الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>بايثون
تنزيل

الوثائق | التثبيت | ؟ نموذج حديقة الحيوان | ؟ تحديث الأخبار | مشاريع مستمرة | ؟ القضايا الإبلاغ

الإنجليزية | 简体中文

ما الجديد

تم دمج MMGeneration في MMIMBLETING. وقد دعمنا مهام ونماذج الجيل الجديد. نسلط الضوء على الميزات الجديدة التالية:

  • ؟ text2Image

    • ✅ الانزلاق
    • ✅ الانتشار الديسكو
    • ✅ الانتشار المستقر

  • ؟ جيل ثلاثي الأبعاد على دراية

    • ✅ EG3D

مقدمة

MMGeneration هي مجموعة أدوات قوية للنماذج التوليدية ، خاصة بالنسبة لـ Gans الآن. وهو يعتمد على Pytorch و MMCV. يعمل الفرع الرئيسي مع Pytorch 1.5+ .

ميزات رئيسية

  • أداء التدريب عالي الجودة: نحن ندعم حاليًا التدريب على GANS غير المشروط ، و GANS الداخلية ، ونماذج ترجمة الصور. سيأتي دعم النماذج الشرطية قريبًا.
  • مجموعة أدوات التطبيق القوية: يتم توفير مجموعة أدوات وفيرة تحتوي على تطبيقات متعددة في Gans للمستخدمين. يتم دمج الاستيفاء GAN ، وإسقاط GAN ، والتلاعب GAN في إطار عملنا. حان الوقت للعب مع جانبك! (البرنامج التعليمي للتطبيقات)
  • التدريب الموزع الفعال للنماذج التوليدية: للتدريب الديناميكي للغاية في النماذج التوليدية ، نعتمد طريقة جديدة لتدريب النماذج الديناميكية باستخدام MMDDP . (البرنامج التعليمي لـ DDP)
  • تصميم معياري جديد للمجموعة المرنة: يُقترح تصميم جديد لوحدات الخسارة المعقدة لتخصيص الروابط بين الوحدات النمطية ، والتي يمكن أن تحقق مزيجًا مرنًا بين الوحدات النمطية المختلفة. (البرنامج التعليمي لتصميم وحدات جديدة)
تصور التدريب
الاستيفاء GAN
GAN العرض
التلاعب GAN

تسليط الضوء

  • تم إصدار الترميز الموضعي كتحيز استقرائي مكاني في GANS (CVPR2021) في MMGeneration . [config] ، [صفحة المشروع]
  • تم دعم Gans الشرطية في مجموعة أدواتنا. المزيد من الطرق والأوزان التي تم تدريبها مسبقًا ستأتي قريبًا.
  • تم دعم التدريب المختلط (FP16) لـ Stylegan2. يرجى التحقق من المقارنة بين التطبيقات المختلفة.

Changelog

تم إصدار V0.7.3 في 14/04/2023. يرجى الرجوع إلى changelog.md للحصول على التفاصيل وتاريخ الإصدار.

تثبيت

MMGeneration يعتمد على Pytorch و MMCV. فيما يلي خطوات سريعة للتثبيت.

الخطوة 1. تثبيت Pytorch بعد التعليمات الرسمية ، على سبيل المثال 

 pip3 install torch torchvision

الخطوة 2. تثبيت MMCV مع MIM. 

 pip3 install openmim
mim install mmcv-full

الخطوة 3. تثبيت mmgeneration من المصدر. 

 git clone https://github.com/open-mmlab/mmgeneration.git
cd mmgeneration
pip3 install -e .

يرجى الرجوع إلى get_started.md للحصول على المزيد من التعليمات التفصيلية.

ابدء

يرجى الاطلاع على get_started.md للاستخدام الأساسي لـ MMGeneration. يمكن لمستندات/en/quick_run.md تقديم إرشادات كاملة للتشغيل السريع. للحصول على تفاصيل ودروس تعليمية أخرى ، يرجى الانتقال إلى وثائقنا.

ModelZoo

تمت دراسة هذه الطرق بعناية ودعمها في أطر عملنا:

غانس غير مشروطة (انقر للانهيار)
  • ✅ DCGAN (ICLR'2016)
  • ✅ Wgan-GP (NIPS'2017)
  • ✅ lsgan (ICCV'2017)
  • ✅ ggan (arxiv'2017)
  • ✅ PGGAN (ICLR'2018)
  • ✅ styleganv1 (CVPR'2019)
  • ✅ styleganv2 (CVPR'2020)
  • ✅ styleganv3 (Neups'2021)
  • ✅ الترميز الموضعي في Gans (CVPR'2021)
غانس الشرطية (انقر للانهيار)
  • ✅ Sngan (ICLR'2018)
  • ✅ الإسقاط GAN (ICLR'2018)
  • ✅ ساجان (ICML'2019)
  • ✅ Biggan/Biggan-Deep (ICLR'2019)
الحيل لـ Gans (انقر للانهيار)
  • ✅ ADA (Neups'2020)
ترجمة Image2Image (انقر للانهيار)
  • ✅ PIX2PIX (CVPR'2017)
  • ✅ Cyclegan (ICCV'2017)
التعلم الداخلي (انقر للانهيار)
  • ✅ Singan (ICCV'2019)
نماذج احتمالية نشر الانتشار (انقر للانهيار)
  • ✅ تحسين DDPM (ARXIV'2021)

التضافات ذات الصلة

  • mmgen-facestylor

المساهمة

نحن نقدر جميع المساهمات لتحسين mmgeneration. يرجى الرجوع إلى المساهمة.

اقتباس

إذا وجدت هذا المشروع مفيدًا في بحثك ، فيرجى النظر في Cite: 

 @misc { 2021mmgeneration ,
    title = { {MMGeneration}: OpenMMLab Generative Model Toolbox and Benchmark } ,
    author = { MMGeneration Contributors } ,
    howpublished = { url{https://github.com/open-mmlab/mmgeneration} } ,
    year = { 2021 }
}

رخصة

يتم إصدار هذا المشروع بموجب ترخيص Apache 2.0. بعض العمليات في MMGeneration مع تراخيص أخرى بدلاً من Apache2.0. يرجى الرجوع إلى التراخيص. md للتحقق الدقيق ، إذا كنت تستخدم رمزنا للمسائل التجارية.

مشاريع في openmmlab

  • MMCV: مكتبة التأسيس OpenMMLAB لرؤية الكمبيوتر.
  • MIM: MIM يقوم بتثبيت حزم OpenMMLAB.
  • MMClassification: OpenMMLAB Image Toolbox و Benchmark.
  • MMDetection: OpenMMLAB Detection Toolbox و Benchmark.
  • MMDetection3D: منصة OpenMMLAB من الجيل التالي للكشف العام للكائنات ثلاثية الأبعاد.
  • MMRotate: OpenMMLAB CONSTER DEFICE TOOLBOX و BENCMARK.
  • MMSegressation: OpenMMLAB SERTINANTIATINATION TOUMBOX و Benchmark.
  • MMOCR: OpenMMLAB الكشف عن أدوات النص والتعرف عليه وفهمه.
  • MMPOSE: OpenMMLAB POSE ANTERSITY TOOLBOX ومعيار.
  • Mmhuman3d: OpenMmlab 3D Model Model Bostbox و Benchmark.
  • mmselfsup: OpenMMLab أدوات التعلم الخاضعة للإشراف ذاتيا ومراسلة.
  • MMrazor: OpenMMLAB Model Compression Toolbox and Benchmark.
  • MMFEWSHOT: OpenMMLAB FILESHOT Learning Toolbox و Benchmark.
  • MMACTION2: OpenMMLAB من ACTION ACTION ACTION ACTION TOOLBOX و Benchmark.
  • Mmtracking: OpenMMLab تصور أدوات أدوات ومعيار.
  • MMFLOW: OpenMMLAB OPTICAL FLOWBOX ومعيار.
  • MMEDITING: OpenMMLAB Image and Video Toolbox.
  • MMGeneration: OpenMMLAB Image and Video Generative Models Toolbox.
  • MMDeploy: إطار نشر نموذج OpenMMLAB.
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل