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文档: https://mmgeneration.readthedocs.io/

简介

English | 简体中文

MMGeneration 是一个基于 PyTorch 和MMCV的强有力的生成模型工具箱,尤其专注于 GAN 模型。 主分支目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。

主要特性

  • 高质量高性能的训练: 我们目前支持 Unconditional GANs, Internal GANs, 以及 Image Translation Models 的训练。很快将会支持 conditional models 的训练。
  • 强有力的应用工具箱: 为用户提供了丰富的工具箱,包含 GANs 中的多种应用。我们的框架集成了 GANs 的插值,投影和编辑。请用你的 GANs 尽情尝试!(应用教程)
  • 生成模型的高效分布式训练: 对于生成模型中的高度动态训练,我们采用 MMDDP 的新方法来训练动态模型。(DDP教程)
  • 灵活组合的新型模块化设计: 针对复杂的损失模块,我们提出了一种新的设计,可以自定义模块之间的链接,实现不同模块之间的灵活组合。 (新模块化设计教程)
训练可视化
GAN 插值
GAN 投影
GAN 编辑

亮点

  • Positional Encoding as Spatial Inductive Bias in GANs (CVPR2021) 已在 MMGeneration 中发布. [配置文件], [项目主页]
  • 我们已经支持训练目前主流的 Conditional GANs 模型,更多的方法和预训练权重马上就会发布,敬请期待。
  • 混合精度训练已经在 StyleGAN2 中进行了初步支持,请到这里查看各种实现方式的详细比较。

更新日志

v0.3.0 在 02/08/2021 发布。 关于细节和发布历史,请参考 changelog.md

模型库

这些算法在我们的框架中得到了认真研究和支持。

Unconditional GANs (点击折叠)
Conditional GANs (点击折叠)
Image2Image Translation (点击折叠)
Internal Learning (点击折叠)

开源许可证

该项目采用 Apache 2.0 license 开源许可证。MMGeneration 中的一些操作使用了其他许可证。如果您使用我们的代码进行商业事务,请参考 许可证 并仔细检查。

安装

请参考快速入门进行安装。

快速入门

对于 MMGeneration 的基本使用请参考 快速入门。其他细节和教程,请参考我们的文档

贡献指南

我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMGeneration 所作出的努力。请参考贡献指南来了解参与项目贡献的相关指引。

引用

如果您发现此项目对您的研究有用,请考虑引用:

@misc{2021mmgeneration,
    title={{MMGeneration}: OpenMMLab Generative Model Toolbox and Benchmark},
    author={MMGeneration Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmgeneration}},
    year={2020}
}

OpenMMLab 的其他项目

  • MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
  • MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱与测试基准
  • MMDetection: OpenMMLab 检测工具箱与测试基准
  • MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用3D目标检测平台
  • MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱与测试基准
  • MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱与测试基准
  • MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
  • MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱与测试基准
  • MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
  • MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
  • MMGeneration: OpenMMLab 新一代生成模型工具箱

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