• 人像背景分离算法

基于海量标注数据,采用深度学习的高精度快速分割算法,识别人像并将人像从背景中软分割出来,速度快、准确率高、边缘精细,充分保留人物的发丝细节,轮廓线清晰,背景干净,效果优于市面上的其它人像抠图算法。

算法可用于内容生产、娱乐应用、证件制作、海报生成等广泛领域,能极大提升内容生产效率,极大降低人工成本。

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  • 基于深度学习的pix2pix GAN算法

基于GAN 算法的自动去光照、去噪点、肤质美化算法,能自动处理人脸照片的光照不良、阴阳脸、皮肤粗糙、白平衡不佳、色彩偏移等问题。

本算法计算效率高,结果健壮,可用于一键美化皮肤、移除错误光照等目的,在人脸重建、美妆、内容生成等领域拥有很大应用潜力。

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  • 风格传输算法

利用深度学习,本算法可根据真实人脸照片输入,自动生成各种手绘风格照片。根据训练数据集不同,可以生成迪斯尼动画、日漫、国风/古风等不同结果。

本算法能帮助内容创作者生成个性化角色,帮助普通用户获得漫画创作能力,在娱乐、内容创作、社交等领域拥有独特价值。

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