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
morethink program
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
灰度图膨胀。图像的宽度和高度不变。 简单情况 下面创建一个3*3的灰度图,左上角为1,右下角为3,其它为0。 byte[] barr = new byte[9]; barr[0] = 1; barr[8] = 3; var img = WHCSHalCon.Base.Cr