视觉迁移模型。谷歌发文介绍了其BigTransfer(BiT),称其为目前最先进的预训练模型,在分类问题中仅需要每个类少量几个样本即可达到极其优秀的性能。事实上,在ImageNet预训练的Re……
移除视频人物。可以移除视频中的物体。
涂鸦变实物。我们画一幅涂鸦,用颜色区分每一块对应着什么物体,它就能照着我们的空间布局思路,合成以假乱真的真实世界效果图。 在AI界这叫做叫“语义布局”。
高清实时抠像(无绿布)
去除人脸马赛克。眼中有码,心中无码”是境界,“图上有码,脑补解码”就是PULSE算法了。 PULSE 算法目前只支持人脸的马赛克“去除”,因为训练数据都是人脸。
语义软分割。语义软分割(Semantic Soft Segments),旨在精确表示图像不同区域间的软过渡. 类似于磁力套索(magnetic lasso) 和魔术棒(magic wand) 的功能. 普通语义分割将每个像素分配到一个类,语义软分割中则每个像素有可能分配到多个类,且目标之间的过渡区域平滑,这对于图像编辑是非常重要的。以往这需要专业的PS人员处理,而通过软语义分割,将这个过程实现自动化。
年龄编辑项目。高分辨率的人脸年龄编辑。人脸年龄编辑则不仅可以做人脸老化,还能“返老还童”。