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在计算机视觉领域，如何高效地处理图像一直是研究的热点话题。近日，斯坦福大学的李飞飞教授和吴佳俊教授的团队发布了一项新的研究成果，提出了一种名为 “FlowMo” 的创新型图像 tokenizer。这种新方法在不依赖卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络(GAN)的情况下，显著提升了图像重建的质量。当我们看到一张猫咪的照片时，大脑可以瞬间识别出那是一只猫。然而，对于计算机而言，处理图像则显得复杂得多。计算机将图像视为庞大的数字矩阵，通常需要数百万个数字来表示每一个像素
科技界又迎来一位图像处理领域的重量级选手——LBM（Latent Bridge Matching，潜在桥梁匹配）。这款由 gojasper 团队倾力打造的神奇工具，正如其名，仿佛一座无形的桥梁，在图像的潜在空间中巧妙穿梭，实现了令人惊叹的图像效果转换。LBM 效率惊人，只需“一步到位”，便能达成诸多复杂的图像编辑任务。对象移除轻而易举你是否曾对着照片中不小心乱入的路人甲而懊恼不已?现在，有了 LBM，这些烦恼将一扫而空!据开发者介绍，LBM 的一大亮点在于其强大的对象移除能力。无需繁琐的Photoshop操
近日，微软研究院联合华盛顿大学、斯坦福大学、南加州大学、加利福尼亚大学戴维斯分校以及加利福尼亚大学旧金山分校的研究人员共同推出了 LLaVA-Rad，这是一种新型的小型多模态模型（SMM），旨在提升临床放射学报告的生成效率。该模型的推出不仅标志着医学图像处理技术的一大进步，也为放射学的临床应用带来了更多的可能性。在生物医学领域，基于大规模基础模型的研究已经展现出良好的应用前景，尤其是在多模态生成 AI 的发展下，可以同时处理文本与图像，从而支持视觉问答
微软最近对其经典的画图应用进行了升级，新增了基于 AI 的擦除功能，让用户在处理图像时更加轻松。这个功能的核心在于用户只需用鼠标圈选要删除的元素，AI 便能自动识别并将其擦除，这种操作大大简化了传统的图像处理流程。经过两个月的测试，这项新功能已正式向所有用户推送。用户只需在微软商店升级到最新版本，即可免费使用这一功能。不过，值得注意的是，由于 AI 模型需要在本地完成计算，实际使用时可能会花费一些时间，例如擦除某个元素可能需要40到80秒。在使用该功
麻省理工学院（MIT）的科学家正在开发一种人工智能(AI)工具，该工具能够生成逼真的卫星图像，以展示潜在的洪水情景。这项技术结合了生成式AI模型和基于物理学的洪水模型，旨在更准确地识别高风险区域，并为决策者提供可靠的可视化支持。AI+物理模型:生成更精准的洪水图像据Space.com报道，该工具首先通过物理学模型来识别有洪水风险的区域。然后，它会根据即将到来的风暴强度，生成该区域在洪水过后可能呈现的详细鸟瞰图。该工具采用了一种创新的方法，将生成式对抗网络（GAN）
随着数字艺术的发展，自动化的图像处理技术日益受到关注。近日，来自清华大学与腾讯 ARC 实验室的研究团队提出了一种名为 ColorFlow 的新型图像序列上色模型。这一模型旨在解决在黑白图像序列上色的同时，保持角色和物体身份一致性的问题，满足漫画和动画等行业的实际需求。ColorFlow 是一个三阶段的扩散基础框架，它充分利用上下文信息，通过参考图像池为黑白图像序列准确生成颜色。例如，该模型能够有效地为角色的发色和服装上色，确保与参考图像的色彩一致性。与以往需要针
北京智谱华章科技有限公司宣布，其旗下的智谱开放平台BigModel上线了首个免费的多模态API——GLM-4V-Flash。这一新模型基于4V系列模型的优秀能力，在图像处理方面实现了精确度的提升，进一步降低了开发者在各领域深入挖掘大模型的门槛。
妙刷是一款基于AI视觉技术的创意应用，致力于为用户提供简单易用的创作工具，让每个人都能轻松地将创意变为现实。妙刷将强大的AI能力整合到一个平台，提供图像处理、文本生成图像、音频可视化以及视频创作等多种功能。妙刷最大的特点在于降低了艺术创作的门槛，即使是没有任何创作经验的普通用户，也能利用AI技术，将日常生活中的点滴素材转化为独特的艺术作品。 例如，用户可以将宠物照片变成可爱的动漫形象，将风景照改造成充满奇幻色彩的艺术作品，甚至可以根据自己的
在图像处理技术不断突飞猛进的今天，基于Flux架构的IC-Light V2横空出世，凭借其16通道VAE和原生高分辨率特性，为数字图像处理带来革命性突破。这款新一代模型不仅在细节保留方面远超前作，更是将图像处理的精准度推向了新的高度。作为一款全能型图像处理工具，IC-Light V2展现出令人瞩目的适应性。无论是油画还是动漫风格的图像，它都能够游刃有余地进行处理，同时保持原有图像的精髓。相比前代产品SD1.5，IC-Light V2在细节保留方面的表现尤为出色，能够在处理过程中最大程度地保持
AI绘画定义AI绘画是一种革命性的图像生成技术，基于 深度学习算法 ，特别是 生成对抗网络（GAN） 和 扩散模型 。这种方法通过分析海量图像数据，学习并模拟人类绘画技巧，从而创造出全新的视觉作品。AI绘画不仅能准确捕捉和再现现实世界的复杂细节，还能融合不同的艺术风格，展现出令人惊叹的创造力和想象力。这一技术的核心在于将抽象的文字描述转化为具象的视觉表达，实现了从概念到可视化的自动化转变，极大地提升了图像生成的效率和多样性。AI绘画发展AI绘画技术的发展历