AI137 Scrapegraph-ai 크롤링 자동 AI https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai GitHub - VinciGit00/Scrapegraph-ai: Python scraper based on AIPython scraper based on AI. Contribute to VinciGit00/Scrapegraph-ai development by creating an account on GitHub.github.com 2024. 5. 12. EvelenLabs Music 자연스러운 텍스트 음성 변환 및 AI 음성 생성기 현실적인 AI 음성으로 콘텐츠를 텍스트 그 이상으로 확장해 보세요. 모든 음성, 스타일, 언어로 고품질 음성 오디오를 생성합니다. 당사의 AI 음성 생성기는 인간의 억양과 억양을 비교할 수 없이 충실하게 렌더링하고 상황에 따라 전달을 조정하는 AI 모델을 기반으로 합니다.비디오 콘텐츠 제작자이든 단편 작가이든 당사의 AI 음성 생성기를 사용하면 매력적인 오디오 경험을 디자인할 수 있습니다. 가상의 인물에 생명을 불어넣으세요 감성이 담긴 이야기 노름 AI 음성 생성기를 통해 플레이어를 풍부하고 역동적인 세계에 몰입시켜 보세요. 매혹적인 NPC 대화부터 실시간 내레이션까지, 당사의 도구는 게임 오디오를 한 단계 끌어올립니다. AI가 생성한 음성이 게임에 미치.. 2024. 5. 11. Virtual Tryon IDM-VTON AI 모델로 패션 상세 페이지 5분 만에 만드는 법본 논문에서는 사람과 의복을 각각 묘사하는 한 쌍의 이미지가 주어지면 선별된 의복을 입고 있는 사람의 이미지를 렌더링하는 이미지 기반 가상 시착을 고려합니다. 이전 작업에서는 가상 시착을 위해 기존 예시 기반 인페인팅 확산 모델을 적용하여 다른 방법(예: GAN 기반)에 비해 생성된 시각적 자연성을 향상시켰지만 의류의 정체성을 유지하지 못했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 우리는 의류 충실도를 향상시키고 실제 가상 시착 이미지를 생성하는 새로운 확산 모델을 제안합니다. IDM-VTON이라는 우리의 방법은 두 가지 다른 모듈을 사용하여 의류 이미지의 의미를 인코딩합니다. 확산 모델의 기본 UNet이 주어지면 1) 시각적 인코더에서 추출된 상위 수준 의미.. 2024. 5. 7. DepthAnything 이 연구는 강력한 단안 깊이 추정을 위한 매우 실용적인 솔루션인 Depth Anything을 제시합니다. 새로운 기술 모듈을 추구하지 않고 어떠한 상황에서도 모든 이미지를 다루는 단순하면서도 강력한 기반 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 레이블이 없는 대규모 데이터(~62M)를 수집하고 자동으로 주석을 달기 위한 데이터 엔진을 설계하여 데이터 세트를 확장합니다. 이는 데이터 범위를 크게 확대하여 일반화 오류를 줄일 수 있습니다. 우리는 데이터 확장을 유망하게 만드는 두 가지 간단하면서도 효과적인 전략을 조사합니다. 첫째, 데이터 증강 도구를 활용하여 더욱 까다로운 최적화 목표가 생성됩니다. 이는 모델이 추가 시각적 지식을 적극적으로 찾고 강력한 표현을 얻도록 강제합니다. 둘째, 사전 훈련된.. 2024. 5. 7. 이전 1 2 3 4 5 ··· 35 다음
