insightface

综合人脸分析开源工具库

人脸识别人脸检测人脸对齐深度学习 InsightFace Github 开源项目

InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。

GeneFace - 广义和高保真3D会说话的人脸合成

3D人脸合成GeneFaceGithubICLR'23开源项目音频驱动高保真

该项目展示了一种通用且高保真的音频驱动3D说话面部生成方法。GeneFace 实现了更好的唇同步和面部表现，即使在非典型音频中也是如此。项目附带预训练模型和数据集，方便快速上手，并支持使用个人视频训练独特的GeneFace模型。新发布的GeneFace++ 提升了唇同步、视频质量和系统效率，具备实时推断和更快的深度3D重建功能。

VisionLabs - 专业人脸识别技术开发与应用解决方案

AI工具AI技术人脸识别安全认证数字身份生物识别

VisionLabs专注开发人脸识别技术，提供基于人工智能和机器学习的软硬件解决方案。其技术已在零售、安全、交通和金融服务等行业广泛应用，覆盖60多个国家。VisionLabs致力于通过人脸识别技术改善现代世界的互动体验，为系统集成商和数字转型顾问提供独立的技术支持，助力构建高质量的生物识别产品。

ignite - PyTorch工具库，专为简化神经网络训练与评估设计

GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估

Ignite是一个为PyTorch设计的库，帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码，提供了控制简单且强大的API，支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统，以及开箱即用的度量工具，使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外，Ignite还支持自定义事件，满足高级用户需求。

torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库

GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型

TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。

UI Faces - 高分辨率AI头像资源库为设计原型提供多样化选择

AI头像AI工具Figma插件免费资源设计模板高分辨率

UI Faces是一个持续扩展的AI生成头像库，为设计原型和创意项目提供免费、高分辨率的头像素材。网站内容经过细致分类，方便设计师快速找到所需资源。平台已得到20多万设计师的认可，同时提供Figma插件以简化设计流程。UI Faces的多元化头像资源能够帮助设计师制作出更具视觉吸引力的作品。

dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

SimSwap - 支持高保真图像和视频处理的换脸框架

ACM会议GithubPythonSimSwap人脸交换开源项目高分辨率数据集

SimSwap框架实现任意换脸，支持高保真图像和视频处理。采用单一训练模型，无需再次训练。适用于学术和技术用途，提供详细的训练与测试代码。支持高分辨率数据集VGGFace2-HQ，定期更新进展。欢迎工程师加入团队。高质量案例视频可在Google Drive和Bilibili观看。

Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具

Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉

Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型，基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品，该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍，且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断，可用于各种计算机视觉应用场景。

flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型

FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像

FLARE是一种新型3D头像生成方法，能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性，同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值，可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域，为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。

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