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实时高分辨率背景抠图技术的创新突破

背景抠图实时处理高分辨率深度学习计算机视觉 Github 开源项目

该项目开发了实时高分辨率背景抠图技术，通过额外背景图像实现高质量抠图。研究展示了创新的神经网络架构，并提供新数据集。成果获CVPR 2021最佳学生论文荣誉提名，推动视频处理和图像编辑技术发展。

V-Express - 渐进式训练提升肖像视频生成质量

GithubV-Express开源项目控制信号平衡条件性丢弃渐进式训练肖像视频生成

V-Express项目提出条件性丢弃新方法,实现肖像视频生成的渐进式训练。该方法平衡不同控制信号强度,增强音频等弱信号作用,同时考虑姿态、图像和音频,生成高质量肖像视频。项目优化内存使用,支持长视频生成,提供多种重定向策略,适用不同场景。开源代码和模型可供学术及商业用途,但使用时需遵守相关法规。

SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法

GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知

SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。

DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术

3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强

DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术，利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强，解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation，提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示，生成逼真的3D对象，提升了3D内容生成技术水平。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成

GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制

StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复，能够显著降低生成延迟，适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。

FasterLivePortrait - 高效实时AI人像动画生成框架

AI换脸FasterLivePortraitGithubONNXTensorRT实时渲染开源项目

FasterLivePortrait是一个高效的实时AI人像动画生成框架。基于TensorRT优化，在RTX 3090 GPU上可实现30+ FPS的速度。支持ONNX模型转换，便于跨平台部署。主要特性包括原生gradio应用支持、多人脸同时推理和动物模型。项目提供Docker环境，支持Windows一键运行，并兼容macOS系统。该框架为开发者提供了灵活高效的实时人像动画生成功能。

SparseTrack - 多目标跟踪新方法：基于伪深度的场景分解技术

GithubSparseTrack伪深度场景分解多目标跟踪开源项目数据关联

SparseTrack提出了一种新的多目标跟踪方法，通过伪深度估计和深度级联匹配策略来分解密集场景。这种方法在MOT17和MOT20基准测试中表现出色，仅使用IoU匹配就达到了与复杂算法相当的性能。SparseTrack为解决拥挤场景中的多目标跟踪问题提供了新的思路，展示了简单方法在复杂任务中的潜力。

distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成

DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率

DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。

Forgedit - 基于学习和遗忘的文本引导图像编辑方法

ForgeditGithub图像编辑开源项目扩散模型文本引导深度学习

Forgedit是一种新型文本引导图像编辑方法，采用视觉-语言联合优化框架，能在30秒内重建原始图像。该方法在扩散模型的文本嵌入空间中引入向量投影机制，实现身份相似度和编辑强度的独立控制。Forgedit还提出了新的遗忘机制，解决了在单图像上微调扩散模型时的过拟合问题。基于Stable Diffusion构建的Forgedit在TEdBench基准测试中表现优异，CLIP评分和LPIPS评分均超过了之前的最佳方法。

Unscreen - AI驱动的在线自动视频背景移除工具

AI工具Adobe插件无水印自动处理视频背景去除高清分辨率

Unscreen提供在线自动视频背景移除服务，利用AI技术无需绿幕即可处理视频。工具包括免费版和专业版，后者支持全高清、无水印输出及API接口。Unscreen简化了视频编辑流程，适用于多种应用场景，为内容创作者提供便捷的背景去除解决方案。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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