AAAI 2025 ｜ 2080Ti也能4K图像抠图 ！美图&北交大提出超高分辨率自然图像抠图算法MEMatte
日前，美图影像研究院（MT Lab）联合北京交通大学提出了超高分辨率抠图方法MEMatte (Memory Efficient)，一个显存友好的自然图像抠图框架用于在显存受限的场景下（如商用显卡与边缘设备）进行高清图像的精细抠图。文章已被人工智能顶会 AAAI 2025 接收。
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AAAI 2025｜一张图片让你变身童话角色！美图&国科大提出人脸风格化新方法StyO
基于单张参考图的人脸风格化一直是图像领域的热门方向，皆在生成特定风格的个性化肖像，其被广泛应用于社交媒体、影视、营销等泛娱乐场景中。实现高可控性、ID相似度及风格程度的人脸风格化，对提高观感与趣味性、营造氛围感十分重要，但现有方法在平衡几何变化与面部、头发颜色、姿态等图像细粒度细节方面，仍然存在一定困难。
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ECCV 2024｜有效提高盲视频去闪烁的新方法——BlazeBVD
短视频生态的赛道迅猛崛起，围绕短视频而生的创作编辑工具在不断涌现，美图公司旗下专业的手机视频创作工具——Wink，凭借独创的视频画质修复能力杀出重围，海内外用户量持续攀升。Wink画质修复功能火爆的背后，是美图在视频编辑应用需求加速释放背景下，对用户视频画面模糊不清、噪点严重、画质低等视频创作痛点的洞察，与此同时，也建立在美图影像研究院（MT Lab）强有力的视频修复与视频增强技术支持下，目前已推出画质修复-高清、画质修复-超清、画质修复-人像增强、分辨率提升等功能。日前，美图影像研究院（MT Lab）联合中国科学院大学更突破性地提出了基于STE的盲视频去闪烁(blind video deflickering, BVD)新方法BlazeBVD，用于处理光照闪烁退化未知的低质量视频，尽可能保持原视频内容和色彩的完整性，已被计算机视觉顶会ECCV 2024接收。
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美图影像研究院亮相国际顶会IJCAI，共享前沿科研成果
近日，第33届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on Artificial Intelligence,简称IJCAI)在韩国济州岛落下帷幕。美图影像研究院（MT Lab）受邀出席此次盛会，与世界各地顶尖学者和研究人员共同分享前沿技术成果。
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美图影像研究院（MT Lab）斩获3项国际人工智能顶会大奖！
5月30日，国际人工智能顶会CVPR 2024举办的第3届野外像素级视频理解挑战赛（The 3rd Pixel-level Video Understanding in the Wild, PVUW。下文简称PVUW）公布赛事结果，美图影像研究院（MT Lab）再获殊荣，斩获视频语义分割（VSS）、复杂场景视频目标分割（MOSE）双赛道亚军，视频全景分割挑战赛（VPS）赛道季军，这也是美图影像研究院（MT Lab）第3次在CVPR大会上摘得奖项，共获得了1金3银3铜的杰出成绩。
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CVPR 2024 ｜ 仅靠文本或图像提示精准编辑3D场景，美图&信工所&北航&中大联合提出3D编辑方法CustomNeRF
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学、中山大学共同提出了3D场景编辑方法——CustomNeRF，同时支持文本描述和参考图像作为3D场景的编辑提示，该研究成果已被CVPR 2024接收。
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中国计算机协会（CCF）厦门会员活动中心成立，美图公司刘洛麒任副主席
摘要：为推动厦门计算机行业的可持续发展， CCF厦门会员活动中心于近日正式成立。厦门大学南强特聘教授、厦门大学科技处处长纪荣嵘当选CCF厦门首届主席，美图公司技术副总裁、美图影像研究院(MT Lab)负责人刘洛麒与华侨大学计算机学院院长缑锦当选CCF厦门副主席。
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NeurIPS 2023｜有效提高视频编辑一致性！美图&国科大联合提出基于文生图模型的新方法EI2
摘要：美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出基于文生图模型的视频生成新方法EI2，用于提高视频编辑过程中的语义和内容两方面的一致性。
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PRCV 2023｜美图影像研究院亮相第六届中国模式识别与计算机视觉大会。
摘要：2023年10月15日，以“相约鹭岛，启智未来”为主题的第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th hinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）在厦门圆满落幕。
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ACM MM 2023｜放心，“噪”不住你的美！美图&国科大联合提出人脸修复方法DiffBFR
摘要：美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文已被ACM MM 2023接收。
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美图刘洛麒出席2022中国人工智能产业年会，共享“AIGC+影像”新成果
摘要：美图公司技术副总裁兼美图影像研究院（MT Lab）负责人刘洛麒受邀出席第十二届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2022中国人工智能产业年会，并于视觉目标感知：现状与未来论坛发表主题报告《美图的人像探索：从过去到未来》。
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CVPR 2023｜两行代码高效缓解Vision Transformer过拟合，美图&国科大联合提出正则化方法DropKey
摘要：美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法DropKey，用于缓解Vision Transformer中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机drop部分Key以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而提升了基于Transformer的视觉类算法的精度。该论文已被计算机视觉三大顶会之一CVPR 2023接收。
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ECCV 2022｜高效实现视频时空建模，美图&新加坡国立大学提出MLP视频主干网络
摘要：美图影像研究院（MT Lab）与新加坡国立大学提出高效的MLP（多层感知机模型）视频主干网络，用于解决极具挑战性的视频时空建模问题。
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基于跨模态元迁移，美图&大连理工的参考视频目标分割方法只需单阶段
摘要：来自美图影像研究院（MT Lab）与大连理工大学卢湖川团队的研究者们共同探究了如何仅使用文本描述作为参考的视频目标分割任务，突破性地提出了首个单阶段方法——YOFO，能够有效地进行端到端训练并达到当时最好的效果。目前，该论文已发表于国际人工智能领域顶级会议AAAI 2022。
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CVPR 2022 ｜ 精准高效估计多人3D姿态，美图&北航联合提出分布感知式单阶段模型
摘要：近日，计算机视觉顶会CVPR 2022公布了会议录取结果，美图影像研究院（MT Lab）与北京航空航天大学可乐实验室（CoLab）联合发表的论文被接收。该论文突破性地提出分布感知式单阶段模型，用于解决极具挑战性的多人3D人体姿态估计问题。该方法通过一次网络前向推理同时获取3D空间中人体位置信息以及相对应的关键点信息，从而简化了预测流程，提高了效率。此外，该方法有效地学习了人体关键点的真实分布，进而提升了基于回归框架的精度。
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视频精修一帧要花2小时？AI只要5.3毫秒！
摘要：围绕用户更具个性化的“变美”需求，美图影像研究院（MT Lab）自研基于深度学习的实时视频美容方案。通过设计轻量的神经网络生成式模型，结合强大的模型优化推理框架（Manis）和千万级人像图库训练优势，实现对动态视频人脸的瑕疵修复与暗沉祛除，同时最大程度地保留了皮肤的真实纹理细节。
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顷刻之间 「复原时光」，美图画质修复算法V2全新上线
摘要：美图影像研究院（MT Lab）正式推出美图画质修复算法V2（升级版），全新迭代版本取得重大技术突破，能够在保留人脸身份信息（identity），保持人脸不发生形变的同时，实现人像细节修复能力的大幅度提升，有效解决图片画质压缩、模糊、失焦、噪声、马赛克等多个画质修复核心痛点问题。目前已在美图秀秀证件照、工具箱及视频剪辑（照片）中上线该算法。
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发际线有救了！这款app可一键AI生发，拯救你的自拍焦虑
摘要：美图影像研究院（MT Lab）目前已经落地了多个头发生成项目，在美图旗下核心产品美图秀秀及海外产品AirBrush上线刘海生成、发际线调整与稀疏区域补发等功能。
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