FaRL — CLIP-подобная визуально-языковая модель для анализа лиц и предварительная основа для задач выравнивания и сегментации лица.

Подходит для: классификация изображений лиц по заданным текстовым категориям · дообучение энкодера для определения ключевых точек лица · дообучение модели для сегментации областей лица

SegFormer, дообученный для сегментации областей лица на портретных изображениях.

Подходит для: разметка областей лица на портретах · создание масок лица для редактирования фотографий · подготовка сегментаций лица для компьютерного зрения

LVFace — Vision Transformer для извлечения признаков лиц и их распознавания по изображениям.

Подходит для: извлечение признаков лица из фотографии · сравнение двух лиц для проверки совпадения · поиск человека по лицу в коллекции изображений

Предобученная ADAFACE IR101 WEBFACE12M извлекает признаки лиц для сравнения и распознавания личности по изображениям.

Подходит для: сравнение двух лиц по изображениям · поиск совпадающего лица в базе фотографий · извлечение векторов лиц для системы идентификации

Модель на основе YOLO для быстрой классификации изображений лиц по семи категориям FairFace.

Подходит для: автоматическая разметка лиц на изображениях по категориям FairFace · классификация лиц в исследовательских наборах данных · быстрая пакетная маркировка фотографий с лицами

Дообученная FLUX.2 Klein 9B для быстрой генерации и редактирования изображений, в том числе замены лиц по референсу в ComfyUI.

Подходит для: замена лица на портретном изображении · перенос лица с сохранением выражения и освещения · редактирование изображения по портретному референсу

Предварительно обученная модель CVLFace извлекает признаки лица для задач распознавания и сравнения лиц.

Подходит для: извлечение признаков лица из фотографии · сравнение двух лиц для верификации личности · поиск совпадающего лица в галерее изображений

Falcon Perception — модель TII на 0,6 млрд параметров, которая находит объекты по текстовому запросу и выдаёт для них пиксельные маски.

Подходит для: поиск объектов на изображении по текстовому описанию · сегментация экземпляров объектов в перегруженных сценах · выбор объектов по атрибутам, например цвету или форме

Предварительно обученная модель CVLFace извлекает признаки лиц для задач сравнения и распознавания лиц.

Подходит для: извлечение векторов признаков из изображений лиц · сравнение двух лиц по их признаковым векторам · поиск совпадений лица в коллекции изображений

Модель CVLFace ADAFACE IR50 MS1MV2 извлекает признаки лиц для задач распознавания и сравнения лиц.

Подходит для: извлечение признаков лица из фотографии · сравнение двух лиц по сходству · поиск совпадения лица в галерее изображений

Модель CVLFace на базе ViT Base извлекает признаки лиц для задач распознавания и сравнения.

Подходит для: извлечение векторов признаков лица · сравнение двух лиц по эмбеддингам · идентификация лиц в системе распознавания

Предварительно обученная модель CVLFace на MobileNet для извлечения признаков при выравнивании лиц.

Подходит для: извлечение признаков для выравнивания лиц · подготовка изображений лиц к распознаванию · обработка лиц в конвейере компьютерного зрения

Предварительно обученная CVLFace-модель AdaFace с архитектурой IR18 для извлечения признаков лиц и задач распознавания лиц.

Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из изображений · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе зарегистрированных лиц

Преобразованный в safetensors и GGUF набор весов face-api для обнаружения лиц и анализа их признаков.

Подходит для: обнаружение лиц на изображениях · определение 68 ключевых точек лица · распознавание лиц

img2pose — модель на Faster R-CNN для обнаружения лиц на изображениях и оценки их 3D-позы с шестью степенями свободы.

Подходит для: обнаружение лиц на фотографии · оценка положения и ориентации лица · получение рамок лиц без отдельного детектора

Предварительно обученная модель CVLFace на базе ArcFace IR101 извлекает признаки лиц для задач распознавания и сопоставления.

Подходит для: извлечение признаков лица из изображения · сравнение двух лиц по признаковым векторам · поиск совпадений лиц в коллекции изображений

SegFormer от 1038lab для пиксельной сегментации лиц на изображениях.

Подходит для: выделение областей лица на фотографии · создание маски лица для редактирования изображения · сегментация лиц в кадрах видео после извлечения кадров

Дообученная на базе FLUX.2 Klein 9B модель для быстрой генерации и редактирования изображений, в том числе для замены лиц по референсу.

Подходит для: замена лица на изображении с сохранением выражения и освещения · создание портретов по текстовому запросу · редактирование изображения с портретным референсом

Дообученная на FairFace ResNet-50 для классификации изображений людей по признакам, размеченным в наборе данных.

Подходит для: классификация изображений людей по меткам FairFace · оценка предсказаний модели на тестовых изображениях · эксперименты с классификацией изображений на базе ResNet-50

Модель CVLFace на основе ViT Base извлекает признаки лиц для задач сравнения и распознавания.

Подходит для: извлечение векторов признаков лица · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе образцов

Модель CVLFace на базе ViT-Base извлекает признаки лицевых изображений для распознавания и сравнения лиц.

Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из фотографий · сравнение двух лицевых изображений · поиск совпадений лиц в коллекции фотографий

EdgeFace извлекает 512-мерные векторы признаков лиц для задач распознавания и проверки личности по изображениям.

Подходит для: сравнение двух лиц для проверки совпадения личности · извлечение эмбеддингов лиц для системы распознавания · поиск похожих лиц по векторной базе

FocalNet Tiny LRF — модель компьютерного зрения для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений

Экспериментальный Swin-классификатор с частотными признаками определяет, относится ли изображение лица к искусственному или человеческому классу.

Подходит для: классификация лицевого изображения как искусственного или человеческого · исследовательская проверка StyleGAN-синтетических лиц · сравнение классификации лиц при JPEG-сжатии