OpenPose模型主要用于实时检测和跟踪图像和视频中的人体关键点。它能够识别人体的多个部位，包括身体、面部、手和脚，并且可以同时处理多个人体。
LaMa-Dilated模型旨在通过扩张卷积技术实现高效的图像擦除和修复。该模型采用先进的卷积神经网络架构，能够处理复杂的图像输入，并填补图像中的缺失部分，使修复后的图像更加自然和逼真。
YOLOv8_det是YOLO 系列目标检测模型，专为高效、准确地检测图像中的物体而设计，在实时检测任务中表现优异，适用于智能驾驶、安防监控、医疗影像、工业检测等多个领域。YOLOv8_det 是一个强大且高效的图像处理工具，适用于需要高精度和高性能的应用场景。
U-Net是一种专为图像分割任务设计的深度学习模型，其独特的编码器-解码器架构使其在处理复杂图像分割任务时表现出色。U-Net通过其创新的设计和卓越的性能，成为图像分割领域的重要工具，推动了多个行业的发展和进步。
Inception_v3是一种深度卷积神经网络模型，广泛应用于图像分类和识别任务。由于其高效的架构设计和出色的性能，Inception_v3 被广泛应用于各种计算机视觉任务中，如物体检测、图像分割和图像生成等。总的来说，Inception_v3是一个强大且高效的图像处理工具，适用于需要高精度和高性能的应用场景。
Real-ESRGAN-General-x4v3 和 Real-ESRGAN-x4plus 都是图像超分辨率模型，但它们在优化目标和应用场景上有所不同。Real-ESRGAN-General-x4v3 主要针对移动设备进行了优化，采用了 RRDB 结构和 U-Net 判别器，能够生成更接近真实的低质图像，更适合移动设备
AOTGAN（Aggregated Contextual Transformations for High-Resolution Image Inpainting）是一种基于注意力机制的生成对抗网络（GAN）模型，主要用于图像修复任务。AOTGAN 的应用场景包括修复老旧照片、去除图像中的划痕或污点，以及艺术创作等。
Real-ESRGAN-x4plus 是一种图像超分辨率模型，旨在将低分辨率图像放大四倍，同时保持高质量和细节。该模型基于 ESRGAN 架构，通过生成对抗网络（GAN）技术，有效去除图像噪声并恢复细微细节，使得放大的图像更加清晰和自然。Real-ESRGAN-x4plus 特别适用于老照片修复、图像增强、高分辨率图像生成等应用场景，并且经过优化，可以在 Qualcomm设备上高效运行，
AI-Engine-Direct-Helper（又称 QAI AppBuilder） 是一个强大的工具，旨在简化和加速在 Qualcomm 平台上开发 AI 应用的过程。通过提供统一的 API、跨平台支持和高效的执行性能，它为开发者提供了一个灵活且高效的开发环境。
RUBIK Pi 3 基于高通QCS6490芯片，采用 Qualcomm® Kryo™ 670 CPU 和融合 AI 加速器架构的 Qualcomm® Hexagon™ 处理器，具备12.5 TOPS的卓越AI性能，适用于各种机器学习和人工智能应用场景。RUBIK Pi 3 具有丰富的接口和功能设计，支持USB、Camera、DP、HDMI、ETH、3.5mm耳机、Wi-Fi、BT、M.2连接器、