# 视觉智能开放平台 #
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纯Go语言开发人脸检测、瞳孔/眼睛定位与面部特征检测插件-助力GoFly快速开发框架
开发纯go插件的原因是因为目前 Go 生态系统中几乎所有现有的人脸检测解决方案都是纯粹绑定到一些 C/C++ 库，如 OpenCV 或 dlib，但通过 cgo 调用 C 程序会引入巨大的延迟，并在性能方面产生显著的权衡。此外，在许多情况下，在各种平台上安装 OpenCV 是很麻烦的。使用纯Go开发的插件不仅在开发时方便，在项目部署和项目维护也能省很多时间精力。
Fancy123：华中科技和华南理工推出的3D网格生成技术
Fancy123是由华中科技大学和华南理工大学联合推出的3D网格生成技术，能够从单张图片生成高质量的3D网格。该技术通过即插即用的变形技术，解决了多视图图像的局部不一致性，提高了网格对输入图像的保真度，并确保了高清晰度。Fancy123在定性和定量实验中表现出色，能够无缝集成到现有的单图像到3D的方法中。
SAM 2.1：Meta 开源的图像和视频分割，支持实时视频处理
SAM 2.1是由Meta（Facebook的母公司）推出的先进视觉分割模型，专为图像和视频处理设计。该模型基于Transformer架构和流式记忆设计，实现了实时视频处理，并引入了数据增强技术，提升了对视觉相似物体和小物体的识别能力。SAM 2.1的主要功能包括图像和视频分割、实时视频处理、用户交互式分割、多对象跟踪以及改进的遮挡处理能力。
Sketch2Lineart：AI绘画工具，自动将手绘草图转换成清晰的线条画
Sketch2Lineart是一款基于人工智能的绘画工具，能够自动将手绘草图转换成清晰的线条画。该工具支持多种功能，如草图转线稿、自动描述生成、细节调整和风格定制等，适用于艺术创作、产品设计、教育培训等多个领域。
Find3D：加州理工学院推出的3D部件分割模型
Find3D是由加州理工学院推出的3D部件分割模型，能够根据任意文本查询分割任意对象的任何部分。该模型利用强大的数据引擎自动从互联网上的3D资产生成训练数据，并通过对比训练方法训练出一个可扩展的3D模型。Find3D在多个数据集上表现出色，显著提升了平均交并比（mIoU），并能处理来自iPhone照片和AI生成图像的野外3D构建。
LEOPARD：腾讯AI Lab西雅图实验室推出的视觉语言模型
LEOPARD是由腾讯AI Lab西雅图实验室推出的视觉语言模型，专为处理含有大量文本的多图像任务设计。该模型通过自适应高分辨率多图像编码模块和大规模多模态指令调优数据集，在多个基准测试中表现卓越，适用于自动化文档理解、教育和学术研究、商业智能和数据分析等多个应用场景。
ViewExtrapolator：南洋理工联合UCAS团队推出的新型视图合成方法
南洋理工大学与UCAS团队联合推出了一种新型视图合成方法——ViewExtrapolator。该方法基于稳定视频扩散（SVD）技术，能够在不进行微调的情况下，高效生成超出训练视图范围的新视角图像，显著减少伪影，提升视觉质量。ViewExtrapolator具有广泛的应用前景，尤其在虚拟现实、3D内容创建、电影制作等领域。
MVPaint：腾讯PCG联合多所高校共同推出的3D纹理生成框架
MVPaint是由腾讯PCG联合多所高校共同推出的3D纹理生成框架，基于同步多视角扩散技术，实现高分辨率、无缝且多视图一致的3D纹理生成。该框架包含三个核心模块：同步多视角生成、空间感知3D修补和UV细化，显著提升3D模型的纹理生成效果。
OneDiffusion：无缝支持双向图像合成和理解的开源扩散模型
OneDiffusion 是一个开源的扩散模型，能够无缝支持双向图像合成和理解。它基于统一的训练框架，支持多种任务，如文本到图像生成、条件图像生成和图像理解等。OneDiffusion 通过流匹配框架和序列建模技术，实现了高度的灵活性和可扩展性。
HART：麻省理工学院推出的自回归视觉生成模型
HART（Hybrid Autoregressive Transformer）是麻省理工学院推出的自回归视觉生成模型，能够直接生成1024×1024像素的高分辨率图像，质量媲美扩散模型。HART基于混合Tokenizer技术，显著提升了图像生成质量和计算效率，适用于数字艺术创作、游戏开发、电影和视频制作等多个领域。
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