Pose-Transfer

物体检测项目。 输入一张图片，输出其中有哪些的物体对象，以及每个对象的位置。其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。

给老照片上色。

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。

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。

让视频换成你想说的话。他的功能，就是上传一段视频，再上传一段音频，算法会让视频中的人物说出音频文件的内容。 通过机器学习让发音与嘴型进行匹配。

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”。