计算机视觉

ART

ART(Anonymous Region Transformer)是一种新型多层透明图像生成技术,支持基于全局文本提示和匿名区域布局生成多个独立透明图层(RGBA格式)。通过逐层区域裁剪机制,显著提升生成效率,速度快于传统方法12倍以上。具备高质量自编码器,支持50层以上的图像生成,减少图层冲突。广泛应用于艺术设计、内容创作、广告营销及科研等领域。

UnZipLoRA

UnZipLoRA是一种由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研发的图像处理技术,能够将图像内容与风格分离,并分别以两个LoRA模型表示。该技术通过提示分离、列分离和块分离策略,有效解决内容与风格纠缠的问题,支持高效训练和兼容性组合。可用于艺术创作、图像编辑、风格迁移及个性化图像生成等场景,提升图像处理的灵活性和可控性。

机器之心

机器之心是中国领先的人工智能科技媒体,提供最新的AI新闻、研究论文和产业动态,专业的人工智能信息服务平台。

InternVideo2.5

InternVideo2.5是一款由上海人工智能实验室联合多机构开发的视频多模态大模型,具备超长视频处理能力和细粒度时空感知。它支持目标跟踪、分割、视频问答等专业视觉任务,适用于视频检索、编辑、监控及自动驾驶等多个领域。模型通过多阶段训练和高效分布式系统实现高性能与低成本。

AVD2

AVD2是由多所高校联合开发的自动驾驶事故视频理解框架,通过生成高质量事故视频并结合自然语言描述与推理,提升对复杂事故场景的理解能力。其功能涵盖事故视频生成、原因分析、预防建议及数据集增强,支持自动驾驶系统的安全优化与研究。基于先进模型如Open-Sora 1.2和ADAPT,AVD2在多项评估中表现优异,为自动驾驶安全提供了重要技术支撑。

ViTPose

ViTPose 是一种基于 Transformer 架构的人体姿态估计模型,通过图像块处理和特征提取实现关键点定位。提供多种版本,适用于不同任务需求。模型结构简洁,支持灵活扩展和参数调整,具备知识迁移能力。ViTPose+ 拓展至动物姿态估计,提升适用范围。在多个数据集上达到 SOTA 性能,广泛应用于运动分析、虚拟现实等领域。

SimpleAR

SimpleAR是一款由复旦大学与字节跳动联合研发的纯自回归图像生成模型,采用简洁架构实现高质量图像生成。其通过“预训练-有监督微调-强化学习”三阶段训练方法,提升文本跟随能力与生成效果。支持文本到图像及多模态融合生成,兼容加速技术,推理速度快。适用于创意设计、虚拟场景构建、多模态翻译、AR/VR等多个领域。

Ev

Ev-DeblurVSR是一款由多所高校联合开发的视频增强模型,利用事件相机数据提升视频去模糊和超分辨率效果。通过互惠特征去模糊模块和混合可变形对齐模块,实现高精度视频恢复。适用于监控、体育、自动驾驶等多个领域,支持快速部署与研究。

Matrix3D

Matrix3D 是一种由多所高校与科技企业联合开发的统一摄影测量模型,集姿态估计、深度预测、新视图合成与3D重建于一体。其核心技术为多模态扩散变换器,支持跨模态数据融合与灵活任务处理。通过掩码学习策略,提高数据利用效率并增强模型泛化能力。适用于VR/AR、游戏开发、影视制作等领域,具有高度交互性和灵活性。

KeySync

KeySync是一种高分辨率口型同步工具,由帝国理工学院和弗罗茨瓦夫大学联合开发。其采用两阶段生成框架,结合掩码策略和视频分割模型,实现音频与唇部动作的精准对齐。支持高清视频生成,具备遮挡处理、减少表情泄露等功能,在视觉质量、时间连贯性和同步精度上优于现有方法,适用于自动配音、虚拟形象、视频会议等多场景应用。