开源算法
video-language-planning.github.io
Video Language Planning（简称VLP）是面向机器人任务规划领域的算法展示与技术说明站点，核心定位是展示基于视觉语言模型与文本到视频模型结合的长期任务视觉规划方案。站点核心功能包括算法原理的可视化讲解、不同应用场景的实验结果展示、可复现的技术实现文档开放，目标用户覆盖机器人研发人员、多模态AI研究者、高校自动化相关专业师生，可用于机器人任务规划算法调研、多模态模型落地机器人场景的技术参考、相关领域学术研究的案例参考等场景。
personalized-restoration.github.io
Personalized Restoration via Dual-Pivot Tuning是双枢纽调谐个性化图像复原技术的官方演示与论文资源站点，核心定位为学术研究成果的可视化展示与技术落地参考。站点核心功能包括双枢纽调谐算法原理可视化展示、个性化面部复原效果对比演示、完整论文与开源代码资源下载。目标用户覆盖计算机视觉领域研究人员、图像修复算法开发者、数字影像处理从业人员、高校相关专业师生。可用于学术研究参考、算法选型对比、课程案例学习、实际图像复原业务的技术迭代参考等场景。
zju3dv.github.io
GVHMR是浙江大学3D视觉团队推出的单目视频人体运动恢复科研项目站点，核心定位为开放的人体三维运动重建技术资源平台。站点提供重力视角坐标系统引导的运动重建算法说明、开源模型权重下载、基准测试数据集等资源，支持研究人员复现单目视频世界坐标系下人体姿态的还原效果，可应用于动作捕捉、动画制作、运动分析等领域的技术研发，适合计算机视觉研究者、运动科学研究人员、数字内容开发者等群体使用。
Learning Inclusion Matching for Animation Paint Bucket Colorization是面向动画上色领域的学术项目展示平台，核心是基于包含关系匹配的动画自动上色算法。该项目核心功能包括：一、单帧引导的多帧自动颜色传播，仅需画师为动画首帧完成上色，即可自动将色彩信息同步到后续全部帧；二、形变与遮挡场景的色彩适配，算法可精准识别动画中物体形变、局部遮挡等动态变化，维持上色一致性；三、专门数据集训练的鲁棒性支持，依托项目自研的动画上色数据集完成模型训练，适配多种风格的二维线稿动画。目标用户覆盖动画制作从业者、计算机视觉研究人员、动画专业师生、独立动画创作者，可应用于商业动画批量上色、学术研究算法对比、学生动画作业效率提升、个人独立动画创作等多个场景。
algolzw.github.io
DA-CLIP是专注于图像恢复领域的降级感知视觉语言模型官方展示站点，核心定位为面向学术研究与工业应用的通用图像恢复技术方案载体。站点核心功能包含DA-CLIP模型技术原理详解、多场景图像恢复效果对比演示、混合降级数据集训练成果展示三类内容，主要面向计算机视觉领域研究人员、图像算法开发工程师、高校相关专业师生、数字内容处理从业者等群体，可用于学术研究参考、算法选型评估、教学案例演示、实际业务场景落地验证等多种场景，帮助用户直观理解降级感知视觉语言模型在图像恢复任务中的应用逻辑与实际效果。
lwpyh.github.io
GenSAM是面向迷彩目标分割领域的技术演示与工具站点，核心定位是为相关领域研究与开发人员提供无需额外训练的迷彩目标分割方案。站点支持用户上传含迷彩伪装目标的图像，通过跨模态思维链提示技术提取视觉特征，配合渐进式掩膜生成模块输出精准的目标分割结果。目标用户覆盖计算机视觉研究人员、军事伪装检测开发人员、野生动物监测从业者等群体，可应用于迷彩伪装效果评估、野外隐藏目标识别、遥感图像目标提取等多种场景。