虾壳是一款功能强大、交互自然的智能聊天机器人
[“娱乐聊天”，”寻求帮助”，”学习交流”，”陪伴聊天”，”创作激发”]
我觉得今天心情不太好，和虾壳聊聊天让我开心起来。
虾壳，明天南京会不会下雨呀?我要去南京出差。
虾壳，能给我讲个笑话吗?我需要放松一下。
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SmartEraser是中国科学技术大学与微软亚洲研究院推出的图像编辑技术，专门用在从图像中移除用户指定的对象。SmartEraser基于创新的“掩码区域引导”（Masked-Region Guidance）范式，与传统的“掩码和修复”（mask-and-inpaint）方法不同，SmartEraser保留掩码区域作为移除过程的引导，能更准确地识别和移除目标对象，同时有效保留周围上下文。SmartEraser基于Syn4Removal大规模高质量数据集进行训练，引入掩码增强技术和基于CLIP的视觉引导，SmartEraser在对象移除任务中展现出卓越的性能。
目标对象识别与移除：准确识别用户基于掩码指定的目标对象，将其从图像中移除。上下文保留：在移除目标对象的同时，保留周围环境的细节和结构，确保图像的视觉连贯性。高质量图像生成：生成的图像在视觉上与原始图像保持一致，没有明显的失真或 artifacts。鲁棒性：对用户提供的不同形状和大小的掩码具有较高的鲁棒性，适应各种输入条件。适用于复杂场景：在复杂的场景中，如包含多个对象和复杂背景的图像中，有效地移除目标对象。
掩码区域引导范式：保留掩码区域：与传统的“掩码和修复”方法不同，SmartEraser保留掩码区域在输入中的位置，将其作为移除过程的引导。模型能准确识别需要移除的对象，减少在掩码区域重新生成对象的风险。上下文信息：用户定义的掩码通常会超出目标对象本身，有助于模型在最终结果中保留周围上下文，使生成的图像更加自然和真实。Syn4Removal数据集：合成数据生成：训练符合新范式的模型，用合成方法构建训练数据。该方法涉及将不同图像中的对象实例粘贴到不同的背景图像上，形成输入图像。粘贴对象的掩码作为输入掩码，原始背景图像作为真实值。大规模数据集：Syn4Removal数据集包含100万对图像三元组，涵盖多样的场景和对象类型，为模型训练提供丰富的数据支持。基于文本到图像扩散模型的框架：掩码增强：为增强模型对用户输入不同掩码形状的鲁棒性，在训练过程中应用多种掩码变形方法，模拟用户输入掩码的形状。这些方法包括原始掩码、腐蚀掩码、膨胀掩码、凸包掩码、椭圆掩码和边界框与贝塞尔曲线掩码。基于CLIP的视觉引导：用预训练的CLIP模型提取移除目标的视觉特征，映射到文本编码器的特征空间中。损失函数：模型的训练损失函数基于标准的扩散过程，最小化预测噪声和实际噪声之间的差异优化模型参数。
项目官网：https://longtaojiang.github.io/smarteraserGitHub仓库：https://github.com/longtaojiang/SmartEraserarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08279
个人照片编辑：用在移除旅游照片中的路人、家庭照片中的不希望出现的人物或物体，及清理证件照和社交媒体头像的背景。专业图像处理：在广告和营销中，移除产品摄影中的干扰元素，优化广告设计的背景。 平面设计：协助平面设计师在海报和封面设计中突出焦点，移除不必要的背景元素。 文物修复：在文物修复中，如古画修复，移除污渍和破损。医疗和科研：在医学影像处理中，如X光和CT图像，移除设备伪影和标记；在科研图像处理中，如显微镜和卫星图像，清理背景噪声和干扰，提高图像分析价值。
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Zerox是开源的本地化高精度OCR工具，基于GPT-4o-mini模型，无需提前训练实现零样本识别。Zerox支持PDF、DOCX、图片等多种格式文件，擅长处理扫描版文档及复杂布局文件，如含表格、图表等。Zerox工作流程是将文件转换为图像后进行OCR识别，最终输出Markdown格式文档，方便用户编辑和使用。Zerox提供API接口，便于开发者集成到应用中，实现自动化文档处理，广泛应用于企业文档管理、学术研究、法律金融以及教育等领域，极大提升文档信息提取的效率和准确性。
零样本OCR识别：无需用户提供大量样本进行训练，直接对各种类型的文档进行高精度的文本提取，节省训练模型的时间和精力。多格式文件支持：兼容PDF、DOCX、图片等多种常见格式的文件，对扫描版文档有很好的处理效果。复杂布局处理：准确识别和处理包含表格、图表等复杂布局的文件，提取出完整的文档信息，为用户提供更全面、准确的文档内容。Markdown格式输出：将识别结果转换为Markdown格式，方便用户进行后续的编辑和整理，能较好地保持文档的视觉和结构完整性。API接口提供：具备API接口，方便开发者集成到自己的应用程序中，实现自动化、批量化的文档处理功能，提高工作效率，拓展工具的应用范围和灵活性。
文件转换：将用户提交的PDF、DOCX等格式的文件转换为一系列图像。针对图像中的文字进行识别，将文件转换为图像格式是进行OCR识别的必要步骤，便于后续模型对文字内容进行准确提取。GPT-4o-mini模型识别：基于GPT-4o-mini模型对转换后的图像进行OCR识别。模型基于深度学习技术，对图像中的文字进行分析和识别，理解复杂的布局和格式，准确提取出文字内容。结果转换与汇总：将每个图像的OCR识别结果转换成Markdown格式，将所有页面的Markdown结果汇总在一起，形成一个完整的Markdown文档。这一过程涉及到格式的转换，且需要对识别结果进行整合和优化，确保输出的文档内容完整、结构清晰，方便用户进行后续的查看、编辑和使用。
GitHub仓库：https://github.com/getomni-ai/zerox在线体验Demo：https://getomni.ai/ocr-demo
企业文档管理：快速处理和整理大量PDF、扫描文档等，提高办公效率，便于资料归档和信息检索。学术研究：高效提取文献资料中的文本信息，方便研究人员整理、引用和进行数据分析，提升研究效率。法律和金融行业：准确提取合同、报告等复杂文档中的关键信息，辅助合同审核、报告生成与分析，降低风险。教育领域：助力教师制作教学资料，方便学生整理和复习学习资料，提高教学和学习效率。内容创作与编辑：为内容创作者提供便捷的文档转换工具，快速将各种格式的文档转换为Markdown格式，方便编辑和发布。
数据驱动聊天机器人，提升效率
AnswerFlow AI可以用于生成销售报告、客户支持、销售分析、产品开发等多个场景
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Video Alchemist是Snap公司等推出的新型视频生成模型，具备多主体、开放集合个性化能力，能根据文本提示和参考图像生成视频，无需在测试时进行优化。模型基于Diffusion Transformer模块，通过双重交叉注意力层将参考图像嵌入和主体级文本提示融入视频生成过程。Video Alchemist还引入了自动数据构建管道和多种数据增强技术，以增强模型对主体身份的关注，避免“复制粘贴效应”。为评估其性能，还提出了MSRVTT-Personalization新的视频个性化基准。
个性化视频生成：具备内置的多主体、开放集合个性化能力，能同时对前景对象和背景进行个性化生成，无需在测试时进行优化。基于文本提示和参考图像的条件生成：给定一个文本提示以及一组参考图像来概念化提示中的实体词，Video Alchemist能根据文本和参考图像生成相应的视频。Diffusion Transformer模块应用：模型基于新的Diffusion Transformer模块构建，通过额外的交叉注意力层将每个条件参考图像及其对应的主体级文本提示进行融合，实现多主体条件的生成，将每个主体的文字描述与其图像表示绑定在一起。
多主体开放集合个性化：Video Alchemist具备内置的多主体、开放集合个性化能力，能同时对前景对象和背景进行个性化生成，无需在测试时进行优化。可以处理各种新颖的主体和背景概念，不需要对每个新主体或背景进行单独的优化。Diffusion Transformer模块：Video Alchemist基于新的Diffusion Transformer模块构建，模块通过额外的交叉注意力层将每个条件参考图像及其对应的主体级文本提示进行融合。具体来说，模型通过以下步骤实现多主体条件生成：输入处理：给定一个文本提示和一组参考图像，模型首先将这些输入进行编码。交叉注意力层：通过双重交叉注意力层，将参考图像嵌入和主体级文本提示融入视频生成过程，使生成的视频能够自然地保留主体身份和背景保真度。主体级融合：引入主体级融合机制，将每个主体的文字描述与其图像表示绑定在一起，确保生成的视频中主体的准确性和一致性。自动数据构建管道与图像增强：为了解决参考图像和视频配对数据集难以收集的问题，Video Alchemist设计了新的自动数据构建管道，引入了广泛的图像增强技术，以增强模型对主体身份的关注，避免“复制粘贴效应”：数据收集：从多个帧中收集主体图像，并进行数据增强处理。图像增强：通过多种数据增强技术，如旋转、缩放、颜色调整等，增强模型的泛化能力，减少过拟合现象。MSRVTT-Personalization基准：为了评估Video Alchemist的性能，引入了MSRVTT-Personalization新的视频个性化基准。在准确评估主体保真度，支持多种个性化场景，包括基于面部裁剪、单个或多个任意主体以及前景对象和背景组合的条件模式。
项目官网：https://snap-research.github.io/open-set-video-personalizationarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.06187
短视频创作：个人用户可以将创意故事、奇幻场景转化为视频，制作独特的短视频分享至社交平台，展现个性。动画制作：创作者可以用Video Alchemist生成动画角色和背景，快速制作动画短片，无需复杂的动画制作软件和技能。历史事件：教师可以生成历史事件的视频，帮助学生更好地理解历史背景和事件过程。剧本场景：制片人和导演可以生成剧本场景的初步视频样片，用于团队沟通和向投资方展示项目概念。 角色动作：可以生成角色的动作和表情，帮助演员和导演更好地理解角色的表演要求。
大模型综合能力
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办公文档生成
教学大脑
自动生成短视频文案
对话生成
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知识库构建
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PSHuman是先进的单图像3D人像重建技术。基于跨尺度多视图扩散模型，仅需一张照片，能生成高度逼真的3D人像模型，包括精细的面部表情和全身姿态。核心优势在于能同时建模全局形状和局部细节的联合概率分布，避免几何失真，还能保持不同视图下身体形状的一致性。PSHuman通过显式人体雕刻技术，高效恢复逼真的纹理人体网格。在多个数据集上表现出色，具有出色的几何细节、纹理保真度和泛化能力。
单图像3D人像重建：用户只需提供一张人像照片，PSHuman能快速生成详细的3D模型，大大提高了3D人体建模的效率。
精准 AI 翻译，支持 100 + 语言
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应用积分系统
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Wear-Any-Way是阿里巴巴拍立淘团队推出的创新的虚拟试穿框架。通过稀疏对应对齐机制，实现了高保真度且可定制的虚拟试穿效果。用户可以生成逼真的试穿图像，通过简单的点击和拖动操作，精准操控服装的穿着方式，如卷起袖子、调整大衣开合等，为虚拟试穿带来了全新的交互体验。Wear-Any-Way支持多种输入类型，包括单件试穿和多件搭配试穿，可应用于模特到模特、模特到街道等多种场景。
自由定制试穿：用户可以根据自己的喜好和需求，对虚拟模特身上的服装进行自由定制，包括调整服装的尺寸、颜色、款式以及细节元素，如袖长、领型、腰身等。可以尝试不同的搭配方式，如内搭、外套、配饰等，以创造出独一无二的穿搭效果。高保真度渲染：基于先进的图像渲染技术，确保虚拟试穿的效果接近真实穿着体验。通过高精度的模型构建和光影处理，系统能呈现出服装的材质质感、纹理细节以及穿着后的形态变化，使用户在试穿过程中感受到更加真实、生动的视觉效果。多件服装搭配试穿：支持单件服装的虚拟试穿，支持同时提供上衣和下衣，实现整套搭配的试穿效果。多场景试穿：能支持各种子任务。模特到模特的试衣，多件服装的搭配试衣，或是街拍、坐姿等复杂情景。智能推荐与搭配：基于阿里巴巴的大数据分析和AI技术，Wear-Any-Way能根据用户的购物历史、浏览记录以及个人偏好，智能推荐适合的服装款式和搭配方案。
稀疏对应对齐机制：通过学习一系列可置换的点嵌入，注入到模型中，实现了对服装细节的精确控制。用户可以通过简单的点击和拖动操作来定制服装的上身效果，比如拖动袖子卷起、拖动外套打开、通过点击控制褶子的款式等。双U-Net结构：整个框架由两个U-Nets组成。Reference U-Net以服装图像为输入，提取细粒度特性；Main U-Net负责生成试穿结果，需要人物图像（蒙面）、服装蒙面和潜在噪声作为输入，并由姿态控制通过一个额外的姿态编码器。基于点的控制：由一个点嵌入网络和稀疏对应对齐模块实现，火焰和雪花的符号分别表示可训练参数和冻结参数。
项目官网：https://mengtingchen.github.io/wear-any-wayarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2403.12965
虚拟试衣室：消费者可以在虚拟试衣室中看到衣服穿在模特身上的效果，并且可以通过交互操作将衣服调整到自己喜欢的样式。时尚设计与展示：设计师和品牌可以更灵活地展示不同模特穿着同一服装的效果，更好地评估服装的适应性和多样性。个性化定制：用户可以根据自己的喜好和需求，调整服装的穿着方式，如卷起袖子、打开外套、调整褶皱等。电商与零售：商家可以更直观地展示服装在模特身上的效果，用户可以在虚拟环境中看到服装在不同场景下的效果，，提升消费者的购物体验。
