Zarxrax/Sammie-Roto-2

A GUI for masking/rotoscoping video using AI models

解決する課題

Sammie-Roto 2 は、ビデオクリップのマスキングという面倒なプロセスを簡素化するために設計されたデスクトップアプリケーションです。オブジェクトのセグメンテーション、高品質なマットの作成、ビデオ映像からのオブジェクト削除を行うためのAI支援ワークフローを提供します。

関連

  • プロジェクト
    pq-yang/MatAnyone2

    実世界の状況下でも高い堅牢性を発揮し、髪の毛やエッジなどの細部を保持する人物を動画から抽出するためのマッティングフレームワークです。

  • プロジェクト
    1038lab/ComfyUI-RMBG

    最先端のAIモデルを多数搭載した、高度な画像背景除去とオブジェクトセグメンテーションを実現するComfyUIカスタムノードの包括的セット。

  • プロジェクト
    D-Ogi/WatermarkRemover-AI

    Florence-2およびLaMAモデルを使用して、画像およびAI生成動画からウォーターマークを検出し、自然に削除するAIパワーを持つツール。

  • プロジェクト
    opengeos/segment-geospatial

    Segment Anything Model (SAM) を地理空間データ向けに適応させた Python パッケージで、テキスト、ポイント、またはボックスを使って衛星画像を簡単にセグメントできます。

  • プロジェクト
    pangxiaobin/image-matting

    RMBG-1.4モデルを使用して、ローカルでAI駆動の背景除去、バッチ処理、画像編集ツールを提供するデスクトップアプリケーション。