长江存储“跳槽”推出128层3D闪存，单颗容量1.33Tb
06-06
聪明的人确实能做很多事情。
最近，身兼数职的斜杠年轻人 Cyril Diagne 设计了一款复制粘贴工具。
只要你有支持AR功能的智能手机，在手机上预装这个名为AR Cut & Paste的工具，然后将你想要复制的内容拍下来，然后将图像复制粘贴到Photoshop中。
图片来自：互联网 这里是视频链接： 。
图片来自：视频截图 如上图所示，这个工具可以一键复制任何东西。
设计师再也不用担心材料用完了！然而，该工具目前的剪切延迟约为 2.5 秒，粘贴延迟约为 4 秒，并且该过程可以进一步加速。
令人兴奋的是，作者还给大家留下了一个小惊喜：下周将发布另一款AI+UX原型！平面设计师的福音或许源于设计师的出身。
西里尔·迪亚涅总是有很多意想不到的想法。
例如，他曾经开发过一款人脸涂鸦工具，可以借助Tensorflow.js、FaceMesh和Three.js，利用AR在网页浏览器上对人脸进行涂鸦。
图片来自：github 还有一个 chrome 扩展，可以为 Instagram 个人资料图片添加 3D 效果。
效果生成类似于Facebook的3D照片功能，让2D照片也能呈现多角度场景。
图片来自：github 那么，这个工具是如何实现将真实照片直接复制到Photoshop中的呢？根据 作者 上传到 github 的信息，AR Cut & Paste 工具是一个 AR+ML 原型，可以从周围环境中复制固定物体并将其粘贴到图像编辑软件（Photoshop）中。
不过，该工具目前仅适用于 Photoshop 软件，将来可能支持处理不同的输出。
该原型作为 3 个独立的模块运行：移动应用程序、本地服务器以及显着性检测和背景去除服务。
具体使用方法如下：首先，您需要在手机上预装该工具； npm 安装；其次，您需要更新 IP 地址并将其指向您的本地配置； 3：const URL=》BASNet技术）。
curl -o resnet34-f7ec4.ptdocker build -t basnet .docker run --rm -p :basnet 什么是 BASNet？ BASNet 是一种关于边界的显着性检测。
它聚合了多层深度特征网络。
它更关注整个图像的全局对比度而不是局部或像素特征。
因此，与其他显着性检测方法相比，可以大大减少错误。
从架构上来说，主要分为两个模块： 图来自：BASNet: Boundary-Aware Salient Object Inspection Paper 预测模块：设计为编码和解码网络，因为这种结构可以捕获高层全局上下文和低层细节同时。
编码器具有输入卷积层和由基本 res 块组织的六个部分。
为了进一步捕获全局信息，在编码器和解码器之间添加了一个桥接块，其中包含三个卷积层。
解码器与编码器基本对称，每一级的输入是解码器前一级的上采样和编码器相应级输出的串联。
最后一层精度最高的图像作为预测模块的输出。
优化模块：通过残差块优化粗略显着图。
粗糙度包括：1）边界模糊、有噪声； 2）预测区域概率不均匀。
实际的粗略预测图包含两者。
残差优化模块最初是为了边界优化而提出的。
然而，由于设计的模块非常浅，因此很难捕获高层信息以进行优化。
RRM采用残差编解码器架构，包括输入层、编码器、桥接层、解码器和输出层。
编码器和解码器包含 4 个阶段，每个阶段只有一个卷积层。
总损失等于每个输出图损失的加权和。
总共有 8 个输出，其中 7 个来自预测模块，1 个来自优化模块。
每层的损失包括三部分：BCE损失、SSIM损失和IoU损失。
这样就得到了高置信度的显着图和清晰的边界。
然后，使用 OpenCV SIFT 查找手机在计算机屏幕上的对齐位置。
您只需要一张手机照片和屏幕截图即可获得准确的 x、y 屏幕坐标系。
以上就是该软件的全部使用细节和技术细节。
有兴趣的小朋友可以输入代码尝试一下。
需要注意的是，设计的作者还表示，这目前只是一个研究原型，但根据对迪亚涅视频的回应，似乎有几家公司已经在开发类似的软件。
相信不久的将来你可能会在应用商店中看到类似的工具。
这个设计的深远意义在于，它巧妙地扭转了通常的增强现实范式。
它不是将数字图像投射到物理世界，而是将物理世界带入数字世界。
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