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实时的静态图像驱动Reenact 基于一阶的实时静态图像驱动模型, 直接读取video 或者摄像头对静态图像进行驱动(自动检测人脸)。

神经网络骨骼学习请注意,这是topdown模型,不是bottomup, 意味着精度足够,且速度很快

卡通角色Transfer新模型效果更好，采用StyleGAN进行风格控制，可以生成逼真的卡通形象效果。

DBNet中文文本检测训练与预测代码 DBNet中文文本检测,可以训练自己的数据集,resnet18+FPN,模型大小8M, 高精度检测

BiColor超大模型的AI上色可能是迄今为止上色效果最好的模型

YOLOX2021最强YOLO 自带简化后处理的模型部署方式

TVM toolchain TVM深度学习编译器推理工具链

最新的人像分割模型大小最小可以到7M，分为人像图片和人像视频，针对不同场景可进行定制化的和优化。

高精度语义分割基于NVIDIA的GSCNN, mIOU高达86, 专用于高精度语义分割

tacotron2+melGAN TensorFlow2.0中文语音合成基于tacotron2和melGAN的中文语音合成，自带一个从文本到音频并且调用电脑接口播放的demo，可以训练自己的数据集, melGAN模型大小仅仅7.5M

SOLOv2训练自己的数据集这次是基于Detectron2的版本，支持自定义数据集训练，未来的工具链版本将支持TensorRT部署！

人脸动漫风格最强模型AnimeGAN PyTorch版本支持onnx导出，对人脸部分进行了优化

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