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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。

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。

去除图中的雨。图像中雨水条纹会严重降低能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作，比如在自动驾驶场景下图像去雨就变得非常重要。

识别图中文字。

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”。