bryant_meng

u2netp 的模型是 u2net 的轻量版，onnx 才 4668 KB，效果明显弱了一些，特别是脚相关区域，阴影，脸相关区域。指定区域分割，下面展示输入一个点，基于该点附近区域进行分割，看看官方的例子（windows，复现失败，哈哈）看看分割服装的版本，输出包含 Upper body, Lower body and Full body。感觉全身的接口是不是有些问题，哈哈，或者说结果是需要转化下才能可视化输出。上半身 OK，下半身不错，全身 fail。也是一样，全身看不到可视化的结果。

对影片进行场景分割，使用深度学习方案逐帧学习其色彩校正矩阵，同时通过质量检测算法剔除其中效果较差校色矩阵，然后按场景求得剩余色彩校正矩阵的均值，，通过对前后帧的内容进行光流估计，根据光流信息将前后帧像素都转换到中间帧，然后进行整合，生成中间帧，提升视频帧率，减少观看时的卡顿感。去噪、去压缩、去模糊、超分辨率、人像增强。，从而得到稳定的校正结果。火山引擎多媒体实验室。

未完待续。。。

社交媒体在诞生之初，本意是做一个最为透明、最为公平、普惠大众的公众传播平台，但由于算法基于人类偏好的推荐，及带有特定企图的传播者作祟，造成社交网络的破碎凌乱，煽动的、谬误的、偏见的信息被放大传播，不仅没法帮助我们理性讨论，也欠缺帮助人们做出最佳集体决策的能力。这一问题看起来无解，但目前我们找到了几个突破点和想法，主要是借鉴人类的意识加工机制，对原本分散的知识积累，快速进行全新重组。过去几十年研发的系统，都建立于一个假设，即默认测试数据与训练数据有相同的数据分布。吸收人类的归纳倾向，对数据分布算法进行泛化。

然而，随着计算机视觉技术的进步，现实世界中的噪声图像去噪问题也随之而来。为了在实现并发真实世界图像去噪数据集的同时促进对该问题的研究，作者们构建了一个新的基准数据集，其中包含不同自然场景的综合真实世界噪声图像。这些图像是由不同的相机在不同的相机设置下拍摄的。Exclusively Dark (ExDARK) 数据集是 7,363 张从极低光环境到黄昏（即 10 种不同条件）的低光图像的集合，具有 12 个对象类（类似于 PASCAL VOC），在图像类级别和局部对象边界上进行了注释盒子。

Prompt 提示词，‘img’ is the trigger word.Style template 风格模板电影迪士尼角色扮演数字艺术摄影（默认）幻想艺术霓虹朋克增强漫画书低多边形线条艺术输出长宽比画板，可以自己涂鸦，生成在结果中高级配置反向提示词没有特殊需求用默认的就行。样本步数越低生成图片的速度越快，但是相似度越低，经过测试，值的范围20-50影响不是很大。风格强度，值越高，让AI发挥想象力的空间就更大。生成图片的数量，数量越少，速度越快。