Camera Raw 14中文版是一款强大的ps增效工具，可用于导入和增强原始图像。支持 Camera Raw的应用程序包括Photoshop，Photoshop Elements，After Effects和Bridge。
“色彩范围”命令选择现有选区或整个图像内指定的颜色或色彩范围。如果想替换选区，在应用此命令前确保已取消选择所有内容。“色彩范围”命令不可用于 32 位/通道的图像。
大家在使用stable diffusion webui，通过img2img做Inpaint局部绘制，包括Inpaint、Inpaint sketch、Inpaint upload，会听到很多与蒙版mask相关专业术语。我将会写一系列文档来说明白各个专业术语对应参数的作用。
SD目前最大的问题还是显存占用问题，特别是个别视频插件，包括最近出的Stability videoAI，更是将显存占到了极致，再加上4090的禁售，这对硬件玩家很不友好,那么可以考虑将你的AI绘画应用部署到腾讯云，结合GPU服务器达到线上使用的效果，使用COS对象存储你的图片
🎈 图生图基本参数图生图功能主要包括六大类：图生图 / img2img、涂鸦绘制 / sketch、局部绘制 / inpaint、局部绘制之涂鸦蒙版 / inpaint sketch、局部绘制之上传蒙版 / inpaint upload、批量处理 / batch而图生图的基本参数包括但不限于以下几种：Resize mode： 缩放模式，包括 拉伸/Just resize、裁剪/crop and resize、填充/resize and fill、仅调整大小（潜空间放大/just resize (latent
论文名称：Sketch Less for More: On-the-Fly Fine-Grained Sketch Based Image Retrieval
第七课：局部重绘的应用 *喜欢的话可以一键三连 笔记下载看这篇专栏cv25267334 🚩00:01前言
（使用用户的草图和所选颜色进行面部编辑生成对抗网络，可添加/更改耳环，眼镜，发型，酒窝等）
（使用用户的草图和颜色进行面部编辑生成对抗网络，可添加/更改耳环，眼镜，发型，酒窝等）
文本到图像的扩散模型在生成符合自然语言描述提示的逼真图像方面取得了惊人的性能。开源预训练模型（例如稳定扩散）的发布有助于这些技术的民主化。预先训练的扩散模型允许任何人创建令人惊叹的图像，而不需要大量的计算能力或长时间的训练过程。
Inpaint Anything扩展使用从Segment Anything的输出中选择的任何蒙版在浏览器UI上执行稳定的扩散修复。
GroundingDINO 软件包、GroundingDINO 型号和 ControlNet 注释器型号将在您首次使用时自动安装
对于所有想知道如何在一篇文章中涵盖这一概念的人，我想说，在你深入探索之前，事情听起来很复杂。我不会说这篇文章非常简单，但是它的确是建立在非常基础的计算机视觉概念之上的。
大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。
最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能， 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀，对于灰度图，速度基本和CV的一致，但是 CV没有针对二值图做特殊处理，因此，这个函数对二值图的速度和灰度是一样的，但是这个函数，如果使用的话，估计大部分还是针对二值图像，因此，我对二值图做了特别优化，速度可以做到是CV这个函数的4倍左右。
最近几个月以来，Meta发布了一款名为SAM（Segment Anything Model）的图像分割基础模型，其强大的能力和简便的操作方式引起了广泛关注。SAM模型通过简单的点击选择物体，即可实时准确地将其分割出来，其在GitHub上的受欢迎程度也可见一斑，截至4月15日，其仓库的Star数已高达26k。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
Portraiture3和Portraiture4这两个版本大家用的比较多，那是因为这两个版本是中文比较全的版本。portraiture是一款强大的64位PS磨皮滤镜，利用该PS滤镜插件可以对图片中的人物进行润色，磨皮等操作，处理皮肤材质、头发等。帮您消除了选择性遮蔽与逐像素处理的繁琐手工劳动，帮您实现卓越的人像修饰。不仅磨皮全面，并且还可以增强肤色的质感，是人物处理不可缺少的外挂滤镜，使用简单，小白也能立即刻手，分分钟去除脸上的痘痘、疤痕，可以平滑与去除缺陷，同时保留皮肤纹理与重要的人像细节，功能十分强大。全新4版本，升级AI算法，并独家支持多人及全身模式！
两年一度的国际计算机视觉大会 ICCV 2019 ( IEEE International Conference on Computer Vision) 将于当地时间 10 月 27 至 11 月 2 日在韩国首尔举办。旷视研究院共有 11 篇接收论文，涵盖通用物体检测及数据集、文字检测与识别、半监督学习、分割算法、视频分析、影像处理、行人/车辆再识别、AutoML、度量学习、强化学习、元学习等众多领域。在此之前，旷视研究院将每周介绍一篇 ICCV 2019 接收论文，助力计算机视觉技术的交流与落地。
这个课题在很久以前就已经有所接触，不过一直没有用代码去实现过。最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。
论文翻译：ViBe+算法（ViBe算法的改进版本） 原文地址： 《Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe》 本文
作者：Vinithavn 编译：ronghuaiyang 导读 一个简单的例子，详细的过程和代码说明。 1. 介绍 什么是物体检测？ 给定一张图像，我们人类可以识别图像中的物体。例如，我们可以检测
不好不好，这可是限量版24k纯金足球纪念勋章挂坠的唯一存世照片，要是没了，就只能飞8个航班越过54座山丘穿越25000公里拿出我逆光也清晰的R213重新拍一张了……
高品质预览：渲染更改的准确预览。此选项可能会影响性能。选择此选项后，在处理图像时，按住鼠标左键（向下滑动）可以查看更高分辨率的预览。取消选择此选项后，即使向下滑动鼠标时，也会显示更低分辨率的预览。
新的ON1 Photo RAW 2023已推出，它装载了新的AI编辑技术，会让你大吃一惊。ON1 Photo RAW 2023激活版中的每一项新功能和技术都将消除更传统的编辑方式带来的陡峭学习曲线。摄影师在处理照片的特定区域时，不再需要处理繁琐的蒙版、分层、刷涂或调整方法。最令人难以置信的新编辑工具是 Super Select AI。它将改变您编辑照片的方式。
在本文中，作者重新审视了迁移学习的简单范式：首先在一个大规模标记数据集（例如JFT-300M和ImageNet-21k数据集）上进行预训练，然后对目标任务上的每个训练权重进行精调任务，减少目标任务所需的数据量和优化时间。作者们拟议的迁移学习框架是BiT（大转移），由许多组件组成，包含了大量构建有效模型的必需组件，使其能够借助于大规模数据集学习到通用的、可迁移的特征表达。
期修图中有一个非常关键，而且不可或缺的步骤，那就是磨皮，磨皮的方法有很多种，但最方便快捷就能达到大片级效果的方法，莫过于使用磨皮插件了，Portraiture图像磨皮插件，支持PS CC- CC2023，兼容WIN-MAC系统，portraiture可替代繁琐的手动磨皮，一键就能完成皮肤的去瑕疵、肤色均匀等处理。无论是在实用性上，还是在效果的自然感上，都能达到优秀水准。
今天，我们将一起研究如何检测建筑物周围的植被表面。在这个过程中，我们将展示如何构建合适的数据集。植被检测是一种简单且实用的工具，来帮助我们判断人口稠密地区的生活质量。
要说最近抖音最火的效果是什么，无疑就是上周推出的漫画效果，这里本人来对该效果进行一些技术分析。
这个效果可谓非常惊艳，真切的将真人照片转换为了漫画风格，而且支持多人处理，也是因此，一时间刷遍了抖音和朋友圈，周末两天的使用量达到了20亿次以上。
Figma 也提供了 REST API 接口获取设计稿的图形树结构，且大多数属性和 fig 文件的相同，文档说明也更详细。
ON1 Photo RAW 2023 for Mac中的每一项新功能和技术都将消除更传统的编辑方式带来的很棒的学习曲线。摄影师在处理照片的特定区域时，不再需要处理繁琐的蒙版、分层、刷涂或调整方法。ON1 Photo RAW 2023最令人难以置信的新编辑工具是 Super SelectAI。它将带给您惊艳的编辑照片式。
本文的目的是估计RGB-D图像中未见过的对象实例的6D姿态和尺寸。与“实例级”6D姿态估计任务相反，我们的问题假设在训练或测试期间没有可用的精确对象CAD模型。为了处理给定类别中不同且未见过的对象实例，我们引入了标准化对象坐标空间（NOCS）-类别中所有可能对象实例的共享规范表示。然后，我们训练了基于区域的神经网络，可以直接从观察到的像素向对应的共享对象表示（NOCS）推断对应的信息，以及其他对象信息，例如类标签和实例蒙版。可以将这些预测与深度图结合起来，共同估算杂乱场景中多个对象的6D姿态和尺寸。为了训练我们的网络，我们提出了一种新的上下文感知技术，以生成大量完全标注的混合现实数据。为了进一步改善我们的模型并评估其在真实数据上的性能，我们还提供了具有大型环境和实例变化的真实数据集。大量实验表明，所提出的方法能够稳健地估计实际环境中未见过的对象实例的姿态和大小，同时还能在标准6D姿态估计基准上实现最新的性能。
原标题 | Demystifying Object Detection and Instance Segmentation for Data Scientists
翻 译 | 天字一号（郑州大学）、李美丽（华南师范大学）、had_in（电子科技大学）、nengdaiper（北京科技大学）
哎呀呀呀，这么巧，最近刚好就看到有家公司做了这样的产品，索性就来剖析下原理，分享给大家啦！（拿走，拿走，不客气！：） ）
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
作为（伪）AI 行业从业者，之心编辑部里的小伙伴们自认都能够以不错的置信度人工识别「人工智能与人工智障」。但是，当我把下面这张爱奇艺 app 的截图放在大家面前时，编辑部的「识别器」们纷纷表示，这次置信度不高。
图像合成是指组合不同图像中的部分区域以合成一张新的图像，一个常见的用例是肖像图片的背景替换。为了获得高质量的合成图像，经常需要专业人员手动执行多个编辑步骤，例如图像分割、抠图、前景色彩去污，即使使用复杂的图像编辑工具，这些步骤也是非常耗时的。
使用 ON1 Photo RAW 可以轻松组织您的照片库。这是一个现代照片管理器，您可以像使用文件浏览器一样导航到照片所在的位置，然后您就可以开始运行了。它包括保持照片库井井有条所需的一切。新的关键字 AI可让您自动搜索对象、人物、颜色、地点等。
内容来源：本文转自微信公众号—— Crossin的编程教室（ID： crossincode），好文请多支持！感谢您的阅读~
顾名思义，图像分割就是指将图像分割成多个部分。在这个过程中，图像的每个像素点都和目标的种类相关联。图像分割方法主要可分为两种类型：语义分割和实例分割。语义分割会使用相同的类标签标注同一类目标（下图左），而在实例分割中，相似的目标也会使用不同标签进行标注（下图右）。
我们将使用 Canny 进行边缘检测。如果你不确定这是什么，请查阅相关资料，对于后文的阅读会有帮助。
Portraiture 5是一款PS磨皮滤镜，减少了人工选择图像区域的重复劳动。它能智能地对图像中的皮肤材质、头发、眉毛、睫毛等部位进行平滑和减少疵点处理，效果相当优秀；
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