mmgeneration下載 - mmgeneration源代碼下載

mmgeneration

Python

v0.7.3 Released

下載

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什麼是新的

MMGeneration已合併為Mediting。我們已經支持新一代任務和模型。我們重點介紹以下新功能：

？ text2Image
- ✅滑行
- ✅迪斯科擴散
- ✅穩定擴散
？ 3D感知一代
- ✅eg3d

介紹

MMGeneration是生成模型的強大工具包，尤其是對於Gans而言。它基於Pytorch和MMCV。主分支與Pytorch 1.5+一起使用。

主要功能

高質量的培訓表現：我們目前支持有關無條件gan，內部gan和圖像翻譯模型的培訓。對條件模型的支持很快就會出現。
功能強大的應用工具包：向用戶提供了大量包含gan中多個應用程序的工具包。 GAN插值，GAN投影和GAN操縱已整合到我們的框架中。是時候玩甘斯！（申請教程）
生成模型的有效分佈式培訓：對於生成模型的高度動態訓練，我們採用了一種新的方法來使用MMDDP訓練動態模型。（DDP的教程）
柔性組合的新模塊化設計：提出了一種用於自定義模塊之間的鏈接的新型複雜損耗模塊的新設計，該模塊可以在不同模塊之間實現柔性組合。（新模塊化設計教程）

訓練可視化	GAN插值	GAN投影儀	gan操縱

強調

在MMGeneration中釋放了GAN中的空間電感偏置（CVPR2021）的位置編碼。 [config]，[項目頁面]
我們的工具包已支持有條件的甘套。更多的方法和預訓練的權重很快就會出現。
支持了stylegan2的混合精液培訓（FP16）。請檢查不同實現之間的比較。

ChangElog

V0.7.3於2023年1月14日發布。有關詳細信息和發布歷史記錄，請參考ChangElog.md。

安裝

mgeneration取決於Pytorch和MMCV。以下是安裝的快速步驟。

步驟1。按照官方說明安裝pytorch，例如

 pip3 install torch torchvision

步驟2。使用MIM安裝MMCV。

 pip3 install openmim
mim install mmcv-full

步驟3。從源安裝MMGENERAINT。

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

有關更多詳細說明，請參閱get_started.md。

入門

有關MMGeneration的基本用法，請參見get_started.md。 docs/en/quick_run.md可以為快速運行提供完整的指導。有關其他詳細信息和教程，請轉到我們的文檔。

ModelZoo

這些方法已在我們的框架中仔細研究和支持：

無條件的gan（單擊以倒塌）

✅dcgan（ICL'2016）
wgan-GP（NIPS'2017）
✅lsgan（ICCV'2017）
✅ggan（Arxiv'2017）
PGGAN（ICL'2018）
✅styleganv1（CVPR'2019）
✅styleganv2（CVPR'2020）
✅styleganv3（Neurips'2021）
✅在gans中編碼的位置編碼（CVPR'2021）

有條件的甘斯（單擊以倒塌）

✅sngan（ICL'2018）
✅投影gan（ICL'2018）
sagan（ICML'2019）
✅Biggan/Biggan-Deep（ICLR'2019）

gan的技巧（單擊以倒塌）

✅ADA（Neurips'2020）

Image2Image翻譯（單擊要崩潰）

✅pix2pix（CVPR'2017）
✅自行車（ICCV'2017）

內部學習（單擊以崩潰）

✅singan（ICCV'2019）

剝離擴散概率模型（單擊以崩潰）

✅改進了DDPM（ARXIV'2021）

貢獻

我們感謝為改善MMGeneration的所有貢獻。有關貢獻指南的更多詳細信息，請參考MMCV中的貢獻。

引用

如果您發現此項目對您的研究有用，請考慮引用：

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