? 產(chǎn)品類型：智能斯諾克系統(tǒng) 要求： 能識別攝像機視頻的每一幀球的運動軌跡圖像算法和斯諾克規(guī)則計分算法。

AI換裝軟件：模特可選、衣服可選、試穿背景可選，通過以上三點實現(xiàn)AI換裝

PDF/圖片智能識別文字輸出EXCLE，類似下面圖片這種格式類型轉(zhuǎn)換。

1:完美識別圖片中的，中文，英語，符號(包括數(shù)學符號)表格。 2:完美將識別結(jié)果恢復到原來的排版并輸出為word或者 其他文本格式 3:將圖片中不能識別的圖形，按原有比例裁剪下來后，完美恢復排版到原來圖片中的位置，并以word格式保存 4:可以提供給我們工具，讓我們自己做有針對性的訓練。

利用open cv對點上去的膠水進行特征識別之后進行圓或橢圓的擬合。 識別率達80%

通過提供物品的標準照片，自學習后可以通過攝像頭出物品，并輸出相關(guān)相信，提供源碼和相關(guān)資料。

通過圖像識別技術(shù)，將待鑒定樣本圖像信息與真品基準圖像信息進行比對，計算出兩張圖像的匹配率指標，從而實現(xiàn)書畫藝術(shù)品的真?zhèn)舞b別。匹配率計算公式為：兩張圖像匹配特征點數(shù) / 真品基準圖像特征點數(shù) * 。

識別視頻中物品長度，及工人是否佩戴安全帽~

歡迎有干勁，有動力，有想法，想多份收入，或想創(chuàng)業(yè)的合作伙伴

comfyui定制 定制comfyui的功能。測試效果。

基于人工智能繪畫，集成其他功能

開發(fā)內(nèi)容：基于10個深度相機攝像頭（比如Kinect），對人物全身進行掃描拍攝?；谂臄z的內(nèi)容，進行3D建模，最終形成一段5-10秒的體積視頻，并且可以在移動端進行體積視頻渲染。

一個能**計算照片中左邊，中間，右邊的橫切面體積比。去除木材中間空隙部分的比例。好讓整個木材成品后的厚度均勻。達到制作要求。

? 應用場景：mac電腦或者網(wǎng)頁 ? 參考效果：https://app.haiper.ai/或者https://app.runwayml.com/video-tools/teams/xiaonanhaixiaonvhaidebaba/dashboard ? 需服務商提供：1.?藍天白云延時場景，白云運動軌跡分別是，前，后，左，右（符合自然規(guī)律），而且云層運動的時候要有一定的自然變化，要有光影的效果（注意晴天和陰雨天的變化）。光影的效果要在建筑物上面有所體現(xiàn)，但不能讓主題畫面變形。（這個可以打開或者關(guān)閉） 2.?當畫面沒有藍天白云的時候，主題運鏡要有一定的運動展示軌跡，從下往上，從上往下，還有從左到右，從右往左，要符合近大遠小的自然規(guī)律，不管是那個方向的運鏡主題和環(huán)境不能有畸形的狀況出現(xiàn)，整體要很絲滑?？梢越梃bhaiper上面生成的視頻。 3.?視頻曝光要處在正常的范圍，可以適當自動調(diào)色，不要過深。 4.?生成視頻的標準全部都是4k，上傳的圖片可以按照4k的標準手動裁切，所有生成的視頻都是8秒，都是h264的編碼形式，mp4格式. 5.?生成的視頻，上下左右都不要有黑邊，就是一個完整的4k視頻。 6.?圖片生成視頻的完美程度，都要對照haiper的效果。這點很重要。

標注圖片，總共3種分類。目前需要大規(guī)模圖片標注，提高模型泛化能力。

一、采集目的 采集無人機、鳥類、云霧、海況等海上場景下的無人機目標，在不同光照、尺度、遮擋和形變等情況下的視頻和圖片數(shù)據(jù)，用于目標檢測識別的算法開發(fā)。 二、目標 可以拍攝：海邊天空中的無人機、鳥類。注意圖像中一定要有海面，無海面的圖像無效 無人機類型：固定翼無人機、旋轉(zhuǎn)翼無人機、無人直升機；不限品牌 姿態(tài)： 平飛、爬升、下降、懸停 等 三、拍攝環(huán)境 1．光照 光照的變化可以分為弱光照、中光照、強光照三個強度，或者說一天中的早中晚， 晴天、多云天、陰天、雨天 2．尺寸 拍攝后的目標成像尺寸大小在32*32像素到96*96像素之間,太大或太小均視為無效 3．可以拍攝多無人機并存、鳥群、單只鳥、無人機一部分被遮擋、有云霧干擾、海浪遮擋干擾、海面光反射干擾都可以； 但是要肉眼能夠看出是無人機或鳥類 四、拍攝設備 可以用手機拍攝、相機拍攝、攝像機拍攝，拍攝后的圖像分辨率不低于二零四八*二零四八像素 五、圖像總數(shù)量 2萬張合格圖像

我們是做***的公司，現(xiàn)在遇到了一個技術(shù)問題，情況如下： 1. 需要用MP軟件，讓“固定翼”飛機，能夠編隊飛行，最好能按照指定的圖案來飛行，比如我們按照“V”字型，或者按照“W”字母的來飛行，總之，地面站設計成什么圖案，飛機就按照什么圖案飛行。 2. 一定要是“固定翼”，“多旋翼”我們已經(jīng)實現(xiàn)了，現(xiàn)在就剩下“固定翼”的編隊功能了。 3. 完成時間，一個月內(nèi)完成都可以。

需要在wav2lip（https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip）開源項目得基礎(chǔ)上進行中文數(shù)據(jù)集訓練 要解決的問題是：高清模型（推理出來的視頻要清晰），唇形自然（嘴巴說話不抖動，牙齒清晰） 薪酬可談，歡迎聯(lián)系：①手⑦⑦0⑦ 機② ⑦ 號⑦ 碼⑤⑦⑨

Ai智能生成圖 改一點 量有就畫 沒有就不畫

Google Maps人流熱圖 完成時間兩周以內(nèi)。

預先提供型號和照片庫進行作數(shù)據(jù)庫或訓練，達到根據(jù)用戶提供照片來識別零件號的功能。

項目簡介： 為我們的AI繪畫應用制作高質(zhì)量的圖片素材。該項目的核心任務是根據(jù)指定的提示詞和模型參數(shù)生成多種卡通風格的圖像，并將成果用于海報、視頻等推廣內(nèi)容中。 工作內(nèi)容： 圖片素材生成： 使用AI工具，根據(jù)指定的人物照片（包括白人女性、男性，黑人女性，日本/韓國女性等），生成卡通形象照片。 每位人物需要生成10種不同風格的卡通形象，總計300-600張圖片。具體工作量如下： 白人女性面孔（明星/網(wǎng)紅）6個 白人女性面孔（素人）6個 白人男性6個 黑人女性6個（比如帶小臟辮） 日本/韓國女性6個 每個角色生成10張不同風格的卡通形象照片，總計約300-600張圖片。 提示詞和模型優(yōu)化： 針對每種風格提供準確的AI提示詞（prompts）和模型參數(shù)，共計10-20種不同的風格。 在生成過程中，團隊需根據(jù)實際效果調(diào)整和優(yōu)化提示詞和參數(shù)，確保生成的圖像符合項目要求。 素材管理與交付： 負責整理生成的圖片素材并歸檔，確保每種風格的圖片與提示詞、模型設置一一對應。 定期與項目團隊溝通反饋，及時根據(jù)需求進行調(diào)整和優(yōu)化。 工作量估算： 每位人物生成10種不同風格的卡通形象。 總計6類人物，每類6個個體，共計36位人物。 每位人物生成10張圖片，總計360張圖像（或根據(jù)需求調(diào)整為720張圖像，按20種風格生成）。

提供了函數(shù)集，希望通過MATLAB實現(xiàn)運算獲得最優(yōu)解，并有運算的過程與對應的圖片