「image」の検索結果

Use denoising-diffusion-pytorch for PyTorch DDPM/DDIM image diffusion, 1D sequence diffusion, conditioning and guidance, and advanced diffusion variants.

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Use deep-daze for CLIP-guided Siren image generation through the imagine CLI and Python APIs, with runtime inspection and troubleshooting.

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Use the DALLE2-pytorch package for DALL-E 2 style text-to-image model APIs, diffusion prior/decoder training, WebDataset data layouts, and tracker/checkpoint workflows.

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Route DeblurGAN users to data preparation, training, and single-image inference workflows.

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Guide DeepMedic 0.8.4 workflows for multi-modal 3D NIFTI medical-image segmentation, including data preparation, model configuration, training, checkpoint continuation, inference, and CPU/CUDA troubleshooting.

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Use richzhang/colorization PyTorch colorizers for automatic image colorization, Python API calls, preprocessing/postprocessing, and runtime troubleshooting.

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Use CLAM for weakly supervised computational pathology workflows on whole-slide images, from WSI patching through features, training, evaluation, and heatmaps.

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Use OpenAI CLIP for zero-shot image-text inference, prompt engineering, feature extraction, and responsible evaluation.

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Routes CS230 code-example requests to the correct PyTorch or TensorFlow vision and NLP workflows for SIGNS image classification and named-entity recognition.

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Guides CLIP-as-service client, server, and CLIP search workflows for text/image embeddings, cross-modal ranking, and retrieval services.

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Route BiRefNet image segmentation, matting, inference, configuration, training, evaluation, and model-export workflows.

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Use Augmentor for Pillow-based image augmentation pipelines, operation selection, mask-safe augmentation, array/generator workflows, and package-specific troubleshooting.

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Routes Big Sleep text-to-image workflows, CUDA setup checks, prompt controls, and Python API usage for the `dream` CLI and `Imagine` API.

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Build, debug, serialize, and integrate Albumentations 2.x augmentation pipelines for images, masks, bboxes, keypoints, volumes, and PyTorch-style datasets.

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Routes AnyDoor zero-shot object-level image customization workflows.

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Operate AnyLabeling desktop annotation, auto-labeling model, dataset export, install, packaging, and release workflows for the PyQt6/ONNX image-labeling package.

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Routes 3DDFA_V2 face-alignment setup, still-image demos, video tracking, and ONNX benchmarking workflows.

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Assemble a report-ready walkthrough.md for a SOLVED engagement - populate the Evidence gallery from the poc/ images captured during the engagement, and draft the step-by-step reproduction from state/loot/log (Killchain.md for pentest/bugbounty, state.md's Chain/Status for ctf) without fabricating. Use when asked to "write the walkthrough", "assemble the walkthrough", "close out the box/engagement", or at close-out once an engagement is marked SOLVED.

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Create, generate, or write Dockerfiles and multi-stage Docker images. Containerize apps.

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End-to-end AI video production skill for agentic frameworks. Use when the user asks to make, edit, repurpose, caption, soundtrack, or export videos using HeyGen avatars, Seedance or ByteDance b-roll, OpenAI image generation and editing, AI UGC ads, Remotion, HyperFrames, screen recordings, FFmpeg, captions, ElevenLabs music, Suno, or social-video variants.

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This skill should be used when the user asks to "brainstorm a story idea", "I have an idea for a story", "what if", "develop a premise", "is this idea strong enough", "workshop my logline", "premise", "story concept", "what should I write", "short story or novel", "novella or novel", "name my book", "title ideas", or has a spark (an image, a character, a setting, a question) and wants to turn it into a tested premise before starting a story project. NOT for the controlling idea or theme of an existing story (use theme-craft).

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Use when selecting, designing, generating or reviewing scientific figures, complex modeling charts, paper illustrations or image2-assisted visuals.

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Detects PII in unstructured data including emails, documents, images, and logs using NER-based detection with spaCy and Microsoft Presidio, regex patterns, OCR integration, and confidence scoring. Keywords: PII detection, unstructured data, NER, spaCy, Presidio, OCR, regex, email scanning, document scanning.

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Use when packaging Spring Boot 4 as an OCI image, JVM container, AOT application, or GraalVM native executable. Covers buildpacks, layers, runtime hints, probes, security, and verification.

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