YOLOv6

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”。

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。

反美颜系统。美颜就是通过“曲面液化”来达到形状调整的目的的， 只要经过液化的照片，电脑都能找到痕迹，并将其还原。

推荐系统项目。