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人脸属性替换。例如换个鼻子嘴巴，甚至肤色和性别，通过StarGAN v2可是轻松的识别人脸属性， 并精准替换，肉眼都难以发现破绽。

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”。

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ResNet50系列模型是当前的工业标准，用于提取图像特征。在谷歌在论文 BigTransfer (BiT) 中分享的模型则可以轻松打败ResNet50，尽管数据量很少。

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。

视觉工具名库。包含了很多计算机视觉领域的功能，例如人脸识别，目标检测，轨迹跟踪，手势识别，图像实例分割等等

人工智能换脸。