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迅排设计简介 迅排设计Poster-Design，一款漂亮易用且功能强大的创意图片编辑器，对标稿定设计、创客贴、Canva 等商业产品。迅排设计适用于海报生成、电商分享图、文章长图、视频/公众号封面等多种场景，无需下载软件即可轻松实现云端编辑、迅速完成图文排版。迅排设计Github仓库地址：https://github.com/palxiao/poster-design迅排设计Poster-Design特点：丝滑的页面操作体验，丰富的交互细节，基础功能完善采用服务端生成图片，能确保多端出图统一性，支持各种 CSS 特性简易 ai 抠图工具，上传图片一键去除背景技术栈：Vue3 、Vite5 、Vuex 、ElementPlus，开发体验畅快图片生成：Puppeteer、Express迅排设计Poster-Design支持功能：导入 PSD 文件解析成模板、在线导出图片下载。元素拖拽、组合、缩放、层级调整、对齐等操作。图片素材插入、替换、裁剪，图片容器等功能。SVG 素材颜色、透明度编辑，文字花字组合。画布自定义尺寸、滚轮缩放、自适应画布吸附对齐、辅助引导线、标尺功能。键盘快捷键、右键菜单快捷操作，复制删除等常用操作。风格二维码编辑，支持单色、渐变、自定义 logo 等。图层操作，支持拖拽变更层级。颜色调色板，原生级取色器颜色吸管（Chrome）。迅排设计完全免费，可在保留 MIT 开源许可证 的前提下使用。迅排设计自正式开源以来，受到了各界的广泛关注，其Github仓库在短短一个月内就获得了大量的关注。这表明迅排设计不仅在功能上满足了用户的需求，而且在社区支持和开源文化方面也展现出了良好的发展势头。迅排设计通过其强大的功能、易用的设计以及良好的社区支持，成为了市场上一款值得关注的在线图片编辑器和海报设计工具。

RMBG-2.0简介 RMBG-2.0是由BRIA ai开发的开源图像背景移除模型，它通过卷积神经网络（CNN），来实现高精度的前景与背景分离。RMBG-2.0模型在精心挑选的数据集上进行了训练，包括：一般图像、电子商务、游戏和广告内容，使其适用于支持大规模企业内容创建的商业用例。其准确性、效率和多功能性目前可与领先的 Source Available 型号相媲美。RMBG-2.0主要功能：高精度背景移除：能够准确地从各种类型的图像中分离前景对象。商业用途支持：适用于电子商务、广告设计和游戏开发等领域，支持大规模的企业级内容创作。云服务器无关架构：设计灵活，可以在不同的云平台和服务器上运行，便于扩展。多模态归因引擎：通过处理多种类型的数据（如图像与文本），增强模型的泛化能力，提高背景移除的准确性。数据训练平台：支持大规模数据训练，持续提升模型性能。RMBG-2.0技术原理与特性：深度学习基础：基于深度学习，尤其是CNN，来识别和分离前景与背景。数据训练：在大量标注数据上训练，学习精确的前景背景区分。多模态处理：利用多模态数据提高模型理解图像内容的能力。云无关性：确保模型的部署不依赖特定云环境，增加灵活性。数据烘焙：通过数据增强和预处理，提升模型对新场景的适应性和鲁棒性。RMBG-2.0如何使用？使用该模型只需简单的Python库调用，使用者可以方便地对图像进行背景去除，例如，通过Hugging Face的库加载模型，并进行图像预处理，即可实现背景移除。用户需要安装torch、torchvision、pillow、kornia和transformers等依赖库。RMBG-2.0许可与应用：RMBG-2.0以Creative Commons许可供非商业使用，商业应用需与BRIA签订协议。相比于前代版本，RMBG-2.0的准确率显著提升，从73.26%增加到90.14%，超越了一些知名的商业工具，如remove.bg。

MotionAgent一站式视频生成工具简介 MotionAgent是一个能将用户创造的剧本生成视频的深度学习模型工具。用户通过我们提供的工具组合，进行剧本创作、剧照生成、图片/视频生成、背景音乐谱写等工作。其中，通义千问 -7B 模型可以帮助生成高质量的剧本内容，文本生成图片模型可以生成剧照，而核心模型 I2VGen-XL 可以将剧照转化为视频，最后音乐生成模型可以生成想要的音乐。通过 MotionAgent，用户可以将自己的创意轻松变成现实。MotionAgent功能特性1、剧本生成（Script Generation）用户指定故事主题和背景，即可生成剧本，剧本生成模型基于LLM（如Qwen-7B-Chat），MotionAgent可生成多种风格的剧本2、剧照生成（Movie still Generation）通过输入一幕剧本，MotionAgent即可生成对应的剧照场景图片3、视频生成（Video Generation）图生视频，支持高分辨率视频生成4、音乐生成（Music Generation）MotionAgent可自定义风格的背景音乐

Motionshop简介 Motionshop，ai角色动画工具，通过先进的视频处理和3D渲染技术，Motionshop能够自动检测视频中的人物，并替换成3D卡通角色模型，生成有趣的AI视频。同时不改变视频中的其他场景和人物，被替换的3D角色能完整复刻原视频中人物的动作，动作保持一致。Motionshop项目主页：https://aigc3d.github.io/motionshop/Motionshop的技术原理：1、视频处理和背景提取： 利用视频处理技术，从原始视频中分离出人物，留下无人的背景。这一步涉及复杂的图像分析和处理，以确保背景的完整性和连贯性。角色检测： Motionshop使用基于变换器的框架紧密融合文本信息与现有封闭集检测器，实现零样本对象检测。分割与追踪： 成功检测目标后，通过视频对象分割追踪方法跟踪像素级目标区域。修补： 视频中剩余的图像区域通过视频修补技术完成，包括递归流完成、图像和特征域的双域传播等。2、姿势估计： 这一步骤使用姿势估计技术来分析视频中人物的动作。它涉及到对人体动作的捕捉和分析，使用CVFFS方法估计稳定的人体姿势，并采用SMPL人体模型表示3D人体。3、3D卡通角色动画生成： 根据估计出的姿势和动作，生成相应的3D动画人物。这个过程需要确保3D模型的动作与原视频中的人物动作相匹配。4、光照估计： 为了让3D模型更自然地融入原视频背景，需要估计视频中的光照条件，并对3D模型进行相应的光照处理。5、高性能渲染： Motionshop使用如TIDE这样的高性能光线追踪渲染器对3D卡通角色模型进行渲染，确保其具有高度的真实感和视觉效果。6、视频合成： 最后，Motionshop将渲染好的3D卡通角色合成回无人背景视频中，生成最终的视频成果。Motionshop如何使用：上传一段视频，AI自动识别视频中的运动主体人物，并一键替换成有趣的3D角色模型，生成与众不同的AI视频。第一步：上传一个包含人物的视频（请保证人物完整，视频时长不超过15秒）；第二步：选择视频中要替换的人物（自动选择）；第三步：选择要替换的虚拟角色模型并点击生成，等待10分钟即可生成结果。Motionshop基本上可以平替Wonder Studio。Wonder Studio可以自动化将现实场景中的人物转换替代成CG 角色，还可以进行动画、灯光和合成。

Audio2Photoreal简介 Meta ai最近发布了一项炸裂的技术：Audio2PhotoReal，从音频生成全身逼真的虚拟人物形象。它可以从多人对话中语音中生成与对话相对应的逼真面部表情、完整身体和手势动作。这些生成的虚拟人物不仅在视觉上很逼真，而且能够准确地反映出对话中的手势和表情细节，如指点、手腕抖动、耸肩、微笑、嘲笑等。Audio2PhotoReal工作原理：Audio2PhotoReal结合了向量量化的样本多样性和通过扩散获得的高频细节的优势，以生成更具动态性和表现力的动作。1、数据集捕获：首先捕获了一组丰富的双人对话数据集，这些数据集允许进行逼真的重建。2、运动模型构建：项目构建了一个包括面部运动模型、引导姿势预测器和身体运动模型的复合运动模型。3、面部运动生成：使用预训练的唇部回归器处理音频，提取面部运动相关的特征。利用条件扩散模型根据这些特征生成面部运动。4、身体运动生成：以音频为输入，自回归地输出每秒1帧的向量量化（VQ）引导姿势。将音频和引导姿势一起输入到扩散模型中，以30帧/秒的速度生成高频身体运动。5、虚拟人物渲染：将生成的面部和身体运动传入训练好的虚拟人物渲染器，生成逼真的虚拟人物。6、结果展示：最终展示的是根据音频生成的全身逼真虚拟人物，这些虚拟人物能够表现出对话中的细微表情和手势动作。Audio2Photoreal项目地址：https://github.com/facebookresearch/audio2photoreal/Audio2Photoreal论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.01885.pdf

Cody Former简介 CodeFormer是一个高级的人工智能图像处理工具，Cody Former专注于面部修复、图片清晰化以及视频去除马赛克和修复。CodeFormer利用了先进的ai技术，包括基于Transformer的架构和注意力机制，能够有效地分析和处理图像，使之恢复如新，增强颜色，恢复面部细节，并减少照片中的噪点。CodeFormer特别适用于老照片的修复，使得珍贵的记忆得以生动再现。CodeFormer作为一个开源项目，在GitHub上可以找到其源代码和相关文档，支持通过GPU或CPU进行加速处理，但使用GPU需要确保系统配置满足CUDA和cuDNN的要求。对于非技术用户，它也提供了图形界面的一键安装版本，简化了安装和使用流程。此外，CodeFormer在处理效果上被广泛认为是非常强大的，能够实现马赛克去除，提升图像质量，甚至在视频修复领域也有出色表现。CodeFormer项目地址：https://shangchenzhou.com/projects/CodeFormer/ CodeFormer下载地址：https://github.com/sczhou/CodeFormerCodeFormer主要功能特征：1、图像修复与增强人脸修复：特别擅长处理低质量、模糊或损坏的面部图像，能够去除图像中的噪声、马赛克，修复划痕或模糊区域，恢复细节，使面部图像接近原始清晰度和色彩。色彩化：能够将黑白或单色图像转换为彩色，赋予历史照片新的生命。破损图像修复：对于缺失部分或涂鸦破坏的图像，CodeFormer能进行智能修复，尽可能恢复原貌。多人图像增强：不仅适用于单人图像，也能处理包含多个人物的图片，提升整体图像质量。自动编码器技术：利用自动编码器实现图像变换，包括清晰化和色彩调整，优化图像视觉效果。2、视频处理视频增强去码：针对视频中的模糊、抖动、颜色失真等问题，CodeFormer能提供修复，提升视频的清晰度和稳定性。超分辨率重建：能够将低分辨率视频升级到高分辨率，改善观看体验。帧级处理：逐帧分析和修复视频，确保整个视频的一致性和高质量。CodeFormer的安装步骤是什么？1、确保Python环境：首先，需要安装Python 3.8版本。你可以直接从Python官网下载Python 3.8，避免使用最新版本以防止潜在的依赖问题。或者，选择安装Anaconda，它是一个包含Python和众多科学计算库的发行版，便于管理环境。安装Anaconda后，创建一个名为codeformer的虚拟环境，指定Python版本为3.8。2、安装Git：下载并安装Git，这是一个版本控制系统，用于从GitHub上克隆CodeFormer的源代码。3、安装PyTorch：对于PyTorch的安装，推荐使用命令行工具（如Anaconda Prompt而非普通CMD），输入特定命令安装PyTorch，确保选择与你的Python环境兼容的版本。如果遇到“conda”命令不可用的问题，确保在Anaconda Powershell Prompt中执行安装命令。4、克隆CodeFormer源码：打开终端（如Windows的CMD或Anaconda Prompt），使用git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer命令将CodeFormer项目从GitHub复制到本地。5、安装依赖库：进入克隆后的CodeFormer文件夹，通过运行pip install -r requirements.txt -q来安装所有必需的Python库。如果遇到安装速度慢的问题，可以使用国内的镜像站，如清华大学的TUNA镜像，通过添加-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple来加速下载。但需注意，某些库可能在特定镜像站中不可用，如tb-nightly，这时可能需要单独从其他镜像站如阿里云下载。6、配置环境：确保所有操作都在CodeFormer的项目目录下进行，避免路径错误。7、额外处理：如果在使用镜像站时遇到特定库无法安装的问题，比如tb-nightly，需要单独处理，例如使用阿里云的镜像安装该库。完成上述步骤后，理论上CodeFormer的环境就搭建完成了，接下来可以按照项目文档的指示进行模型的编译和使用，以便开始人脸修复或其他图像处理任务。对于不熟悉编程的用户，推荐直接使用官方提供的在线服务，以更简单的方式体验CodeFormer的功能。 相关资讯： 如何使用CodeFormer修复老旧照片和去除马赛克？

SupIR简介 SupIR是一个通过增加模型规模来提升图像修复能力的技术，SupIR能够根据文本提示进行智能修复，提高图像修复的质量和智能程度。SupIR是一种突破性的图像恢复方法，它利用了生成先验和模型放大的力量。利用多模态技术和先进的生成先验，SUPIR标志着智能和逼真的图像恢复的重大进步。作为 SUPIR 中的关键催化剂，模型缩放极大地增强了其功能，并展示了图像恢复的新潜力。SupIR的主要功能：图像修复和文本引导的修复，利用了模型放大、多模态技术和结果表明，SUPIR在各种图像修复任务和复杂处理场景中都有出色的表现，特别是在处理真实世界复杂场景中的能力令人印象深刻。SupIR还进行了用户定制和交互行为，用户可以通过简单的文本指令控制图像修复过程，为图像修复提供了新的交互维度。SupIR应用场景：景观图像修复通过图像修复让大自然栩栩如生，突出风景照片中的自然之美。人脸图像修复展现真实的表情 -- 增强每一个细节，使人像栩栩如生。动物图像修复绒毛和活力：在动物图像修复中将皮毛和魅力带入生活。建筑图像处理用现代技术振兴建筑遗产。游戏图像增强以惊人的清晰度和细节体验重制版游戏世界。电影重生与经典还原以原始的细节体验电影的黄金时代。复古照片修复重新发现过去 - 以生动的清晰和细节将历史带入生活。SupIR技术的应用将极大提升图像修复的效率和质量，为图像处理领域带来了新的突破和可能性。

MedisGo简介 MedisGo，一款视频在线提取工具，视频解析下载工具，支持流媒体下载 、视频下载 、 m3u8下载 、B站视频下载。MedisGo特点MedisGo支持m3u8视频在线提取工具 流媒体下载m3u8下载。无需抓包：使用软件自带浏览器可以轻松嗅探网页中的视频资源，通过嗅探到的资源列表选择自己想要下载的资源，简单快速。移动播放：可以轻松无缝的在 PC 和移动设备之前切换，下载完成后即可使用手机观看视频。批量下载：支持同时下载多个视频和直播资源，高速带宽不闲置。MedisGo使用方法第1步：在软件的【素材提取】选项中输入网址第2步：随后在下载列表选项就可看到下载链接，如果没有，可以在素材提取中按一下刷新按钮。MedisGo基础设置选择文件夹： 视频下载的路径下载器主题： 支持浅色和深色模式在新窗口中打开浏览器： 开启了之后浏览器页面会独立出一个窗口。下载完成提示： 开启之后下载完成会出现系统提示MedisGo项目在Github已经获得1.6K的stars和201K的下载量，是一款十分火爆的视频解析下载工具。运行MedisGo代码需要 node 和 pnpm，node 需要在官网下载安装，pnpm 可以通过npm i -g pnpm安装。