让动画变高清。例如可以将动漫画面从1080p提升到2160p。
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。
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。
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。
自动驾驶仿真平台。SMARTS作为首个支持MARL的自动驾驶仿真平台,将提供Simulator Core(快速且灵活地创建RL模拟环境)、Algorithm Library(集成主流的强化学习算法)、Multi-Agent Trainer(支持大多数多智能体训练范式)、Policy Zoo(支持对社会车辆的实例化)和 Scenario Studio(支持灵活的场景设置),方便参赛者在比赛过程中实现对车辆动力学行为的真实建模,并利用丰富的交通场景进行研究和应用。
小图无损放大。
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”。