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Sketch2Lineart：AI绘画工具，自动将手绘草图转换成清晰的线条画
Sketch2Lineart是一款基于人工智能的绘画工具，能够自动将手绘草图转换成清晰的线条画。该工具支持多种功能，如草图转线稿、自动描述生成、细节调整和风格定制等，适用于艺术创作、产品设计、教育培训等多个领域。
Find3D：加州理工学院推出的3D部件分割模型
Find3D是由加州理工学院推出的3D部件分割模型，能够根据任意文本查询分割任意对象的任何部分。该模型利用强大的数据引擎自动从互联网上的3D资产生成训练数据，并通过对比训练方法训练出一个可扩展的3D模型。Find3D在多个数据集上表现出色，显著提升了平均交并比（mIoU），并能处理来自iPhone照片和AI生成图像的野外3D构建。
LEOPARD：腾讯AI Lab西雅图实验室推出的视觉语言模型
LEOPARD是由腾讯AI Lab西雅图实验室推出的视觉语言模型，专为处理含有大量文本的多图像任务设计。该模型通过自适应高分辨率多图像编码模块和大规模多模态指令调优数据集，在多个基准测试中表现卓越，适用于自动化文档理解、教育和学术研究、商业智能和数据分析等多个应用场景。
ViewExtrapolator：南洋理工联合UCAS团队推出的新型视图合成方法
南洋理工大学与UCAS团队联合推出了一种新型视图合成方法——ViewExtrapolator。该方法基于稳定视频扩散（SVD）技术，能够在不进行微调的情况下，高效生成超出训练视图范围的新视角图像，显著减少伪影，提升视觉质量。ViewExtrapolator具有广泛的应用前景，尤其在虚拟现实、3D内容创建、电影制作等领域。
MVPaint：腾讯PCG联合多所高校共同推出的3D纹理生成框架
MVPaint是由腾讯PCG联合多所高校共同推出的3D纹理生成框架，基于同步多视角扩散技术，实现高分辨率、无缝且多视图一致的3D纹理生成。该框架包含三个核心模块：同步多视角生成、空间感知3D修补和UV细化，显著提升3D模型的纹理生成效果。
OneDiffusion：无缝支持双向图像合成和理解的开源扩散模型
OneDiffusion 是一个开源的扩散模型，能够无缝支持双向图像合成和理解。它基于统一的训练框架，支持多种任务，如文本到图像生成、条件图像生成和图像理解等。OneDiffusion 通过流匹配框架和序列建模技术，实现了高度的灵活性和可扩展性。
HART：麻省理工学院推出的自回归视觉生成模型
HART（Hybrid Autoregressive Transformer）是麻省理工学院推出的自回归视觉生成模型，能够直接生成1024×1024像素的高分辨率图像，质量媲美扩散模型。HART基于混合Tokenizer技术，显著提升了图像生成质量和计算效率，适用于数字艺术创作、游戏开发、电影和视频制作等多个领域。
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。
【一步步开发AI运动小程序】六、人体骨骼图绘制
随着AI技术的发展，阿里体育等公司推出的AI运动APP如“乐动力”、“天天跳绳”等，使云上运动会、线上健身等概念广受欢迎。本文将引导您从零开始，利用“云智AI运动识别小程序插件”，在小程序中实现类似功能，包括人体骨骼图的绘制原理及其实现代码，确保骨骼图与人体图像精准重合。下篇将继续介绍运动分析方法。
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