Diffuse to Choose

RMBG-2.0简介 RMBG-2.0是由BRIA ai开发的开源图像背景移除模型，它通过卷积神经网络（CNN），来实现高精度的前景与背景分离。RMBG-2.0模型在精心挑选的数据集上进行了训练，包括：一般图像、电子商务、游戏和广告内容，使其适用于支持大规模企业内容创建的商业用例。其准确性、效率和多功能性目前可与领先的 Source Available 型号相媲美。RMBG-2.0主要功能：高精度背景移除：能够准确地从各种类型的图像中分离前景对象。商业用途支持：适用于电子商务、广告设计和游戏开发等领域，支持大规模的企业级内容创作。云服务器无关架构：设计灵活，可以在不同的云平台和服务器上运行，便于扩展。多模态归因引擎：通过处理多种类型的数据（如图像与文本），增强模型的泛化能力，提高背景移除的准确性。数据训练平台：支持大规模数据训练，持续提升模型性能。RMBG-2.0技术原理与特性：深度学习基础：基于深度学习，尤其是CNN，来识别和分离前景与背景。数据训练：在大量标注数据上训练，学习精确的前景背景区分。多模态处理：利用多模态数据提高模型理解图像内容的能力。云无关性：确保模型的部署不依赖特定云环境，增加灵活性。数据烘焙：通过数据增强和预处理，提升模型对新场景的适应性和鲁棒性。RMBG-2.0如何使用？使用该模型只需简单的Python库调用，使用者可以方便地对图像进行背景去除，例如，通过Hugging Face的库加载模型，并进行图像预处理，即可实现背景移除。用户需要安装torch、torchvision、pillow、kornia和transformers等依赖库。RMBG-2.0许可与应用：RMBG-2.0以Creative Commons许可供非商业使用，商业应用需与BRIA签订协议。相比于前代版本，RMBG-2.0的准确率显著提升，从73.26%增加到90.14%，超越了一些知名的商业工具，如remove.bg。

AnimateDiff简介 AnimateDiff是一个能够将个性化的文本转换为图像的扩展模型，一款可以在stable diffusion中制作稳定gif动图的插件，它可以在无需特定调整的情况下实现动画效果。通过这个项目，用户可以直接通过文生图的形式就可以生成gif动图，将他们的想象力以高质量图像的形式展现出来，同时以合理的成本实现这一目标。随着文本到图像模型（例如，Stable Diffusion）和相应的个性化技术（例如，LoRA 和 DreamBooth）的进步，现在每个人都可以将他们的想象力转化为高质量的图像。随后，为了将生成的静态图像与运动动态相结合，对图像动画技术的需求也随之增加。而且从最终出图的品质来看，AnimateDiff生成的动图的表现非常的稳定，并且动图画面也很流程。AnimateDiff特点：1、AnimateDiff框架可以直接与现有的T2I模型集成，户不需要为每一个特定的任务或场景重新调整或训练模型。无需进行复杂的修改。2、AnimateDiff设计得足够灵活，可以与用户自己训练的T2I模型或从其他平台（例如Civitai或Huggingface）下载的模型集成。这为用户提供了极大的便利性，使他们可以轻松地使用AnimateDiff来增强他们现有的T2I模型。项目介绍：https://animatediff.github.io/代码：https://github.com/guoyww/animatediff/论文：https://arxiv.org/abs/2307.04725

迅排设计简介 迅排设计Poster-Design，一款漂亮易用且功能强大的创意图片编辑器，对标稿定设计、创客贴、Canva 等商业产品。迅排设计适用于海报生成、电商分享图、文章长图、视频/公众号封面等多种场景，无需下载软件即可轻松实现云端编辑、迅速完成图文排版。迅排设计Github仓库地址：https://github.com/palxiao/poster-design迅排设计Poster-Design特点：丝滑的页面操作体验，丰富的交互细节，基础功能完善采用服务端生成图片，能确保多端出图统一性，支持各种 CSS 特性简易 ai 抠图工具，上传图片一键去除背景技术栈：Vue3 、Vite5 、Vuex 、ElementPlus，开发体验畅快图片生成：Puppeteer、Express迅排设计Poster-Design支持功能：导入 PSD 文件解析成模板、在线导出图片下载。元素拖拽、组合、缩放、层级调整、对齐等操作。图片素材插入、替换、裁剪，图片容器等功能。SVG 素材颜色、透明度编辑，文字花字组合。画布自定义尺寸、滚轮缩放、自适应画布吸附对齐、辅助引导线、标尺功能。键盘快捷键、右键菜单快捷操作，复制删除等常用操作。风格二维码编辑，支持单色、渐变、自定义 logo 等。图层操作，支持拖拽变更层级。颜色调色板，原生级取色器颜色吸管（Chrome）。迅排设计完全免费，可在保留 MIT 开源许可证 的前提下使用。迅排设计自正式开源以来，受到了各界的广泛关注，其Github仓库在短短一个月内就获得了大量的关注。这表明迅排设计不仅在功能上满足了用户的需求，而且在社区支持和开源文化方面也展现出了良好的发展势头。迅排设计通过其强大的功能、易用的设计以及良好的社区支持，成为了市场上一款值得关注的在线图片编辑器和海报设计工具。

UniVG简介 百度UniVG是一种统一模式ai视频生成系统，能够以文本和图像的任意组合作为输入条件进行视频生成。UniVG系统由百度团队开发，解决现有视频生成模型在处理单一任务或单一目标时的局限性。UniVG开源地址：https://univg-baidu.github.io/UniVG主要功能和特点：高自由度视频生成：使用多条件交叉注意力机制，根据输入的图像或文本生成与语义一致的视频。低自由度视频生成：引入偏置高斯噪声替代完全随机的高斯噪声，以更好地保留输入条件的内容。多任务处理：系统内的视频生成模型被重新划分为高自由度生成和低自由度生成两类，分别适用于不同的生成任务。扩散模型：基于扩散的视频生成方法，在学术和工业界取得了显著成功。UniVG应用场景和优势：灵活输入：用户可以灵活地输入图像和文本条件，单独或组合使用，满足实际应用场景的需求。高质量输出：在MSR-VTT数据库上实现了最低的FVD（Fréchet Video Distance），在人类评估中超过了当前开源方法，并与现有闭源方法Gen2相当。多样化任务：支持文本到视频、图像到视频以及文本和图像结合到视频等多种视频生成任务。UniVG作为一个强大的工具，它通过整合文本和图像输入，推动了视频生成技术向更灵活、更高质量的方向发展，为内容创作、广告、娱乐等多个领域提供更大的推广思路。

Teable简介 Teable 是一个基于 Postgres 构建的超快速、实时、专业、开发人员友好的无代码数据库。airtable替代品，类似操作电子表格一样创建复杂的企业级数据库应用，无需编写代码。Teable使用简单的、类似电子表格的界面来创建复杂的企业级数据库应用程序。通过无代码实现高效的应用程序开发，摆脱数据安全性和可扩展性的障碍。Teable特点：直观的界面：提供类似电子表格的界面，方便数据输入、编辑、排序、过滤、汇总等操作多样的视图：支持表格视图、表单视图、看板视图、日历视图等性能：基于 PostgreSQL 数据库，可以处理海量数据，并提供自动索引保证速度支持 SQL 语句，可以与其他工具无缝集成支持自建数据库，可以完全掌控自己的数据支持实时协作，方便团队成员共同编辑和管理数据支持扩展和自动化集成了 AI 能力，可以快速创建应用程序、分析数据、创建视图、执行操作等支持SQLite、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、TiDB 等多种数据库类似电子表格的界面单元格编辑：直接单击并编辑单元格内的内容。公式支持：输入数学和逻辑公式以自动计算值。数据排序和过滤：根据一列或多列对数据进行排序；使用过滤器查看特定的数据行。聚合功能：自动汇总每列的统计数据，提供总和、平均值、计数、最大值和最小值等即时计算，以简化数据分析。数据格式化：格式化数字、日期等。分组：根据列值将行组织成可折叠的组，以便于数据分析和导航。冻结列：冻结表格的左列，以便它们在滚动时保持可见。导入/导出功能：导入和导出其他格式的数据，例如.csv、.xlsx。行样式和条件格式：根据特定条件自动更改行样式。 （即将推出）图表和可视化工具：从表格数据创建图表，例如条形图、饼图、折线图等（即将推出）数据验证：限制或验证输入到单元格中的数据。 （即将推出）撤消/重做：撤消或重做最近的更改。 （即将推出）评论和注释：将评论附加到行，为其他用户提供解释或反馈。 （即将推出）多个视图以最适合其特定任务的各种方式可视化数据并与数据交互。网格视图：表的默认视图，以类似电子表格的格式显示数据。表单视图：以表单格式输入数据，这对于收集数据很有用。看板视图：在看板中显示数据，这是列和卡中数据的可视化表示。日历视图：以日历格式显示数据，这对于跟踪日期和事件非常有用。 （即将推出）图库视图：以图库格式显示数据，这对于显示图像和其他媒体很有用。 （即将推出）甘特视图：以甘特图显示数据，这对于跟踪项目进度很有用。 （即将推出）时间线视图：以时间线格式显示数据，这对于跟踪一段时间内的事件很有用。 （即将推出）超快惊人的响应速度和数据容量百万数据轻松处理，筛选排序无压力自动数据库索引以获得最大速度支持一次性批量数据操作全功能 SQL 支持与您熟悉的软件无缝集成Metabase PowerBi 等 BI 工具...像 Appsmith 这样的无代码工具...使用原生 SQL 直接检索数据隐私第一尽管有云，您仍拥有自己的数据自带数据库（即将推出）实时协作专为团队设计无需刷新页面，数据实时更新无缝集成协作成员邀请和管理完善的权限管理机制，从表到列级别...从本质上讲，Teable 不仅仅是另一个无代码解决方案，它是对现代软件开发不断变化的需求的全面解决方案，确保每个人，无论其技术熟练程度如何，都拥有一个适合其需求的平台。

Platon.AI - 柏拉图智能简介 Platon.ai柏拉图智能不仅仅是 AI 爬虫，也是 AI agents 的基础设施。 AI agents 要使用工具，就必须高速阅读理解在线网页，理解网页上的每一个元素——这就是 platon.AI 的技术。Platon.AI高效采集并阅读理解复杂网站的AI，完整精确输出数据和知识。使用SQL直接查询互联网，实施商业智能，实现商业洞察。PlatonAI 的自动网页抽取算法是全新的思路，具有显著的性能优势。PlatonAI 将每个网页在浏览器中渲染后，在浏览器中计算出每个 DOM 元素的一系列属性，主要包括元素的位置和大小等，Platon.AI柏拉图智能考察了网页的几何、拓扑、代码结构和语义等各方面的特征，将网页的每一个 DOM 元素建模为流形(manifold)上带属性的矩形，然后进行标准机器学习处理。Platon.AI功能：1、网络数据处理存在以下关键算法难题Platon.AI自动网页提取 - 无人干预自动结构化互联网规模网页，AI辅助网页提取 - 零干预或极少干预，将大规模网页完整精确结构化。2、零干预将网站还原为数据Platon.AI给定入口链接，柏拉图 AI 识别、浏览并解读最重要的链出页，输出全部字段：

MedisGo简介 MedisGo，一款视频在线提取工具，视频解析下载工具，支持流媒体下载 、视频下载 、 m3u8下载 、B站视频下载。MedisGo特点MedisGo支持m3u8视频在线提取工具 流媒体下载m3u8下载。无需抓包：使用软件自带浏览器可以轻松嗅探网页中的视频资源，通过嗅探到的资源列表选择自己想要下载的资源，简单快速。移动播放：可以轻松无缝的在 PC 和移动设备之前切换，下载完成后即可使用手机观看视频。批量下载：支持同时下载多个视频和直播资源，高速带宽不闲置。MedisGo使用方法第1步：在软件的【素材提取】选项中输入网址第2步：随后在下载列表选项就可看到下载链接，如果没有，可以在素材提取中按一下刷新按钮。MedisGo基础设置选择文件夹： 视频下载的路径下载器主题： 支持浅色和深色模式在新窗口中打开浏览器： 开启了之后浏览器页面会独立出一个窗口。下载完成提示： 开启之后下载完成会出现系统提示MedisGo项目在Github已经获得1.6K的stars和201K的下载量，是一款十分火爆的视频解析下载工具。运行MedisGo代码需要 node 和 pnpm，node 需要在官网下载安装，pnpm 可以通过npm i -g pnpm安装。

HandRefiner简介 解决ai图像生成中手部畸形的问题 目前的图像生成模型，再生成图像方面已经非常出色，但在生成人类手部的图像时却常常出现问题，比如手指数量不对或者手形怪异。HandRefiner项目地址：https://github.com/wenquanlu/HandRefiner/HandRefiner论文地址：https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-prunedHandRefiner模型下载：https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-prunedHandRefiner提出一种方法，在不改变图片其他部分的情况下，修正那些形状不正常的手部图像。 它采用条件修补方法来纠正畸形的手部，可以识别出手部的正确形状和手势，并将这些正确的信息重新应用到原始的错误手部图像上。HandRefiner主要特点：- 精确性：HandRefiner能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部，提供了一种有效的后处理解决方案。- 保持一致性：在修正手部的同时，它保持图像其他部分的一致性，不会影响图像的整体质量。- 利用合成数据：研究中发现了ControlNet中的一个相变现象，这使得HandRefiner能够有效地利用合成数据进行训练，而不会受到真实手和合成手之间域差异的影响。这意味着HandRefiner还能学习很多不同的手的样子，这样无论手有多怪，它都能找到合适的方式来修正。- 适用性：尽管HandRefiner主要针对手部图像，但其基本原理和技术可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务。比如这种方法也可以用来修正其他部分，比如脚或者耳朵。HandRefiner工作原理：1、手部识别与重建： 识别问题：首先，HandRefiner识别出生成图像中形状不正常的手部。重建手部：使用手部网格重建模型，HandRefiner根据人手应该有的样子重新画出一个正确的手。它能够重建出正确的手部形状和手势。这得益于模型基于正常手部的训练数据，即使是在畸形的手部图像中也能生成合理的重建结果。2、条件修补： 修补过程：HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，这个深度图包含了关于手部形状和位置的重要信息。集成与修正：然后，这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。HandRefiner会把这个重新画好的手放回原来的画作中，替换掉那个画错的手，但其他部分不动，保持原画的风格和内容。