置和属性，提升文本到图像合成技术的可控性和实用性。
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。
一种基于YOLOv8改进的高精度红外小目标检测算法 （原创自研）
【7月更文挑战第2天】 💡💡💡创新点： 1）SPD-Conv特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时优势明显； 2）引入Wasserstein Distance Loss提升小目标检测能力； 3）YOLOv8中的Conv用cvpr2024中的DynamicConv代替；
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；
YOLOv10实战：红外小目标实战 | 多头检测器提升小目标检测精度
本文改进： 在进行目标检测时，小目标会出现漏检或检测效果不佳等问题。YOLOv10有3个检测头，能够多尺度对目标进行检测，但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象，因此添加一个微小物体的检测头，能够大量涨点，map提升明显； 多头检测器提升小目标检测精度，1）mAP50从0.666提升至0.677
ModelScope模型使用与EAS部署调用
本文以魔搭数据的模型为例，演示在DSW实例中如何快速调用模型，然后通过Python SDK将模型部署到阿里云PAI EAS服务，并演示使用EAS SDK实现对服务的快速调用，重点针对官方关于EAS模型上线后示例代码无法正常调通部分进行了补充。
modelscope调用的模型如何指定在特定gpu上运行？排除使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
由于个人需要，家里有多张卡，但是我只想通过输入device号的方式，在单卡上运行模型。如果设置环境变量的话我的其他服务将会受影响。
