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在深度学习技术的推动下,图像分割领域发生了巨大变革VisionTransformers在其中发挥了重要作用。本文介绍了一种基于Transformer的图像分割模型——Mask2Former,该模型在语义、实例和全景分割任务上都能够使用相同的架构,具有通用性。在实际应用中,需要根据具体需求权衡模型性能和资源消耗,选择合适的模型。
研究人员提出了一种新型图像分割方法,称为GeneralizableSAM模型。该模型的设计目标是通过通用任务描述,实现对图像的有针对性分割,摆脱了对样本特定提示的依赖。研究人员希望这种通用任务描述引导的图像分割方法能够推动计算机视觉领域的发展,提高模型在复杂场景下的分割准确性。
字节公司最新推出了一个名为UniRef的图像分割项目,该项目将现有的即参考图像分割、少镜头图像分割、参考视频对象分割和视频对象分割四种分割方式整合到一个架构下进行处理,从能够自动判断应该使用哪种方式来分割内容。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.15715.pdf这一项目中的UniFusion模块还可以与SAM模型结合使用,进一步提高图像分割的效率和精确度。它在少样本图像分割�
FoodSAM是一种用于食物图像分割的创新框架,结合了SegmentAnythingModel、语义分割器和物体检测器。它能够生成类别无关的二进制掩码,通过与掩码-类别匹配获取食物类别标签,并为背景掩码提供非食物类别。可提示分割:集成了无缝提示-优先选择机制,实现可提示的分割,提供更灵活的分割结果。
香港科技大学团队开发出一款名为Semantic-SAM的图像分割AI模型,相比Meta的SAM模型,Semantic-SAM具有更强的粒度和语义功能。该模型能够在不同粒度级别上分割和识别物体,并为分割出的实体提供语义标签。Semantic-SAM是一款全面且强大的图像分割AI模型。
比Meta“分割一切”的SAM更全能的图像分割AI,来了!模型名为Semantic-SAM,顾名思义,在完全复现SAM分割效果的基础上,这个AI还具有两大特点:语义感知:模型能够给分割出的实体提供语义标签粒度丰富:模型能够分割从物体到部件的不同粒度级别的实体用作者自己的话说:论文来自香港科技大学、微软研究院、IDEA研究院、香港大学、威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学等研究单位。
11月19日据量子位消息,谷歌官方推出使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0,BodyPix于今年 2 月推出,本次2. 0 版的主要更新有:对多人图像的支持、增加基于ResNet- 50 的模型、新的API、权重量化以及对不同尺寸图像的支持。在项目的GitHub主页上,TensorFlow给出了BodyPix 2. 0 软件的一些基本用法演示,还有网页版Demo供用户体验。
近日,华为云EI(企业智能)医疗影像团队在超声图像分割与测量领域取得技术突破,在Grand-Challenge胎儿超声影像头围测量比赛(HC18)上以1.89mm的平均绝对误差取得第一。什么是Grand-Challenge?Grand-Challenge是一个举办医学影像分析比赛的国际化平台,致力于为前沿医学图像算法研究提供统一的数据和标准进行比较,进而更好的促进技术发展。多年来吸引了数以千计的一流研究团队参加,其比赛数据和结果常作为论文被发表在MICCAI等国际
RMBG-1.4是一个用于图像背景去除的Pytorch模型,由BRIAAI开发。经过专业级数据集的训练,能够高效准确地分割前景和背景。使用合法许可的训练数据,有效减轻算法偏差,保证内容安全。
Meta公司最新研发的SAM.cpp项目现已在GitHub仓库中开源。这是一项运行于纯C环境下的分割技术,其底层驱动是GGML。在未来的发展中,我们期待看到更多基于SAM.cpp的应用和创新。
继Meta的「分割一切」之后,又一个颠覆CV的模型来了!近日,威斯康辛麦迪逊、微软、港科大等机构的研究人员提出SEEM模型,通过不同的视觉提示和语言提示,一键分割图像、视频。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2304.06718.pdfSEEM模型是一种新型的分割模型,这一模型可以在没有提示的开放集中执行任何分割任务,比如语义分割、实例分割和全景分割。这个模型的出现将会对计算机视�
AI图像语义分割技术可针对复杂场景中不同的物体特征进行差异化图像处理,也可针对主体背景物体生成特殊效果...在今年的联发科天玑旗舰技术沟通会上,能够看到联发科在AI技术方面又一次带来令人惊喜的创新,洞察用户痛点需求,围绕AI图像语义分割技术进行应用探索,展现出联发科对于行业技术演进趋势的准确判断和前瞻布局,期待这项技术在天玑旗舰上的实力展现......
12 月 1 日,国际人工智能顶级会议AAAI2022 论文接受结果公布!本届会议共收到全球的 9215 篇投稿论文,接受率为15%。AAAI(Association for the Advance of Artificial Intelligence)是由国际人工智能促进协会主办的年会,是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一,也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议。本次腾讯优图实验室共有 14 篇论文被收录,涵盖语义分割、图像着色、人脸安全、弱监
在计算机视觉和图形学领域,材质迁移技术一直是研究的热点之一。牛津大学、StabilityAI和MITCSAIL的研究团队共同开发了一种名为ZeST的创新方法,它能够在无需任何先前训练的情况下,实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。研究团队将继续探索如何将ZeST扩展到更广泛的应用领域,并进一步提升其性能和效果。
2txt是一个基于AI的图像转文字工具,使用ClaudeHaiku和VercelAISDK创建。这个工具不仅可以将任意图像上的文字识别出来能将其转换成可编辑的文本格式。用户只需上传图片,系统就会自动识别图片中的文字,并将其转换成可编辑的文本格式,极大地提高了工作效率。
北大和字节联手搞了个大的:提出图像生成新范式,从预测下一个token变成预测下一级分辨率,效果超越Sora核心组件DiffusionTransformer。并且代码开源,短短几天已经揽下1.3k标星,登上GitHub趋势榜。他硕士毕业于浙江大学,目前的研究重点是视觉基础模型、深度生成模型和大语言模型。
北大与字节跳动AILab联合提出了一种图像生成新范式——VAR,这一新方法的核心在于预测下一级分辨率非传统的预测下一个token。VAR的提出不仅在图像生成质量上超越了Sora的核心组件DiffusionTransformer在推理速度上也实现了20倍以上的提升。VAR的开源也体现了学术界与工业界合作的积极成果,有助于推动整个AI领域的发展和创新。
Adobe的图像生成AI“Firefly”以其训练集来源自AdobeStock中的图片和视频闻名。美国经济报纸彭博社报道称,Firefly的数据集实际上包含由Midjourney等公司生成的图像。”然,Tushnett教授指出,Firefly学习自Midjourney生成的图像的事实与其声称与其他图像生成AI不同的说法相矛盾。
强固型边缘计算人工智能平台厂商Neousys宸曜科技发布了一条新的基于JetsonOrinNX的产品线,为现有标准架构机器视觉系统或监控系统提供人工智能算力升级。新的产品线在外形和尺寸上有2种选择,包括2张智能图像采集卡PCIe-NX150系列,和2款扁平散热片边缘计算人工智能平台NRU-150-FT系列。注:文中品牌名称和注册商标是其各自所有者的财产。
Meta与德国慕尼黑工业大学研发出创新模型ViewDiff,旨在帮助用户通过文本、图像或二者结合使用,快速生成高质量多视角3D图像。该模型解决了传统文本生成多视角3D图像领域的三大难点:无法生成真实背景环境、图像质量和多样性不理想、缺乏多视角和一致性。该模型的推出不仅在技术层面上具有重大意义,也将为未来的3D图像生成领域带来更多创新可能。
ComfyUI-IPAdapter-Plus是一个强大的图像生成和编辑工具,专门用于基于一个或多个参考图像进行图像到图像的条件生成。通过文本提示、控制网络和掩码,您可以轻松生成增强图像的各种变体。获取更多详细信息并开始体验图像生成的乐趣,请访问ComfyUI-IPAdapter-Plus官方网站。
2023年10月4日,谷歌宣布将从5月15日起向所有谷歌相册用户免费提供三款生成式AI图像编辑工具:MagicEditor、PhotoUnblur和MagicEraser。MagicEditor能够轻松实现一键PS、调色和光影效果,让用户更加便捷地编辑图片。这也意味着用户无需再局限于专业的图片编辑软件,通过谷歌的AI工具,即可轻松实现多样化的编辑需求。
4月11日,谷歌在官网宣布从5月15日起,将向所有谷歌相册用户免费提供MagicEditor、PhotoUnblur和MagicEraser三款生成式AI编辑工具。通过这三款强大的AI图像编辑工具,用户可以轻松将模糊的图片变高清,实现一键PS/调色/光影,删除图片多余内容等。现在通过MagicEraser可以一键完美去除它们了。
徕卡宣布推出LeitzPhone3智能手机,相比前一代产品,拥有更强的影像能力、独特的功能、丰富的拍照模式。影像无疑是LeitzPhone3的最大亮点。LeitzPhone3将于4月19日正式发售,官方尚未公布具体定价。
Diffusion-RWKV是一种基于RWKV架构的扩散模型,旨在提高扩散模型的可扩展性。它针对图像生成任务进行了相应的优化和改进,可以生成高质量的图像。欲了解更多详细信息并开始使用Diffusion-RWKV,请访问Diffusion-RWKV官方网站。
ELLA是一种轻量级方法,可将现有的基于CLIP的扩散模型配备强大的LLM。ELLA提高了模型的提示跟随能力,使文本到图像模型能够理解长文本。ELLA的产品特色通过LLM增强扩散模型的文本对齐能力无需训练U-Net和LLM即可提高模型的提示跟随能力设计了时间感知语义连接器,提取LLM中的时间步相关条件提供了DensePromptGraphBenchmark基准测试,评估文本对图像模型的密集提示跟随能力能够与社区模型和下游工具无缝整合,提高其文本-图像对齐能力为了获取更多关于ELLA的信息和体验该工具,请访问ELLA官网。
在图像生成领域,精确控制图像的风格和特征一直是一个具有挑战性的问题。DreamWalk技术的出现为这一难题提供了解决方案,使得用户可以更加自由地决定图像中哪部分应该更加强烈地体现某种风格哪部分则保持原样或采用另一种风格。这一功能为用户提供了一种简单有效的方式,将他们的照片或收藏的图像转化为独特的艺术风格,从丰富了数字艺术的创作方式。
HairFastGAN是一种用于高分辨率、接近实时性能和出色重建的发型转移方法。该方法包括在StyleGAN的FS潜在空间中运行的新架构、增强的修复方法以及用于更好的对齐、颜色转移和后处理的改进编码器。想了解更多详情并体验HairFastGAN的强大功能,请访问HairFastGAN官网。
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