AI辅助绘画。随便画上几笔，就是张漂亮的作品。
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）
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。
生成人脸，编辑人脸。
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。
视觉问答项目。什么是视觉问答VQA（Visual Question Answering）？ 给定一幅图片及与图片相关的问题，系统通过理解图片回答这个问题，它涉及到图像识别和自然语言理解。
拍照做题。输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。 请查看系统文档说明来运行程序。注意，这是一个半开源的项目，目前上传的版本只能处理简单的一维加减乘除算术表达式（如果想要识别更加复杂的表达式，可以参考数学公式识别的论文）。可以参考的代码是前面字符识别部分以及整个算法处理框架。
