BoundaryFormer是一个利用掩码监督的多边界变换器，专注于实例分割任务。该项目通过多边形边界的学习，提升了实例分割的精度和效率。
PatchDCT是用于高质量实例分割的补丁细化技术，旨在提高图像分割的精度和效果。该项目利用补丁细化方法，增强了实例分割的性能，适用于多种图像处理任务。
融合图像聊天、分割和生成/编辑的AI应用概念验证项目，基于LLaVA、SEEM和GLIGEN三个相关开源项目实现。
Segment Matting项目旨在利用SAM（Segment Anything Model）模型提升图像抠图的质量和性能，专注于优化抠图过程，减少锯齿边缘，提升分割的整体准确性。
3PSDF是一个用于学习任意拓扑表面的签名距离函数的项目，采用三极点方法，能够高效地重建复杂表面。
