facechain人物写真应用自8月11日开源了第一版证件照生成后。目前在github（GitHub - modelscope/facechain: FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.）上已有5.7K的star，论文链接：FaceChain: A Playground for Identity-Preserving Portrait Generation：https://arxiv.org/abs/2308.14256。

本文介绍 阿里云开放视觉智能团队 被计算机视觉顶级国际会议ICCV 2023接收的论文 "TransFace: Calibrating Transformer Training for Face Recognition from a Data-Centric Perspective"。TransFace旨在探索ViT在人脸识别任务上表现不佳的原因，并从data-centric的角度去提升ViT在人脸识别任务上的性能。

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。

本文主要用尽量简单白话的描述来剖析下AI换脸技术的原理，做一个科普文章，了解下当前换脸技术的发展现状及其局限性。

阿里巴巴最新自研的像素感知扩散超分模型已经开源，它把扩散模型强大的生成能力和像素级控制能力相结合，能够适应从老照片修复到AIGC图像超分的各种图像增强任务和各种图像风格，并且能够控制生成强度和增强风格。这项技术的直接应用之一是AIGC图像的后处理增强和二次生成，能够带来可观的效果提升。

本文介绍了ICCV23中稿论文 GAP: Generative Action Description Prompts for Skeleton-based Action Recognition

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！

2022云栖大会在杭州成功举办，平行云作为阿里云重要合作伙伴受邀参会，并凭借“元域电音Club”精彩亮相。会上，平行云荣获“阿里云产品生态伙伴合作攻坚奖”和“2022云栖科技创新奖”两项大奖，彰显其在云化XR领域的卓越贡献与创新实力。平行云为阿里云XR平台提供算力调度、3D实时渲染等服务，助力元宇宙产业云化转型，推动多行业创新业务形态发展。

这是一个代码可视化工具，旨在简化代码理解过程。用户无需额外配置，直接复制代码即可实时观看执行过程，支持前进后退和动画展示。目前支持JavaScript和Python，未来将扩展更多语言。工具提供了数组、链表、栈、队列、二叉树和哈希表的可视化，并包含辅助函数和自定义注释功能。主要局限在于仅支持单段代码，且执行步数限制为500步。[了解更多](https://staying.fun/zh)

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本文基于阿里云多模态数据信息提取解决方案，对其进行全面评测。该方案利用百炼大模型等技术，支持文本、图像、音频和视频处理，显著提升效率并降低成本。体验中，文本和图片信息提取功能表现出色，部署便捷且准确率高。优势包括易用性、多模态支持和高性价比，但文档完善性和模型定制性等方面仍有提升空间。建议增强模型可定制性、跨模态融合能力及丰富文档案例，以进一步优化用户体验。

阿里云多模态数据信息提取技术解决方案，利用先进AI技术处理文本、图像、音频和视频，帮助企业从海量数据中高效提取有价值信息。方案涵盖文本、图片、视频信息提取，适用于电商平台、安防等领域。通过大模型支持自动扩展与持续训练，提供简单部署及免费试用，评测显示其在识别准确性和易用性方面表现出色，但仍需优化高级设置提示和加载速度。

【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动、姿态检测的AI能力，支持本地原生识别，无需后台服务，具有速度快、体验好、易集成等优点。本文介绍如何使用该插件实现用户上传视频的运动识别，包括视频解码抽帧和人体识别的实现方法。

近期，多家康复机构咨询AI运动识别插件是否适用于肢力运动受限患者的康复锻炼。本文介绍该插件在康复锻炼中的应用场景，包括康复运动指导、运动记录、恢复程度记录及过程监测。插件集成了人体检测、姿态识别等功能，支持微信小程序平台，使用便捷，安全可靠，帮助康复治疗更加高效精准。

【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动及姿态检测的AI能力，本地引擎无需后台支持，具备快速、体验好、易集成等优势。本文介绍如何利用插件的`camera-view`功能，通过检测人体站位视角（前、后、左、右），确保运动时的最佳识别率和用户体验。代码示例展示了如何实现视角检查，确保用户正或背对摄像头，为后续运动检测打下基础。

【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动及姿态检测的AI能力，无需后台支持，具有快速、体验好、易集成等特点。本文介绍如何利用插件判断人体与摄像头的远近，确保人体图像在帧内的比例适中，以优化识别效果。通过`whole`检测规则，分别实现人体过近和过远的判断，并给出相应示例代码。

本文介绍了如何从零开始开发一个AI运动小程序，重点讲解了通过分包技术解决程序包超过2M限制的问题。详细步骤包括在uni-app中创建分包、配置`manifest.json`和`pages.json`文件，并提供了分包前后代码大小对比，帮助开发者高效实现AI运动功能。

本文介绍如何利用“云智AI运动识别小程序插件”开发AI运动小程序，详细解析了俯卧撑动作的检测规则构建与执行流程，涵盖卧撑和撑卧两个姿态的识别规则，以及如何通过继承`sports.SportBase`类实现运动分析器，适用于小程序开发者。

随着AI技术的发展，AI运动APP如雨后春笋般涌现，如“乐动力”、“天天跳绳”等，推动了云上运动会、线上健身等热潮。本文将指导你从零开始开发一个AI运动小程序，利用“云智AI运动识别小程序插件”，介绍运动识别原理、计量方式及运动分析器基类的使用，帮助你在小程序中实现运动计时和计数功能。下篇将继续探讨运动姿态检测规则的编写。

本文介绍如何利用“云智AI运动识别小程序插件”开发AI运动小程序，涵盖云上运动会、健身打卡等热门应用场景。通过示例代码展示如何调用插件功能，实现动作追踪与分析，助力开发者快速上手。

本文介绍如何利用“云智AI运动识别小程序插件”开发AI运动小程序，重点讲解姿态动作相似度比较功能的运用，包括样本动作帧的采集和姿态相似度的计算方法，以及在组合运动中的应用实例。

当前通义千问Web版和本地版qwen-VL在处理扫描版PDF时均无法直接识别，导致实际应用中处理大量扫描PDF的需求难以满足。为此，通过使用Python的pdf2image库，可将PDF文件转换为图片，再进行OCR处理，实现解决方案。文中提供了具体的代码示例，展示了如何将PDF文件的每一页转换成图片，并保存至指定文件夹，为后续的OCR处理做好准备。

开发纯go插件的原因是因为目前 Go 生态系统中几乎所有现有的人脸检测解决方案都是纯粹绑定到一些 C/C++ 库，如 OpenCV 或 dlib，但通过 cgo 调用 C 程序会引入巨大的延迟，并在性能方面产生显著的权衡。此外，在许多情况下，在各种平台上安装 OpenCV 是很麻烦的。使用纯Go开发的插件不仅在开发时方便，在项目部署和项目维护也能省很多时间精力。

函数柯里化可以提高代码的复用性，使函数更灵活、更易于测试和维护。它通过将多参数函数转换为一系列单参数函数，简化了函数调用，支持部分应用，增强了函数的组合能力。

本文介绍了在小程序中实现AI运动识别的解决方案。该方案依托于UNI平台，通过高效便捷的插件形式，实现包括相机抽帧控制、人体识别、姿态识别等在内的多项功能，无需依赖后台服务器，大幅提高识别效率和用户体验。方案内置多种运动模式，支持自定义扩展，适用于AI健身、云上赛事、AI体测等多场景，适合新开发和存量改造项目。

C语言中的结构体与位域是实现高效数据组织和内存优化的重要工具。结构体允许将不同类型的数据组合成一个整体，而位域则进一步允许对结构体成员的位进行精细控制，以节省内存空间。两者结合使用，可在嵌入式系统等资源受限环境中发挥巨大作用。

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。

随着AI技术的发展，阿里体育推出的“乐动力”、“天天跳绳”等APP，使云上运动会、AI体育指导等概念备受关注。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。通过插件的`sports`和`calc`命名空间，可轻松实现运动检测、计时计数等功能。示例代码展示了如何创建并使用俯卧撑运动分析器，以及如何通过摄像头捕获图像进行人体识别和运动分析。敬请期待后续关于姿态分析的内容。

在Java中，自定义`NumberFormatException`异常可以通过继承`IllegalArgumentException`类并重写其构造方法来实现。自定义异常类可以添加额外的错误信息或行为，以便更精确地处理特定的数字格式转换错误。

函数式编程是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，并避免改变状态和可变数据。其核心思想是使用纯函数，减少副作用，提高代码的可读性和并行处理能力。

`TrustManager`是Java中用于管理SSL/TLS信任关系的接口，主要用于验证服务器证书。本文介绍了如何创建一个信任所有证书的`TrustManager`，并通过示例代码展示了具体的实现步骤。虽然这种方法在测试环境中很有用，但在生产环境中使用时存在严重的安全风险。

在实际应用中，判断是否需要创建信任所有证书的TrustManager时，需考虑安全性与便捷性的平衡。通常，开发和测试环境可使用信任所有证书的TrustManager，但生产环境应严格验证证书，确保通信安全。