支持任意长度视频修复，突破传统技术限制；插件式上下文控制，轻松融入背景信息；提供超过39万条带精确分割掩码的视频数据，助力大规模训练与评估
VideoPainter | #工具
打通了从项目构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控的全流程，让开发者可以快速构建出高质量的大语言模型应用。
项目配套了「提示流入门教程」、「跟 PDF 对话聊天」等详细的技术文档与指南，帮助你快速上手技术。
通过快速流程，你能够：
1.创建并迭代开发流程：
创建将 LLM、提示、Python 代码和其他工具链接在一起的可执行流程。
轻松调试和迭代您的流程，尤其是与法学硕士的交互。
2.评估流量质量和性能
使用更大的数据集评估流程的质量和性能。
将测试和评估集成到CI/CD 系统中，以确保流程的质量。
3.简化生产开发周期
将流程部署到你选择的服务平台或轻松集成到应用程序的代码库中。
（可选，但强烈推荐）利用Azure AI 中的云版本提示流与你的团队协作。
Prompt flow | #工具
核心特性：
📌SOTA 自监督算法
EasyCV提供了state-of-the-art的自监督算法，有基于对比学习的算法例如 SimCLR，MoCO V2，Swav， Moby，DINO，也有基于掩码图像建模的MAE算法，除此之外我们还提供了标准的benchmark工具用来进行自监督算法模型的效果评估。
📌视觉Transformers
EasyCV聚焦视觉transformer技术，希望通过一种简洁的方式让用户方便地使用各种SOTA的、基于自监督预训练和imagenet预训练的视觉transformer模型，例如ViT，Swin-Transformer，Shuffle Transformer，未来也会加入更多相关模型。此外，我们还支持所有timm仓库中的预训练模型.
📌易用性和可扩展性
除了自监督学习，EasyCV还支持图像分类、目标检测，度量学习，关键点检测等领域，同时未来也会支持更多任务领域。 尽管横跨多个任务领域，EasyCV保持了统一的架构，整体框架划分为数据集、模型、回调模块，非常容易增加新的算法、功能，以及基于现有模块进行扩展。
推理方面，EasyCV提供了端到端的简单易用的推理接口，支持上述多个领域。 此外所有的模型都支持使用PAI-EAS进行在线部署，支持自动伸缩和服务监控。
📌高性能
EasyCV支持多机多卡训练，同时支持TorchAccelerator和fp16进行训练加速。在数据读取和预处理方面，EasyCV使用DALI进行加速。对于模型推理优化，EasyCV支持使用jit script导出模型，使用PAI-Blade进行模型优化。
项目地址 | #计算机视觉 #工具
应用场景
📌攻防演练中防守方根据态势感知平台针对C2交互流量的分析溯源
📌根据JA3指纹库识别防范云沙箱环境下针对木马样本的恶意分析
📌阻止恶意的请求来实施重放攻击，实现混淆上线的效果
📌在明确上线服务器IP的情况下，以白名单的方式限制访问交互流量的请求
📌防范网络空间测绘技术针对C2设施的扫描识别，并重定向或拦截扫描探针的流量
📌支持对多个C2服务器的前置流量控制，并可实现域前置的效果实现负载均衡上线，达到隐匿的效果
📌能够通过请求IP反查API接口针对根据 IP 地址的归属地进行地域性的主机上线限制
📌在不更改源码的情况下，解决分阶段checksum8规则路径解析存在的强特征。
📌通过目标请求的拦截日志分析蓝队溯源行为，可用于跟踪对等连接事件/问题
📌具有自定义对样本合法交互的时间段进行设置，实现仅在工作时间段内进行流量交互的功能
📌Malleable C2 Profile 解析器能够严格根据 malleable profile验证入站 HTTP/S 请求，并在违规情况下丢弃外发数据包（支持Malleable Profiles 4.0+）
📌内置大量与安全厂商相关联的设备、蜜罐、云沙箱的IPV4地址黑名单，实现自动拦截重定向请求流量
📌可通过自定义工具与样本交互的SSL证书信息、重定向URL，以规避工具流量的固定特征
📌..........
项目地址 | #工具
书中包括系统用户权限管理、Shell 使用技巧、文件权限设置、后台管理任务设置、日志记录的监控与分析等知识 #手册
