虹软将继续深入探索语义分割引擎在AIGC中的应用

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随着AI技术的迅猛发展,基于人工智能生成内容(Artificial IntelligenceGenerated Content,AIGC)的产品取得了显著的进展,吸引了全球范围内的广泛关注。越来越多的用户对计算机视觉在AIGC领域的发展表现出浓厚的兴趣,并希望了解其在实际应用中的潜力和可能性。

作为全球领先的视觉人工智能技术企业,在AIGC技术与实际应用相结合的研发上虹软一直走在前沿,在这个过程中,虹软将专属大模型、核心小模型、耕耘多年的DL,CV, 3D Graphics(深度学习,视觉,三维图形)引擎充分、有机地耦合,生成内容达到效果提升的同时又明确加快了性能。其不断提升视觉感知和生成的能力,并广泛应用于各个领域。其中,虹软深入探索的语义分割是其中的一个代表。本文将对虹软的语义分割引擎进行简明的介绍。

虹软多层语义分割

语义分割引擎通过将图像分成具有不同语义信息的区域,实现对图像内容的深层次理解和语义解释。虹软的语义分割引擎是基于DL和CV结合的思路进行的,其中,深度学习和卷积神经网络(CNN),通过训练模型学习图像中不同对象的特征和边界信息。这些模型通过像素级别的分析和分类,能够精确地将图像中的各个区域进行划分,实现对图像内容的精细化理解;CV部分能细化分割边缘、简化网络并提高性能。

与此同时,虹软还将AIGC相关技术融入到语义分割引擎中,使其可以更好地理解和描述图像的上下文信息和语义含义,提高分割的准确性和连贯性,同时加强自动分割的泛化能力和鲁棒性。这种将语义分割引擎与AIGC技术相结合的优势使得图像分割结果更加准确、具有更高的语义理解能力,并显示出强大的图像分割能力。

虹软语义分割实现发丝级的分割能力

在AIGC众多应用领域,虹软的图像语义分割引擎发挥着重要的作用。首先,虹软的语义分割引擎能够更好地理解图像的内容和结构,提高图像生成的质量和真实感,同时为用户提供更多细节和语义信息,从而在虚拟现实、增强现实、摄影以及内容创作等方面提供出色的体验。

其次,虹软的语义分割引擎可以为AIGC提供图像的上下文信息和语义解释,从而生成更准确、连贯的内容,使生成的图像更具可信度和真实感。这对于数字娱乐、游戏开发和图像编辑等领域来说都是非常有价值的。

当前,虹软语义分割引擎通过强大的感知力和生成能力,为各个领域带来了许多创新的应用。

 

语义分割应用于智能手机拍摄领域

智能手机领域,语义分割引擎可为用户提供前/后景虚化、人像美化、影像增强、实现AR特效、分组相册等多种个性化和高质量的图像体验。

 

智能驾驶场景下的图像分割效果

智能汽车领域,语义分割引擎可以帮助车辆识别道路、车道线、交通标志及信号灯、其他车辆及障碍物,实现智能驾驶系统的精准导航和行驶控制。

语义分割引擎应用于XR领域XR领域,通过精确的语义分割,可以实现虚拟环境中的逼真图像生成,提供更具交互性和沉浸感的用户体验。

这些应用都得益于虹软语义分割引擎的准确性和泛化能力,为实现更智能、高效和安全的场景提供了重要支持。

当然,随着技术的进一步发展,语义分割引擎会有更多的应用场景和潜力将被挖掘出来。未来,虹软也将继续深入探索语义分割引擎在AIGC中的应用,持续推动语义分割技术创新,拓展其在更多领域应用,为用户带来更多创新的、个性化的AI生成内容体验。

  
      审核编辑:彭静
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