车牌识别项目。
改变人体姿势。简单点说，就是给定一幅含有人物的图片和一个目标姿态，将图片内人物转换成目标姿态的样子。当然目标姿态可以是从其他图片人物中计算得来的。（所以也可以将一幅图片的人物转成另一图片内人物的姿态）
从图中识别文字。PaddleOCR是百度PaddlePaddle开源框架的代表作品；Github 获得6000多个star! OCR 是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。
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。
移除视频人物。可以移除视频中的物体。
P图神器。通过简单涂鸦，就可以调整图中人物的眉毛、鼻梁、脸型、嘴型眼睛大小，当然头发也是可以生成的(光头变成浓密秀发~)，另外还可以生成耳饰。
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。
