2021年值得关注的十大机器学习项目

2021年已经接近尾声，在这一年里，机器学习领域涌现出许多创新项目。本文将介绍一些最受欢迎的开源项目，从照片编辑到自然语言处理，再到无需编程即可训练模型的方法，希望这些项目能激发你创造令人惊叹的人工智能产品。

1、Background Matting v2

Background Matting v2（背景抠图）从广受欢迎的开源项目中汲取灵感，展示了如何实时删除或更换背景。这项技术不仅功能强大（4K 分辨率下可达 30 帧每秒，全高清下可达 60 帧每秒），还兼容 Zoom 等主流视频会议软件。它利用附加捕获的背景帧，结合两个神经网络对高分辨率图像进行实时处理。如果你需要从视频中移除某个对象，同时保留背景，这个项目非常实用。

2、SkyAR

SkyAR 是一款神奇的项目，它能够实时替换视频中的天空背景，并生成逼真的戏剧性风格效果。该项目基于 PyTorch，采用了部分来自 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 项目的代码，实现了天空抠图、运动估计和图像混合等功能。这个项目在电影和视频游戏制作中有着巨大的潜力，例如模拟不同天气条件下的场景。

3、AnimeGAN v2

AnimeGAN v2 是将照片转化为卡通风格的有趣项目。它是 AnimeGAN 的升级版，通过结合神经风格迁移和生成对抗网络（GAN），在保留高质量图像的同时避免高频伪影的产生。这项技术可以将任何照片转化为动漫风格的艺术作品。

4、txtai

txtai 是一个强大的搜索引擎和问答系统，它利用 sentence-transformers、transformers 和 faiss 等工具，构建了上下文搜索和提取式问答系统。这个项目支持创建文本索引，以便实现高效的相似性搜索，并能基于抽取式方法创建问题回答系统。

5、Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

微软推出的 Bringing-Old-Photos-Back-to-Life 项目旨在修复受损的老照片。该项目利用深度学习技术，通过划痕检测和人脸增强等手段，对老照片进行修复。研究论文指出，他们训练了两种变自编码器（VAEs），将旧照片和干净照片映射到两个潜在空间，并通过合成数据学习转换。这种方法使得修复后的照片质量显著优于传统方法。

6、Avatarify

Avatarify 是一个 Deepfake 项目，允许用户在视频会议中创建逼真的虚拟头像。它使用 First Order Model 提取视频中的动作，再通过光流技术将这些动作应用于目标头像上。这使得用户可以生成逼真的虚拟形象，甚至可以将经典画作制成动画，例如将蒙娜丽莎变成动态影像。

7、PULSE

PULSE 是一个生成逼真人脸图像的人工智能模型，可以从低分辨率的人脸图像生成高分辨率图像。PULSE 使用生成对抗网络（GAN）的潜在空间探索技术，解决了超分辨率问题，生成的图像不仅逼真，而且比例准确。

8、pixel2style2pixel

pixel2style2pixel 是一个图像到图像转换的开源项目，基于论文《风格编码：用于图像到图像转换的 StyleGAN 编码器》。该项目使用 Pixel2Pixel 框架，可以处理各种图像转换任务，例如将漫画作品转换为真实人物图像，或将草图转换为照片级逼真的图像。

9、igel

igel 是一个无代码机器学习平台，允许用户在不需要编写代码的情况下训练、测试和应用模型。尽管其图形界面仍在开发中，但用户可以通过命令行工具完成多项任务，如模型训练、评估和预测。此外，用户还可以使用 igel experiment 命令将训练、评估和预测流程整合在一起。

10、Pose Animator

Pose Animator 是一个网络动画工具，利用 PoseNet 和 FaceMesh 等模型，通过 TensorFlow.js 实现 SVG 矢量图像的动画效果。用户可以通过简单的操作将静态设计或骨骼图像转化为动画。

以上十个机器学习项目涵盖了从照片编辑到自然语言处理的多个领域，无论你是开发者还是爱好者，都能从中找到有价值的内容。希望这些项目能激发你的创造力，推动你实现更多创新。