动态水印也能去除?propainter一键视频抠图整合包下载-编程思维

ProPainter是一个基于E2FGVI实现的AI视频编辑工具,它结合了增强的传播和Transformer机制,能够快速高效地进行视频修复和水印去除 功能特点 · 对象移除:智能地检测和移除视频中的动态物体,对于去除不需要的元素或错误的特效非常有用   · 对象补全:填补视频中缺失的区域,通常用于修复受损的视频帧或损坏的部分,使其看起来完整和连贯     最新中文版: 百度网盘:http

川普真会说中文?连嘴型都同步,用videoretalking一键生成你的ai播报员-编程思维

你能想到这种画面吗?霉霉在节目中用普通话接受采访,特朗普在老家用中文脱口秀,蔡明老师操着一口流利的英文调侃潘长江老师..   这听起来似乎很魔幻,可如今全部由VideoReTalking实现了 你只需要传入一个视频文件和音频文件,它会生成一个新的视频,在这个视频里,不仅人物的嘴型会与音频同步,就连表情也会随着声音的起伏发生变化,而整个过程都在没有用户干预的情况下按顺序处理   工作流程 1、表

codeformer一款既能人脸修复、还能视频去码的ai软件,附下载使用教程-编程思维

CodeFormer是一款强大的人工智能工具,主要用于图像和视频的修复和增强。它基于深度学习技术,特别是人脸复原模型,可以轻松修复和增强面部图像,提升照片和视频的质量和视觉效果 工作原理 1、通过自动编码器实现人脸的变换,包括色彩化、清晰化、去马赛克修复等功能 2、采用了预训练VQGAN离散码本空间的方法,将人脸复原任务转成Code序列的预测任务,大幅度降低了复原任务映射的不确定性。同时,VQ

一秒出图?sdxl-turbo实时ai绘画整合包下载-编程思维

  SDXL Turbo是一种快速生成的AI构图模型,它基于一种称为对抗性扩散蒸馏的新训练方法,该方法允许在1到4个步骤中以高图像质量对大规模基础图像扩散模型进行采样,并将其与对抗性损失相结合,以确保即使在一个或两个采样步骤的低阶模式下也能获得高图像保真度 简单说,就是快速成图的同时质量上却不打折扣,SDXL Turbo有多快?快到可以使用摄像头实时生成图片   SDXL-Turbo下载:

人人都是艺术家!ai工具doodly让潦草手绘变精美画作-编程思维

AI绘画界太卷了,一天一个新东西,不久前刚给大家介绍了可以一秒出图的SDXL-Turbo,今天来聊一聊另一位重磅选手Doodly 有用过Stable Diffuison的小伙伴都知道,想要生成一张高质量的图片,需要输入非常详细的提示词,并伴随多次“摇色子”才能获得满意的结果,有没有简便的方法呢? Doodly开创了一种新的方式,你只需随手画个草图,AI就会很好的理解其中的意思,并自动生成细节丰

图像识别算法--vgg16-编程思维

前言:人类科技就是不断烧开水(发电)、丢石头(航天等)。深度学习就是一个不断解方程的过程(参数量格外大的方程) 本文内容: 1、介绍VGG16基本原理 2、VGG16 pytorch复现 图像识别算法--VGG16 目录图像识别算法--VGG161、参考文献2、VGG16理论2.1 VGG16 优点2.2 VGG16网络结构图2.2.1 复现代码 1、参考文献 VGG16:[1]SIMONYA

元宵节家里煮了多少汤圆?合合信息扫描全能王“拍照计数”一键盘点-编程思维

元宵将至,新春节庆氛围浓厚依旧。厨房里,餐桌上,一碗碗热气腾腾的汤圆、皮薄馅足的饺子,织就了年节温暖幸福的画面。近期,合合信息旗下扫描全能王APP“拍照计数”功能获得广大用户的关注。该功能基于图像AI技术,可以对图片中用户指定的目标物体进行统计,快速“点出”出图片中的物体数量。想要大致数清汤圆、饺子、车厘子、苹果等年货的数量,只需轻轻一拍,答案即可呈现。   扫描全能王

探究二维码技术:连接现实与数字世界的桥梁-编程思维

引言: 二维码已经成为现代社会中广泛应用的一种技术工具。它不仅在商业领域中被广泛使用,还在日常生活中发挥着重要的作用。本文将介绍二维码的概念、原理以及在不同领域中的应用,帮助读者更好地理解并利用二维码技术。 二维码生成器 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://amd794.com/qrcodegenerator 什么是二维码? 二维码是一种由黑白

【论文解读】transformer小目标检测综述-编程思维

一、简要介绍       Transformer在计算机视觉领域迅速普及,特别是在目标识别和检测领域。在检查最先进的目标检测方法的结果时,我们注意到,在几乎每个视频或图像数据集中,transformer始终优于完善的基于cnn的检测器。虽然基于transformer的方法仍然处于小目标检测(SOD)技术的前沿,但本文旨在探索如此广泛的网络所提供的性能效益,并确

入境游火了!合合信息扫描全能王“扫描证件”功能获海外用户追捧-编程思维

春节脚步渐近,全国多地出入境证件办理量增长明显。国家移民管理局从1月11日起正式施行便利外籍人员来华5项措施,进一步打通外籍人员来华经商、学习、旅游的相关堵点。某头部旅行服务公司发布的《2024春节旅游市场预测报告》显示,春节期间入境游订单同比增长10倍以上,主要客源地国家为日本、美国、韩国、马来西亚、澳大利亚、英国、加拿大等。辽阔的中华大地上,入境游正在寒冷的冬天里极速“升温”。   签

opencv计算机视觉学习(15)——浅谈图像处理的饱和运算和取模运算-编程思维

如果需要其他图像处理的文章及代码,请移步小编的GitHub地址   传送门:请点击我   如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice   本来在前面博客 OpenCV计算机视觉学习(2)——图像算术运算 &图像阈值(数值计算,掩膜mask操作,边界填充,二值化)里面已经学习了图像的数值计算,即常量加减等。但是在

根据语音生成全身姿态;基于变分贝叶斯框架的vae模型;cfg是一种隐式的perceptual loss!-编程思维

本文首发于公众号:机器感知 根据语音全身姿态;基于变分贝叶斯框架的VAE模型;CFG是一种隐式的Perceptual Loss! Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题,作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实。当前最先进的模型依赖于CFG来提高样本质量,但其有效性尚未完全搞清楚,本文提出CFG的有效性部

visionpro学习笔记(6)——如何使用quickbuild-编程思维

如果需要了解其他图像处理的文章,请移步小编的GitHub地址   传送门:请点击我   如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice   VisionPro有很多的示例和算子,这里展示如何使用VisionPro,即如何搭建QuickBuild示例工程。我自己的笔记不会按照顺序一一展示出来的,也许那个文章先OK,我会先r

llm增强llm;通过预测上下文来提高文生图质量;spikformer v2;同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架-编程思维

文章首发于公众号:机器感知 LLM增强LLM;通过预测上下文来提高文生图质量;Spikformer V2;同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架 LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition 本文研究了如何高效地组合现有的基础模型以实现新功能的问题,文章提出了CALM(Composition to Augmen

图像和视觉理论基础-编程思维

  从本节开始,我对图像处理的理论基础过一遍。这里的内容都是老师的笔记,我搬运于此,仅此而已。   首先是图像和视觉基础,主要分为视觉基础,成象基础,图像基础: 视觉基础:人眼与亮度视觉;颜色视觉 成象基础:成象模型;成象变换;采样和量化 图像基础:像素间联系;图像运算;图像坐标变换;图像格式 1,视觉基础 1.1  人眼与亮度视觉   人眼是人类视觉系统的重要组成部分,由晶状体和视网膜组成

visionpro学习笔记(5)——极轴展开工具polarunwraptool-编程思维

如果需要了解其他图像处理的文章,请移步小编的GitHub地址   传送门:请点击我   如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice   VisionPro有很多的示例和算子,这里展示一个基础的算子Polar Unwrap Tool。我自己的笔记不会按照顺序一一展示出来的,也许那个文章先OK,我会先release出来的

铅华洗尽,粉黛不施,人工智能ai基于propainter技术去除图片以及视频水印(python3.10)-编程思维

视频以及图片修复技术是一项具有挑战性的AI视觉任务,它涉及在视频或者图片序列中填补缺失或损坏的区域,同时保持空间和时间的连贯性。该技术在视频补全、对象移除、视频恢复等领域有广泛应用。近年来,两种突出的方案在视频修复中崭露头角:flow-based propagation和spatiotemporal Transformers。尽管两套方案都还不错,但它们也存在一些局限性,如空间错位、时间范围有限

直接对三通道的hobject 阈值分割 结果如何?-编程思维

对哪些通道进行阈值分隔 猜测一:只对第一个通道进行阈值分割,可能有多个区域。 猜测二,对三个通道分别进行阈值分割,有多个区域。 个人感觉猜测一比较合理。假定猜测二正确,对结果用ReduceDomain ,各通道的结果会受其它通道干扰。 开发及运行环境。操作系统win7 开发工具:VS2022 图像处理库:halcon12CreateImage函数用