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视频风格转换。将视频中的图像风格转换成其它类别，例如油画风格，卡通风格等等。

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。

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。

小图无损放大。

腾讯人脸识别开源项目。TFace项目中的算法能力已应用在内外多个业务中，对内广泛支撑了腾讯内部如微信，QQ中的身份识别需求，对外则通过腾讯云服务的形式，提供了ToC、ToB的相关能力，典型应用案例如跨年龄寻人、人脸核身、刷脸支付等。