GFPGAN

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。

图像语义编辑。例如将眼睛与嘴巴放大，对马的胖瘦调整

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。

让动画变高清。例如可以将动漫画面从1080p提升到2160p。

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。

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。