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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。

人工智能换脸。

AI辅助绘画。随便画上几笔，就是张漂亮的作品。

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。

SD高级界面。ComfyUI 是一个基于节点流程式的stable diffusion AI 绘图工具WebUI。通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。 同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于webui又10%~25%的提升（根据不同显卡提升幅度不同），生成大图片的时候不会爆显存，只是图片太大时，会因为切块运算的导致图片碎裂。