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在训练垂直领域的 Video-Text 模型时，我们通常遵循 Data Ingestion -> Cleaning -> Chunking -> Embedding 的标准...

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在 CVPR 等顶会论文中，经常提到数据集的 Bias 问题。在视频领域，一个典型的 Bias 就是**“平台水印”**。 如果你的负样本（Negative Samples...

在多模态大模型（LMM）的训练中，我们需要海量的 Video-Text 对齐数据。然而，直接从公开网页抓取的数据往往带有平台水印（Watermark）或硬字幕，这会严重影响...

1. 基于 Node.js 的 CI/CD 资源压缩流水线 依靠人工压缩图片是不靠谱的且难以维护。最佳实践是在 Git Hook 或 CI 构建阶段，引入自动化脚本对资源进...

1. 拒绝临时文件：基于内存管道的帧提取 传统的 os.system('ffmpeg -i ...') 调用方式会产生大量磁盘 IO，导致处理速度受限于硬盘读写。...

作为前端工程师，我们不仅要关注代码逻辑，还要管理媒体资产（Assets）的生产链路。通常的流程是：UI 给图 -> 前端切图 -> 压缩 -> 上线。...

在使用 Python 的 pytesseract 或 PaddleOCR 进行文字识别时，我们经常遇到这样的 Bad Case：图片清晰度很高，但因为上面覆盖了一层淡淡的倾...

做过 AIGC 模型训练的开发者都知道，Stable Diffusion 对训练集中的特征极其敏感。如果你的训练集Dataset中包含了大量带有角落水印、Logo 或文字覆...

作为一名独立开发者，在构建图像处理应用时，往往面临着“既要又要”的诱惑：既想做视频处理，又想做图像修复，然而，资源是有限的，算力是昂贵的。 本文将以**“香蕉一键去水印”*...

作为前端，最烦的就是处理各种琐碎的图片资源。建立一套高效的工具链，能省下不少时间摸鱼。 代码生成：CodeFun 直接导入UI设计稿，自动生成Vue/React代码，虽然逻...

图像去水印（Watermark Removal），在计算机视觉（CV）领域本质上属于图像修复（Image Inpainting） 的范畴。简单来说，就是推测并填补缺失像素的...

独立开发复盘：如何将 PyTorch 模型部署到 Serverless 环境并把成本降到 0,背景 作为一名独立开发者，最近开发了一款图片处理工具 “香蕉一键去水印”。 在...

最近在做一个基于 Generative AI 的图像修复小程序（香蕉一键去水印）。在开发过程中，遇到一个核心交互难点：如何在小程序端实现流畅的“手指涂抹”生成遮罩,并传给后...