音乐创作机。Magenta旨在探索机器学习在艺术和音乐创作过程中的作用。
车牌识别项目。
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。
生成人脸，编辑人脸。
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。
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。
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。
