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RemoveBackgroundAI.com是一款基于人工智能技术的在线工具，可以快速准确地去除图像和视频的背景，方便广告设计、社交媒体和视频制作等领域的用户使用。
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Facetune是一款面部美容修图软件，主要功能包括磨皮、美白、修复、美化、红眼修复等。Facetune有两个版本，分别是Facetune2和Facetune Video。
Pic2Game AI是一个可以将您的照片转化成游戏场景和角色的工具。它使用AI技术来重新想象您的家庭、朋友、宠物、食物和风景，并以您喜爱的游戏中的艺术形式呈现。它的主要优点是可以将普通照片转化成富有创意和趣味性的游戏风格的图像。
ImgPilot允许用户将草图转换成令人惊叹的艺术作品。它利用Lepton AI的技术，通过用户选择的绘画风格，将简单的草图转化为精美的艺术作品。
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SmolVLM-256M 是由 Hugging Face 开发的多模态模型，基于 Idefics3 架构，专为高效处理图像和文本输入而设计。它能够回答关于图像的问题、描述视觉内容或转录文本，且仅需不到 1GB 的 GPU 内存即可运行推理。该模型在多模态任务上表现出色，同时保持轻量化架构，适合在设备端应用。其训练数据来自 The Cauldron 和 Docmatix 数据集，涵盖文档理解、图像描述等多领域内容，使其具备广泛的应用潜力。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供，旨在为开发者和研究人员提供强大的多模态处理能力。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列，基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型集成了新增量预训练的InternViT和各种预训练的大型语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。它支持多图像和视频数据，并且在多模态任务中表现出色，能够理解和生成与图像相关的文本内容。
UniTok是一种创新的视觉分词技术，旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术，显著提升了离散分词器的表示能力，使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈，为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色，例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持，为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。
Civitai是一个专门分享和发现人工智能绘画创作资源的平台，里面充满大佬们上传的自己的AI绘画模型以及训练模型的数据。这个平台为艺术家和爱好者提供了非常具有创意的方法，可以通过AI生成高质量的艺术作品。
NudsTopBot是一款基于人工智能技术的照片处理工具，通过去除照片中的衣物，展现女性的身体曲线和美感，让您的照片更加出彩。
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ComfyUI-LumaAI-API是一个为ComfyUI设计的插件，它允许用户直接在ComfyUI中使用Luma AI API。Luma AI API基于Dream Machine视频生成模型，由Luma开发。该插件通过提供多种节点，如文本到视频、图像到视频、视频预览等，极大地丰富了视频生成的可能性，为视频创作者和开发者提供了便捷的工具。
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PhotoAI头像生成器是一款基于AI的移动应用,它可以使用户只需要几张低质量的自拍照,就能生成专业级的头像照片。该应用拥有强大的人像分割和图像增强算法,可以自动识别人脸区域,进行美型、磨皮、微笑增强等多种智能美化编辑,输出清晰自然的头像效果。用户可以随时随地使用手机拍照,获得高质量头像,无需复杂的摄影设备和环境,非常方便快捷。
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InternVL3是由OpenGVLab开源发布的多模态大型语言模型（MLLM），具备卓越的多模态感知和推理能力。该模型系列包含从1B到78B共7个尺寸，能够同时处理文字、图片、视频等多种信息，展现出卓越的整体性能。InternVL3在工业图像分析、3D视觉感知等领域表现出色，其整体文本性能甚至优于Qwen2.5系列。该模型的开源为多模态应用开发提供了强大的支持，有助于推动多模态技术在更多领域的应用。
StarVector 是一个先进的生成模型，旨在将图像和文本指令转化为高质量的可缩放矢量图形（SVG）代码。其主要优点在于能够处理复杂的 SVG 元素，并在各种图形风格和复杂性上表现出色。作为开放源代码资源，StarVector 推动了图形设计的创新和效率，适用于设计、插图和技术文档等多种应用场景。
Depositphotos的免费图像背景去除工具可以自动将图像背景变为透明，无需设计技能。用户只需上传图像，等待几秒钟，即可下载带有透明背景的图像。
NUWA-Infinity是微软推出的一个艺术作品生成平台，它能够创作西方油画、自然风景、抽象艺术等多种风格的艺术作品。该平台支持文本到图像、图像到视频、图像外扩等多种创作方法。
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StructLDM是一个结构化潜在扩散模型，用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体，并支持不同级别的可控生成和编辑，如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下，实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出，相关论文发表于ECCV 2024。
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InstantCharacter 是一个基于扩散变换器的角色个性化框架，旨在克服现有学习基础自定义方法的局限性。该框架的主要优点在于开放域个性化、高保真结果以及有效的角色特征处理能力，适合各种角色外观、姿势和风格的生成。该框架利用一个包含千万级样本的大规模数据集进行训练，以实现角色一致性和文本可编辑性的同时优化。该技术为角色驱动的图像生成设定了新的基准。
