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当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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人像抠图介绍 人像抠图对输入含有人像的图像进行处理,无需任何额外输入,实现端到端人像抠图,输出四通道人像抠图结果,如下图所示: 抠图系列模型 图像人像抠图 通用抠图(支持商
3020tensorflowcv
DCT-Net人像卡通化模型 论文 | 项目主页 输入一张人物图像,实现端到端全图卡通化转换,生成二次元虚拟形象,返回卡通化后的结果图像。 其生成效果如下所示: 本仓库提供DCT-Net日漫风转换模
1720tensorflowcv
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基于连续语义增强的神经机器翻译模型介绍 本模型基于邻域最小风险优化策略,backbone选用先进的transformer-large模型,编码器和解码器深度分别为24和3,相关论文已发表于ACL 20
2360tensorflownlp
读光文字检测 News 2023年10月: 新增DBNet通用场景模型和轻量化端侧模型转onnx和onnx推理功能 2023年6月: 新增轻量化端侧行检测模型和行识别模型 2023年3月: 新增DB
1870tensorflowcv
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>>返回卡通化系列模型专题页 DCT-Net人像卡通化-扩散模型-漫画风 论文 | 项目主页 输入一张人物图像,实现端到端全图卡通化转换,生成漫画风格虚拟形象,返回风格化后的结果图像。 其生成效果如下
1560tensorflowcv
本产品面向喜爱棋牌类游戏的玩家 相对于传统的棋盘图色识别,本方案使用YOLO的AI图像识别,可以识别桌面上任意窗口的棋盘状态。 后端的AI行为引擎使用深度残差神经网络和蒙特卡洛树搜索结合,实现复杂决策的行为输出。
1430C/C++人工智能
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基于连续语义增强的神经机器翻译模型介绍 本模型基于邻域最小风险优化策略,backbone选用先进的transformer-large模型,编码器和解码器深度分别为24和6,相关论文已发表于ACL 20
2050tensorflownlp
风格迁移介绍 给定内容图像和风格图像作为输入,风格迁移模型会自动地将内容图像的风格、纹理特征变换为风格图像的类型,同时保证图像的内容特征不变 项目主页 模型描述 本模型将视觉注意力与图像风格迁移任务
2240tensorflowcv
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>>返回卡通化系列模型专题页 DCT-Net人像卡通化-扩散模型-插画风 论文 | 项目主页 输入一张人物图像,实现端到端全图卡通化转换,生成插画风格虚拟形象,返回风格化后的结果图像。 其生成效果如下
1430tensorflowcv
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读光文字检测 News 2023年6月: 新增轻量化端侧行检测模型和行识别模型 2023年3月: 新增DBNet训练/微调流程,支持自定义参数及数据集,详见代码示例。 2023年2月: 新增业界主流
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