【OpenMMLab】MMagic 代码教程

最新推荐文章于 2025-06-06 09:03:15 发布
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#目标检测 #计算机视觉 #人工智能

该系列教程涵盖了OpenMMLab框架下的多个模块，包括人体姿态估计、关键点检测、深度学习预训练、目标检测、语义分割以及图像编辑。教程提供了视频和代码示例，指导用户安装配置环境，如PyTorch、MMCV，并演示了如何使用MMagic进行黑白照片上色的模型预测。

第一课：【OpenMMLab】OpenMMLab概述
第二课：【OpenMMLab】人体姿态估计、关键点检测与MMPose
第三课：【openMMLab】MMPose 代码教程
第四课：【OpenMMLab】深度学习预训练与 MMPreTrain
第五课: 【OpenMMLab】MMPretrain 代码教程
第六课：【OpenMMLab】目标检测与MMDetection
第七课：【OpenMMLab】MMDetection 代码
第八课：【OpenMMLab】语义分割与MMSegmentation
第九课：【OpenMMLab】MMSegmentation 代码
第十课【OpenMMLab】底层视觉与MMEditing

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鉴于目前萌新存在使用mmagic库时，具有一定的困难，本文将介绍如何使用，如何在自己的pycharm中搭建网络，如何使用此工具箱。
【OpenMMLab】OpenMMLab概述
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OpenMMLab 诞生于2018年，是一个由中国开发者主导的人工智能计算机视觉开源算法体系。每个计算机视觉任务都有相应的OpenMMLab在Github上开源。OpenMMLab 已经累计开源了超过30个算法库，大量的预训练模型，涵盖了图像识别分类，目标检测，语义分割，姿态估计等等各种计算机视觉任务。而且这些算法库都在Github上免费开源，可以直接下载所有的源代码和预训练文件。
上手OpenMMLab——从零开始通过mmagic上手AIGC
Yuetian_w的博客
03-10 1149
通过学习和掌握MMagic的使用技巧，我们可以轻松地实现各种有趣的AIGC应用，并为人们的生活带来更多的便利和乐趣。然而，在使用MMagic的过程中，我们也需要注意合规性、隐私和安全等问题，确保技术的正确使用和可持续发展。通过学习和掌握MMagic的使用技巧，我们可以轻松地实现各种有趣的AIGC应用，并为人们的生活带来更多的便利和乐趣。通过条件生成，我们可以更精确地控制生成的内容，以满足特定的需求。开发者可以根据自己的需求，选择合适的模型作为基础，并进行进一步的训练和优化，以适应特定的应用场景。
MMagic: OpenMMLab多模态高级生成与智能创作工具箱
2401_87189860的博客
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MMagic(Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation)是OpenMMLab推出的一款强大的AIGC工具箱,为AI研究人员和机器学习工程师提供了丰富的功能和灵活的实验支持。作为MMEditing和MMGeneration的继承者,MMagic不仅支持传统的图像视频编辑任务,还拥抱了生成式AI的浪潮,成为了一个更加先进和全面的AIGC工具包。MMagic支持了大量的算法和模型,涵盖了图像生成、视频处理、超分辨率、修复等多个领域。
玩转AIGC神器MMagic
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06-18 461
经过 OpenMMLab 2.0 框架的迭代更新以及与 MMGeneration 的合并，MMEditing 已经成为了一个支持基于 GAN 和 CNN 的底层视觉算法的强大工具。而今天，MMEditing 将更加拥抱生成式 AI（Generative AI），正式更名为ultimodaldvanced,ntelligentreation），致力于打造更先进、更全面的 AIGC 开源算法库。MMagic 将为广大研究者与 AIGC 爱好者们提供更加快捷灵活的实验支持，助力你的 AIGC 探索之旅。
openmmlab mmgic
01-26
对于希望深入了解如何利用 MMagic 实现具体项目的读者来说，这里有一份详细的代码教程可供参考[^2]: - [MMagic Tutorials](https://github.com/TommyZihao/MMagic_Tutorials) 此外，在 Hugging Face 平台上也有针对...
【mmlab2.0】二十分钟入门计算机视觉开源神器OpenMMLab
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从mmlab到innolab、xedu、mmedu，一站式了解
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【代码】MMagic实战。
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gitblog_00527的博客
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MMagic 的目录结构设计合理，方便开发者理解和参与项目。以下是对主要目录的简要介绍： - `config/`：存放各种配置文件，包括预训练模型参数、数据集设置等。 - `data/`：存放数据集或者处理数据集的脚本，如数据加载器和预处理函数。 - `models/`：实现各种魔法效果的模型代码，每个子目录代表一个特定的模型或算法。 - `scripts/`：包含了启动训练、评估或推...
【MMagic】底层视觉与MMEditing Plus版；小窥AIGC，生成模型涌现智慧，研究创造性的方向
白水空空
06-15 1085
经过 OpenMMLab 2.0 的迭代更新以及与 MMGeneration 的代码合并，MMEditing 已经成为了一个支持基于 GAN 和传统 CNN 的底层视觉算法的强大工具。对完整的配置和修复系统中的模块有一个基本的了解，对 Global&Local 的配置作如下简要说明。对完整的配置和生成系统中的模块有一个基本的了解，对 pix2pix 的配置做如下简要说明。使用以下命令，输入一张测试图像以及缺损部位的遮罩图像，实现对测试图像的补全。原始 DIM 模型的配置做一个简短的评论，如下所示。
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配置环境 torch = 1.10.0 cuda = 11.1输出1.0.0运行解决：将mmgic目录下的configs文件夹全部拷贝到 apis文件夹下AttributeError: module 'torch' has no attribute 'frombuffer' torch1.10.0后才有frombuffer，重新安装torch1.10.0解决：据说是因为torch版本和mmcv无法匹配所致，根据这个重新安装mmcv==2.0.0rc4依旧报错。
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MMagic项目全面解析：多模态生成式AI工具箱入门指南 什么是MMagic？ MMagic（Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation）是一个面向专业AI研究人员和机器学习工程师的开源AIGC（人工智能生成内容）工具箱，专注于图像和视频的处理、编辑与生成任务。作为OpenMMLab生态系统的重要组成部分，MMagic为生成式...
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MMagic (Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation) 是一个供专业人工智能研究人员和机器学习工程师去处理、编辑和生成图像与视频的开源 AIGC 工具箱。MMagic 允许研究人员和工程师使用最先进的预训练模型，并且可以轻松训练和开发新的定制模型。无条件生成对抗网络 (GANs)条件生成对抗网络 (GANs)内部学习*扩散模型还有许多其他生成模型即将推出！图文生成图像翻译3D 生成图像超分辨率。
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MMagic (Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation) 是一个供专业人工智能研究人员和机器学习工程师去处理、编辑和生成图像与视频的开源 AIGC 工具箱。MMagic 允许研究人员和工程师使用最先进的预训练模型，并且可以轻松训练和开发新的定制模型。MMagic 支持各种基础生成模型，包括：无条件生成对抗网络 (GANs)条件生成对抗网络 (GANs)内部学习扩散模型还有许多其他生成模型即将推出！
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MMagic (Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation) 是一个供专业人工智能研究人员和机器学习工程师去处理、编辑和生成图像与视频的开源 AIGC 工具箱。MMagic 允许研究人员和工程师使用最先进的预训练模型，并且可以轻松训练和开发新的定制模型。这次加载的模型有点大，在我的电脑上居然跑不起，心态小崩。无条件生成对抗网络 (GANs)条件生成对抗网络 (GANs)还有许多其他生成模型即将推出！还有许多其他应用程序即将推出！
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