AIAS

976 292 较难 1 次阅读昨天Apache-2.0图像语言模型Agent开发框架

AI 解读由 AI 自动生成，仅供参考

AIAS 是一套专为 Java 开发者打造的一站式人工智能开源解决方案，旨在降低 AI 技术应用门槛，加速产品研发进程。它提供了从模型训练到实际部署的完整闭环，核心功能涵盖产品级的自定义模板 OCR 识别、高精度以图搜图以及人像搜索等热门场景。

对于需要处理复杂票据、证件识别的企业，AIAS 独特的自定义模板 OCR 功能允许用户通过简单的锚点设置即可快速适配各类版式，无需重新训练底层模型。在图像检索方面，它灵活支持从百万级轻量应用到千万级大规模向量检索的不同需求，并内置了面向 Java 程序员的可视化训练平台，让非算法专家也能轻松定制图像分类模型。

该项目完全免费且可商用，采用 Spring Boot 后端与 Vue 前端架构，既提供开箱即用的 Web 应用供直接部署，也开放丰富的 REST API 便于集成到现有系统中。无论是希望快速引入 AI 能力的后端工程师，还是需要构建定制化视觉应用的研发团队，AIAS 都能提供基于 CPU 或 GPU 环境的稳定支持，切实为技术落地减负增效。

使用场景

某大型物流园区的 Java 开发团队正面临海量运单图片结构化提取与违规包裹快速溯源的双重挑战。

没有 AIAS 时

定制识别开发难：面对非标准格式的运单，传统 OCR 无法精准提取特定字段，需人工编写大量规则或采购昂贵的商业 SDK，且难以动态调整模板。
图像检索效率低：在百万级历史包裹图片中查找相似违禁品或特定货物时，只能依靠文件名或人工肉眼翻阅，耗时极长且漏检率高。
技术栈割裂严重：算法团队使用 Python/PyTorch 训练模型，而业务系统是 Java 架构，模型部署、接口封装及跨语言调用耗费了大量联调时间。
人脸安防成本高：园区出入口的人脸搜索功能需单独构建向量数据库和检索引擎，基础设施搭建复杂，维护成本高昂。

使用 AIAS 后

模板识别零代码配置：利用 IOCR 自定义模板功能，通过可视化设置锚点和内容区，无需重新训练即可灵活适配各种新版运单，直接输出结构化数据。
毫秒级以图搜图：内置向量引擎支持千万级图片库，上传可疑包裹照片即可秒级返回相似结果，迅速定位货物轨迹，大幅提升安检效率。
Java 原生一站式集成：提供纯 Java 版的训练平台与 SDK，开发人员可直接在 Spring Boot 项目中调用 AI 能力，消除了跨语言部署障碍，研发周期缩短 60%。
开箱即用的人脸搜索：直接部署 Web 应用模块，快速构建起园区人脸门禁与黑名单预警系统，无需从零搭建复杂的底层算法服务。

AIAS 让 Java 团队无需依赖算法专家，即可低成本、高效率地落地产品级计算机视觉应用，真正实现为研发加速。

运行环境要求

操作系统

Windows
Linux
macOS

GPU

可选
支持 NVIDIA GPU (CUDA)，适用于 Windows x64 和 Linux x64
CPU 模式在所有支持的系统上可用
具体显卡型号、显存大小及 CUDA 版本未说明

内存

未说明

依赖

notes1. 该项目主要面向 Java 开发者，核心后端基于 Spring Boot，前端基于 Vue，并非纯 Python 环境。 2. 提供 CPU 和 GPU (CUDA) 两种运行模式，GPU 仅支持 Windows 和 Linux。 3. 包含多个子模块（如训练平台、Web 应用、OCR、以图搜图、图像生成等），部分功能（如大规模向量搜索）可选配向量引擎（如 Milvus）。 4. 图像生成和模型训练功能需要手动下载额外的模型文件（提供了百度网盘链接）。 5. macOS 用户仅支持 CPU 模式运行。

python未说明 (项目主要面向 Java 程序员，后端基于 Springboot)

Spring Boot

Vue.js

Milvus (向量引擎，可选)

OpenCV (推测)

DeepLearning4J (推测)

快速开始

官网 http://aias.top/

模型下载：

链接:https://pan.baidu.com/s/16933J3dX16xnjbYaay-4og?pwd=cwxk

支持的开发运行环境

CPU
Windows x64, Linux x64, macOS x64
GPU (CUDA)
Windows x64, Linux x64

培训课程基础入门（视频）

视频地址：

https://space.bilibili.com/34811275/lists

培训文档位置：

0_docs\

1: 面向 Java 程序员的 AI 训练平台【模型定制】

项目位置：AIAS/2_training_platform
面向java程序员，满足图像识别分类定制化需求。
支持图像分类模型训练
支持图像1:1

AI 训练平台
- training

AI训练平台提供分类模型训练能力。
并以REST API形式为上层应用提供接口。

2: AI Web应用【开箱即用】

项目位置：AIAS/4_web_app
Web应用，前端VUE，后端Springboot
可以直接部署使用，使用UI或者调用API集成到现有的系统中。
支持的能力清单：

  1). 图像生成
  2). 人脸搜索
  3). 以图搜图
      ...

#### 2.1 IOCR - 自定义模版识别： - 项目位置：AIAS/4_web_app/iocr

- 1. 参照锚点设置
2. 内容识别区设置

2.2 以图搜图：

项目位置：AIAS/4_web_app/image_search
一共提供了三个不同的版本
无向量引擎的版本，适合100万图片以下：mini_image_search
向量引擎的版本，无管理系统的精简版：simple_image_search
向量引擎的版本，完整的产品级应用：image_search

tr. tr. table.

2.3 跨模态：以文搜图，以图搜图：

项目位置：AIAS/4_web_app/image_text_search
一共提供了2个不同的版本
无向量引擎的版本，适合100万图片以下：mini_image_text_search
向量引擎的版本，适合100万图片以上：image_text_search

- 1. 图片上传 - 1). 支持服务器端文件夹上传，大量图片使用，如千万张图片入库。 - 2). 点击提取人脸特征按钮. - 3). 支持客户端文件夹上传.
2. 图像搜索

- 1. 图片上传
- 2. 点击提取特征按钮.

- 1. 以文搜图
- 输入文本：雪地上两只狗.

- 输入图片：一只猫.
- 输入图片：一片森林.
. tr. . tr. . tr. . tr. . tr. . tr. . tr. . tr. . tr.

官网 http://aias.top/

模型下载：

链接:https://pan.baidu.com/s/16933J3dX16xnjbYaay-4og?pwd=cwxk

支持的开发运行环境

CPU
Windows x64, Linux x64, macOS x64
GPU (CUDA)
Windows x64, Linux x64

培训课程基础入门（视频）

视频地址：

https://space.bilibili.com/34811275/lists

培训文档位置：

0_docs\

1: 面向 Java 程序员的 AI 训练平台【模型定制】

项目位置：AIAS/2_training_platform
面向java程序员，满足图像识别分类定制化需求。
支持图像分类模型训练
支持图像1:1

AI 训练平台
- training

AI训练平台提供分类模型训练能力。
并以REST API形式为上层应用提供接口。

2: AI Web应用【开箱即用】

项目位置：AIAS/4_web_app
Web应用，前端VUE，后端Springboot
可以直接部署使用，使用UI或者调用API集成到现有的系统中。
支持的能力清单：

  1). 图像生成
  2). 人脸搜索
  3). 以图搜图
      ...

#### 2.1 IOCR - 自定义模版识别： - 项目位置：AIAS/4_web_app/iocr

- 1. 参照锚点设置
2. 内容识别区设置

2.2 以图搜图：

项目位置：AIAS/4_web_app/image_search
一共提供了三个不同的版本
无向量引擎的版本，适合100万图片以下：mini_image_search
向量引擎的版本，无管理系统的精简版：simple_image_search
向量引擎的版本，完整的产品级应用：image_search

tr.

- 1. 图片上传 - 1). 支持服务器端文件夹上传，大量图片使用，如千万张图片入库。 - 2). 点击提取人脸特征按钮. - 3). 支持客户端文件夹上传.
2. 图像搜索

2.3 跨模态：以文搜图，以图搜图：

项目位置：AIAS/4_web_app/image_text_search
一共提供了2个不同的版本
无向量引擎的版本，适合100万图片以下：mini_image_text_search
向量引擎的版本，适合100万图片以上：image_text_search

2.4 人脸搜索：

项目位置：AIAS/4_web_app/face_search

- 1. 图片上传
- 2. 点击提取特征按钮.

- 1. 以文搜图
- 输入文本：雪地上两只狗.

- 1. 以图搜图
- 输入画像：一位老人.

- 2. 以图搜图

- 1. 图片上传
- 1). 点击上传按钮上传zip压缩包.
- 2). 点击提取人脸特征按钮.

- Output画像：一位年配の男性.
- Output画像：一位年配の男性.
- Output画像：一位年配の男性.
- Output画像：一位 jeune femme.

- 1. 框选一键抠图例子1
- 2. 框选一键抠图例子2

2.6 文本搜索：

项目位置：AIAS/4_web_app/text_search
随时对数据进行插入、删除、搜索、更新等操作
结合大模型实现RAG功能
根据需要替换其它的特征提取模型：1_sdks\2_nlp_sdks\embedding
一共提供了2个不同的版本
无向量引擎的版本，适合100万条数据以下：simple_text_search
向量引擎的版本，适合100万条数据以上：text_search

- 1. 数据上传 - 1). 点击上传按钮上传CSV文件. - 2). 点击提取特征按钮.
2. 文本搜索

#### 2.7 图像生成： - 项目位置：AIAS/4_web_app/aigc_image_gen - 模型下载： - 图像生成模型链接: https://pan.baidu.com/s/1znJi092mth3z68Oq_j2lsA?pwd=dmra - 预处理模型链接: https://pan.baidu.com/s/1h75UaEqg_paias8Z1pEjOQ?pwd=yqek

图像生成系列

- 1. Canny 辅助生成
- Canny 边缘检测预处理器，
- 可很好识别出图像内各对象的边缘轮廓，
- 常用于生成线稿。

图像生成系列

- 2. Mlsd 辅助生成
- MLSD 线条检测用于生成房间，
- 直线条的建筑场景效果比较好。

图像生成系列

- 3. Scribble 涂鸦辅助生成
- 不用自己画，
- 图片自动生成类似涂鸦效果的草图线条。

图像生成系列

- 4. SoftEdge 辅助生成
- SoftEdge 边缘检测，
- 可保留更多柔和的边缘细节，
- 类似手绘效果。

图像生成系列

- 5. OpenPose 辅助生成
-姿态检测可生成图像中角色动作姿态的骨架图
- (含脸部特征以及手部骨架检测)，
- 这个骨架图可用于控制生成角色的姿态动作。

图像生成系列

- 6. 语义分割辅助生成
- 语义分割可多通道应用，
- 原理是用颜色把不同类型的对象分割开，
- 让AI能正确识别对象类型和需求生成的区界。

图像生成系列

- 7. 深度估计辅助生成
- 通过提取原始图片中的深度信息，
- 生成具有原图同样深度结构的图

图像生成系列

- 8. 法线贴图辅助生成
- 根据图片生成法线贴图，
- 然后根据法向贴图生成新图。
- 适合CG或游戏美术师。

图像生成系列

- 9. 线稿提取辅助生成
- Lineart 边缘检测预处理器，
- 可很好识别出图像内各对象的边缘轮廓，
- 用于生成线稿。

图像生成系列

- 10. 卡通线稿辅助生成
- 卡通边缘检测预处理器，
- 可很好识别出卡通图像内各对象的边缘轮廓，
- 用于生成线稿。

图像生成系列

- 11. 内容重洗辅助生成
- 图片内容变换位置，
- 打乱次序生成新图

3：AI能力平台【开箱即用】

项目位置：AIAS/3_api_platform
Web应用，前端VUE，后端Springboot
可以直接部署使用，使用UI或者调用API集成到现有的系统中。
支持的能力清单：

  1). OCR文字识别
  2). 机器翻译
  3). 语音识别
  4). 一键高清
  5). 一键抠图
  6). 黑白照片上色
  7). 图像生成
      ...

OCR文字识别 - 自由文本识别支持旋转、倾斜的图片 - 文本图片转正
语音识别 - 英文语音识别 - 中文语音识别
202种语言互相翻译 - 支持202种语言互相翻译
图像增强 - 图片一键高清: 提升图片4倍分辨率
图像增强 - 头像一键高清
图像增强 - 人脸一键修复: 自动修复图中人脸
通用一键抠图
人体一键抠图
动漫一键抠图
黑白照片上色
图像预处理系列 - 1. Canny 边缘检测 - 常用于生成线稿
图像预处理系列 - 2. MLSD 线条检测 - 线条检测用于生成房间、 - 直线条的建筑场景
图像预处理系列 - 3. Scribble 涂鸦 - 自动生成类似涂鸦效果的草图线条
图像预处理系列 - 4. SoftEdge 边缘检测 - 边缘检测可保留更多柔和的边缘细节， - 类似手绘效果
图像预处理系列 - 5. OpenPose 姿态检测 - 可生成图像中角色动作姿态的骨架图 - 含脸部特征以及手部骨架检测
图像预处理系列 - 6. 语义分割 - 用颜色把不同类型的对象分割开
图像预处理系列 - 7. Depth 深度估计 - 生成具有原图同样深度结构的深度图
图像预处理系列 - 8. 法线贴图 - 生成凹凸信息的法线贴图
图像预处理系列 - 9. Lineart生成线稿 - 识别出图像内各对象的边缘轮廓 - 用于生成线稿
图像预处理系列 - 10. 生成卡通图线稿 - 识别出卡通图像内各对象的边缘轮廓
图像预处理系列 - 11. 内容重洗 - 图片内容变换位置，打乱次序

其它研究专题:

1). AI + 量子计算

培训教程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/503483952
Gitee: https://gitee.com/mymagicpower/qubits
GitHub: https://github.com/mymagicpower/qubits

2). AI + 生物医药

培训教程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/696026008
Gitee: https://gitee.com/mymagicpower/bio-computing
GitHub: https://github.com/mymagicpower/bio-computing

AIAS 快速上手指南

AIAS 是一个面向 Java 程序员的 AI 应用开发框架，提供模型训练、图像搜索、OCR 识别、AIGC 生成等开箱即用的能力。

1. 环境准备

系统要求

支持以下操作系统：

CPU 运行: Windows x64, Linux x64, macOS x64
GPU 运行 (CUDA): Windows x64, Linux x64

前置依赖

JDK: 建议 JDK 8 或 JDK 11+
构建工具: Maven 3.6+
模型文件:
- 基础模型下载：百度网盘链接 (提取码：cwxk)
- AIGC 图像生成模型：百度网盘链接 (提取码：dmra)
- AIGC 预处理模型：百度网盘链接 (提取码：yqek)

提示：请下载模型文件并放置于项目指定的 models 目录下，具体路径参考各子模块的配置文件。

2. 安装步骤

克隆项目

git clone https://gitee.com/mymagicpower/AIAS.git
cd AIAS

编译构建

进入根目录执行 Maven 构建（跳过测试可加 -DskipTests）：

mvn clean install -DskipTests

选择模块运行

AIAS 采用多模块架构，根据需求进入对应目录启动：

场景 A：自定义模型训练 (Java 程序员专用)

cd AIAS/2_training_platform
mvn spring-boot:run

功能：提供图像分类模型训练及 1:1 人脸比对模型的定制化训练 REST API。

场景 B：直接使用 Web 应用 (开箱即用)

cd AIAS/4_web_app
# 根据具体功能进入子目录，例如以图搜图
cd image_search
mvn spring-boot:run

功能：包含前端 Vue + 后端 SpringBoot，部署即可通过 UI 或 API 使用。

3. 基本使用

启动成功后，默认访问地址通常为 http://localhost:8080 (具体端口视模块配置而定)。

示例 1：以图搜图 (Image Search)

上传数据：访问 Web 界面，点击“图片上传”。
- 支持服务器端文件夹批量上传（适合千万级图片入库）。
- 支持客户端直接上传。
提取特征：点击“提取人脸/图像特征”按钮，系统将自动建立向量索引。
执行搜索：上传一张查询图片，系统即刻返回相似度最高的结果列表。

示例 2：自定义 OCR 识别 (IOCR)

设置锚点：在 AIAS/4_web_app/iocr 模块中，上传样本图片，参照锚点设置识别区域。
定义内容区：框选需要提取文字的具体内容区域。
识别测试：上传新图片，系统将自动按照模版提取指定区域的文本信息。

示例 3：AIGC 图像生成

准备模型：确保已下载并配置好 Canny、OpenPose 等预处理模型及生成模型。
选择模式：在 AIAS/4_web_app/aigc_image_gen 中选择生成模式（如：线稿生成、姿态控制、涂鸦变图等）。
生成图像：输入提示词或上传参考图（如骨架图、深度图），点击生成即可获得高质量图像。

示例 4：文本搜索与 RAG

数据导入：在 text_search 模块上传 CSV 文件。
向量化：点击提取特征，调用 Embedding 模型将文本转为向量。
语义搜索：输入自然语言问题（如“雪地上两只狗”），系统基于语义相似度返回相关文档，支持结合大模型实现 RAG 问答。

更多详细视频教程请参考：Bilibili 官方频道 完整文档位于项目根目录 0_docs/ 文件夹下。

版本历史

apps2023/01/10

常见问题

运行视频流检测 Demo 时遇到 'Failed to load PyTorch native library' 或 '找不到指定的程序' 错误怎么办？

如何使用本地模型进行离线文字识别，而不是从网络 URL 加载？

自定义模板 OCR 识别在线图片时结果不准确，是否要求识别图片与标注图片尺寸完全一致？

如何在 PaddlePaddle 引擎中启用 MKLDNN 加速？

运行 rtsp-face-sdk 示例时提示找不到 'me.calvin.aias.FaceDetect' 类怎么办？

ASR SDK 示例程序使用的是哪个语音识别模型？

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Agent插件

使用场景

没有 AIAS 时

使用 AIAS 后

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2: AI Web应用【开箱即用】

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2.3 跨模态：以文搜图，以图搜图：

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1: 面向 Java 程序员的 AI 训练平台【模型定制】

2: AI Web应用【开箱即用】

2.2 以图搜图：

2.3 跨模态：以文搜图，以图搜图：

2.4 人脸搜索：

2.6 文本搜索：

3：AI能力平台【开箱即用】

3.1 功能说明：

3.2 开发环境搭建：

3.3 如果有任何需求，请点击在线文档填写：

3.4 模型下载：

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1. 环境准备

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场景 A：自定义模型训练 (Java 程序员专用)

场景 B：直接使用 Web 应用 (开箱即用)

3. 基本使用

示例 1：以图搜图 (Image Search)

示例 2：自定义 OCR 识别 (IOCR)

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示例 4：文本搜索与 RAG

版本历史

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