LabelU 开源标注工具

商汤科技推出的”商汤日日新”大模型体系涵盖自然语言生成、文字生成图片、感知模型标注和模型研发等功能。该公司以”大模型+大算力”作为通用人工智能领域的发展战略，推出了多种大模型和能力，包括自然语言处理、内容生成、自动化数据标注和自定义模型训练。

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一个用于图像和视频修复的应用程序，它使用ESRGAN模型进行训练，该模型使用合成数据进行图像和视频的恢复。它支持各种模型、选项和推理方法，并且提供在线和离线演示、更新和使用指南。 Real-ESRGAN旨在开发实用的通用图像/视频恢复算法，可以恢复各种来源的图像，如动画视频、照片和视频。 Real-ESRGAN ncnn Vulkan是Real-ESRGAN的ncnn实现版本，从realsr-ncnn-vulkan项目中汲取了许多灵感。 在使用Real-ESRGAN进行图像修复时，可以直接下载项目的执行程序进行运行。如果无法下载，可以使用提供的链接进行下载。 此外，Real-ESRGAN项目还提供了详细的使用说明和演示，包括图片测试修复超分和视频测试修复超分的步骤。 总的来说，Real-ESRGAN是一个功能强大的图像/视频修复工具，具有实用性强、操作简便等特点。

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Segment-Anything是一个模型，它提供了运行推理的代码、训练模型的检查点下载链接以及示例笔记本。以下是Segment-Anything的功能特点总结： 推理功能：Segment-Anything模型通过使用已训练的模型检查点，可以对图像进行分割，并提取出图像中各个区域的感兴趣部分。 模型检查点下载：用户可以从该项目中获取已经训练好的模型检查点，以便在自己的应用中使用或进行二次开发。 示例笔记本：Segment-Anything提供了一些示例笔记本，展示了如何使用该模型进行图像分割的步骤和方法。 开放源代码：Segment-Anything的代码是开放源代码，并使用Apache-2.0许可证进行授权，这意味着用户可以自由地使用、修改和分发代码。

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RVM 专为稳定人物视频抠像设计。不同于现有神经网络将每一帧作为单独图片处理，RVM 使用循环神经网络，在处理视频流时有时间记忆。RVM 可在任意视频上做实时高清抠像。在 Nvidia GTX 1080Ti 上实现 4K 76FPS 和 HD 104FPS。此研究项目来自字节跳动。

PhotoMaker，利用多张照片作为身份ID，获取人物特征，然后根据描述生成符合描述的人物照片创造出一个新的、个性化的人物图像。 PhotoMaker也能把几个不同人的照片特征混合在一起，创造出一个全新的人物形象。还能改变照片人物的性别、年龄和生成多种风格的其他照片。快速逼真，效果自然。 PhotoMaker主要功能： PhotoMaker主要特点： PhotoMaker如何工作？ PhotoMaker首先分析照片，识别出每张照片中人物的特征，比如面部特征、发型、服装风格等。然后，它将这些特征结合起来，创建一个新的图像。这个图像基本上是你的脸，但可能有着电影明星的发型和表情，同时穿着那张历史服装照片中的服装。 最终的结果是一张全新的照片，这张照片展示了一个独特的人物形象：看起来像你，但具有其他照片中人物的特征和风格。这就是PhotoMaker的核心功能——结合多个不同照片的特征，创造出一个全新、个性化的图像。 源码：https://github.com/TencentARC/PhotoMaker