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RobustVideoMatting

实现实时且高分辨率的视频抠图技术

RobustVideoMatting(RVM)是针对视频中人物进行抠图的专利技术,采用循环神经网络结构优化视频帧的时序处理,无需额外输入即可实现实时抠图。该项目支持4K 76FPS和HD 104FPS的实时处理速度,可广泛应用于各种视频编辑和增强场景。

InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术,利用稀疏视图大型重建模型
3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉
InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架,能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型,提供多种模型变体,支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重,并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。
imaginAIry - 探索图像和视频的稳定扩散与AI生成
AI绘图GithubImaginAIry图像处理开源项目热门稳定扩散视频视频生成
imaginAIry是一个先进的AI工具,支持生成高稳定性的图像和视频。项目适用于Linux和macOS操作系统,支持Nvidia GPUs,可通过Python轻松集成。它集成了最新的视频帧插值技术和多种控制模式,如深度图、正常图和控制网图等。此外,imaginAIry还引入了视频输出支持多种格式,如MP4、WebP和GIF,用户可按需生成高质量媒体内容。
EasyVtuber - 基于AI的实时虚拟形象生成工具
AI虚拟主播EasyVtuberGithub实时动画开源项目视频会议角色脸部生成
EasyVtuber是一个开源的虚拟形象生成工具,利用面部特征识别和GAN技术实现实时动画效果。该项目支持在Google Meet、Zoom等视频会议平台上使用自定义卡通或漫画角色。EasyVtuber提供了详细的安装指南和自定义角色创建教程,使虚拟形象互动变得简单易用。该工具要求Python 3.8以上版本,Pytorch 1.7以上版本,并依赖pyvirtualcam、mediapipe和opencv-python等库。然而,值得注意的是,EasyVtuber在RTX 2070以下的显卡上可能无法实现实时运行。
VMamba - 高效的线性时间复杂度视觉骨干网络
GithubVMamba图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉
VMamba是一种创新的视觉骨干网络,将Mamba状态空间语言模型应用于计算机视觉。其核心是视觉状态空间块堆栈,结合2D选择性扫描模块,实现线性时间复杂度。VMamba在图像分类、目标检测和语义分割等多项视觉任务中表现出色,特别是在输入尺度扩展效率方面优于现有模型。项目提供多种规模的预训练模型,适用于各类视觉感知任务。
KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱,涵盖最新深度学习模型
BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目
KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码,支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂,并附有详细指南,即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新,确保用户体验最新技术进展。
enhancr - 基于AI的多功能视频增强软件
GithubTensorRTenhancr人工智能图形用户界面开源项目视频增强
enhancr是一款开源的视频增强软件,集成了AI驱动的帧插值和超分辨率功能。它支持NVIDIA TensorRT和NCNN推理引擎,兼容NVIDIA、AMD和Apple Silicon等多种GPU。软件提供图形界面,具备实时预览、批量处理和自定义模型等特性,可满足不同用户的视频增强需求。
Realistic_Vision_V2.0 - AI驱动的高品质摄影级图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.Space关键词提示图像生成开源项目模型高质量照片
Realistic_Vision_V2.0是一个开源的AI图像生成模型,专门用于创建逼真的肖像和场景。该模型支持8K超高清输出,能够呈现精细的皮肤纹理和自然的光线效果。为优化生成结果,模型提供了专门的提示模板和负面提示建议。结合特定的VAE和推荐参数,Realistic_Vision_V2.0能够生成高度写实、专业品质的图像。
ml-hugs - 从单个视频重建可动画化人体和场景的3D技术
3D重建GithubHUGS人体高斯分层动画生成开源项目神经辐射场
HUGS是一种利用神经辐射场的计算机视觉技术,能从单个视频重建背景场景和可动画化的人体3D表示。该开源项目提供完整实现,包括数据准备、模型训练和评估脚本。HUGS支持三种训练模式:联合人体和场景、仅人体以及仅场景,适用于多种应用场景。在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上,HUGS展现了优异的性能,为人体动画和场景重建研究提供了新思路。
EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型
EVF-SAMGithubSAM模型图像分割开源项目视觉语言融合语义分割
EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力,实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理,计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割,展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
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