开发
OmniConsistency
OmniConsistency 是新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型,旨在解决复杂场景下风格化图像的一致性问题。该模型采用两阶段训练策略,将风格学习与一致性学习解耦,并支持与任意风格的 LoRA 模块集成,实现高效且灵活的风格化效果。它在多种风格下保持图像的语义、结构和细节一致性,具备更高的灵活性和泛化能力,在实验中表现出与 GPT-4o 相当的性能。
PaddleOCR 2.9
PaddleOCR 2.9 是一个基于深度学习的开源 OCR 工具库,提供了强大的文本识别、版面分析和信息抽取功能。支持多语言识别和多种硬件平台,通过低代码开发模式简化了模型的部署和定制,广泛应用于文档数字化、智能办公、身份验证、物流管理和金融服务等领域。