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视觉智能开放平台官方征稿活动7月获奖名单

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《动手吧，开发者》由阿里云存储专家“征越”带来AI绘画平台Stable Diffusion的部署方式，领取文件存储NAS+模型在线服务PAI-EAS试用资源即可动实操！

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讲述基于函数计算的AIGC部署及ChatGPT部署

Stable Diffusion如何生成高质量的图-prompt写法介绍

近日，通义大模型家族的新成员——通义万相已在人工智能大会上亮相。其中，通义万相的强大的“文生图”功能，不禁让我想到了去年八月由百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的“AI作画”首款产品——文心一格。 那么，在类似的Prompt下，两款产品的表现将会如何呢？今天就让我们就十种风格下二者生成图像的表现力，来看看这两款产品的差异。

高保真 3D 头部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CVPR2023最新的头部重建论文，该工作在单图头部重建榜单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SOTA的效果。

随着AI技术的问世，物流行业迎来了速度、准确率、系统化的全方位提升 。通过使用AI识别车牌与车辆功能，物流企业可以实现对车辆的快速、准确的识别，提高物流车辆的管理效率。此外，AI还可以帮助物流企业实现对车辆功能的识别，如车辆类型、载重等，为物流调度提供更加科学的指导。AI识别车牌与车辆功能的应用正日益普及，为智慧物流行业带来了新的发展机遇。

人脸前沿技术分享与探讨

随着人工智能的迅速发展，人脸识别技术作为其重要应用之一，正引领着数字时代的潮流。在这个信息爆炸的时代，人脸前沿技术的分享与探讨，成为了科技界和各个行业关注的焦点。本文将以人脸前沿技术为主题，分享人脸识别技术的最新发展，并探讨其在智慧办公、安防、数字营销、互联网娱乐等领域的广泛应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。

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。

7月7日，阿里云在2023世界人工智能大会上宣布，AI绘画创作大模型通义万相开启定向邀测。通义万相是阿里云“通义”大模型系列第三个产品，此前的通义千问、通义听悟分别具备文字问答和语音文字处理的功能。目前该模型已经开启定向邀测.

参加阿里云视觉智能开放平台征稿，赢取定制好礼

论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.08594

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：Digging into Uncertainty inSelf-supervised Multi-view Stereo 多视图立体视觉作为计算机视觉领域的一项基本的任务，利用同一场景在不同视角下的多张图片来重构3D的信息。自监督多视角立体视觉(MVS)近年来取得了显著的进展。然而，以往的方法缺乏对自监督MVS中pretext任务提供的监督信号进行有效性的全面解释。本文首次提出在自监督MVS中估计认知不确定性(epistemic uncertainty)。

【图像分割】基于K-means算法实现遥感图像分类附Matlab代码

【OpenCv • c++】图像识别边缘检测 图像差分运算

论文链接：Dash: Semi-Supervised Learningwith DynamicThreolding 本文介绍机器学习顶级国际会议 ICML 2021 接收的 long talk (top 3.02%) 论文 “Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding”。

随着科技和经济的发展，考勤管理制度无论是对于企业还是学习，都是相对重要的管理制度。在传统考勤制度中，员工的出勤和工时需要依靠人工记录，并需要相应的人力来处理和审批。这种方式在浪费了时间和人力成本的基础上，还极易出现数据记录错误，造成一系列严重的后果。现如今，随着视觉智能AI的发展，智慧考勤可以实现。除了可以解决传统的考勤制度中的劣势之外， 还具备完善的数据传输和保存系统，管理者可以更好地利用考勤数据和实时通知系统，更好地规划资源和调整工作安排。

随着技术的进一步发展，驾驶证识别 OCR 将继续优化和改进，提升准确性、速度和适应性。它将在智能交通系统、数字化政府服务和商业应用等领域发挥更重要的作用

人脸识别系统

图像文字识别与保存-python

基于人脸检测 API 的人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域具有广泛应用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸的跟踪和姿态分析。随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，人脸跟踪技术将迎来更加精确、实时和智能化的发展前景

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.15511.pdf

m基于PMP投影匹配追踪算法的人体姿态提取matlab仿真

图像识别算法汇总

人脸识别系统技术方案

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（四）

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（三）

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（二）

Mediapipe三维实时人体关键点检测与追踪（二）

Mediapipe三维实时人体关键点检测与追踪（一）

人脸识别概述-opencv中文文档

● 论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.15518

本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。