OpenMMLab AI实战训练营-mmagic代码教学

最新推荐文章于 2025-06-06 09:03:15 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-06 09:03:15 发布 · 299 阅读

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#人工智能

MMagic是开源的AIGC工具箱，专注图像与视频处理，支持GANs、内部学习、扩散模型等。它提供预训练模型，方便进行图文生成、图像修复等应用。由于模型规模大，可能在某些设备上运行有挑战。

OpenMMLab AI实战训练营-mmagic代码教学

mmagic
代码教程

mmagic

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！

MMagic 支持各种应用程序，包括：

图文生成

图像翻译

3D 生成

图像超分辨率

视频超分辨率

视频插帧

图像补全

图像抠图

图像修复

图像上色

图像生成

还有许多其他应用程序即将推出！

代码教程

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。

确定要放弃本次机会？

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MMagic图文生成的入门教程

qq_44042678的博客

06-27

1019

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

DplusC的博客

06-01

2395

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。

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上手OpenMMLab——从零开始通过mmagic上手AIGC

Yuetian_w的博客

03-10

1153

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

10-18

1117

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

qq_36852840的博客

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】MMagic入门

Winkyyyyyy的博客

10-15

1780

【OpenMMLab】MMagic入门

【OpenMMLab实战营】1.OpenMMLab相关介绍

qq_40087875的博客

06-01

507

MMOCR：OCR的意思是Optical Character Recognition（光学字符识别），用于文本内容识别等；应用：支票文字识别等；俗话说的好：凡欲善其事，必先利其器；mmtracking：视觉感知和追踪算法库，应用：人流量计算，物体运动轨迹等；openMMLab官方网站：https://openmmlab.com。MMagic：可用于给照片加上各种风格，产生各种艺术效果；mmrotate：旋转目标检测，应用：环形道路车辆检测；mmdetection：物体检测；

AI实战营第一期——浦视开源算法体系OpenMMLab简介

m0_62777538的博客

06-01

683

OpenMMLab诞生于2018年，是由中国开发者主导，具有国际影响力的人工智能计算机视觉开源算法体系，在2022年的世界人工智能大会上，OpenMMLab正式发布2.0版本。OpenMMLab已经累计开源了超过30+个算法库，有2400+个预训练模型（开箱即用），涵盖图像识别分类、目标检测、图像分割、姿态估计、视频理解、OCR光符识别、3D目标检测、3D人体姿态估计、模型轻量化、自监督学习、少样本学习、光流估计，预训练+多模态、AIGC……几乎涵盖各类的计算机视觉任务，可以说是一个非常丰富的工具箱。

MMagic实战

qq_44798533的博客

06-15

340

【代码】MMagic实战。

MMagic 快速入门指南

gitblog_00527的博客

08-10

488

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

1086

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。

mmagic配置

weixin_45436729的博客

05-18

1316

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。

探索MMAGIC：一个开放的多媒体魔幻工具箱

gitblog_00002的博客

03-20

458

探索MMAGIC：一个开放的多媒体魔幻工具箱 mmagicOpenMMLab Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation Toolbox. Unlock the magic ????: Generative-AI (AIGC), easy-to-use APIs, awsome model zoo, diffusion model...

MMagic项目全面解析：从入门到精通的多模态生成与编辑工具箱

最新发布

gitblog_00022的博客

06-06

474

MMagic项目全面解析：从入门到精通的多模态生成与编辑工具箱引言在人工智能领域，图像和视频的生成与编辑技术正以前所未有的速度发展。MMagic作为一款强大的多模态高级生成与智能创作工具箱，为研究者和开发者提供了全面的解决方案。本文将深入解析MMagic的核心功能、技术优势以及学习路径，帮助读者全面了解这一工具。 MMagic核心概念解析 MMagic全称为Multimodal Advance...

【OpenMMLab】MMagic 代码教程

DplusC的博客

06-15

528

第五课:第十课。

MMagic项目全面解析：多模态生成式AI工具箱入门指南

gitblog_00344的博客

06-06

462

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...

【OpenMMLab AI实战营第二期】MMagic代码实战

JeffDing

06-16

787

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。

AI实战营第二期第十节《MMagic 代码课》——笔记11

AI浩

06-16

1801

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！

图像超分辨率【MMagic理论基础】

chenghong1的专栏

06-18

1052

之前介绍的都是监督学习，学习数据对之前的关系而gan是一种无监督学习，学习的是数据结构的概率分布EDVREDVRVideoREnhancedD将一帧图像和前后各一帧的图像以及经过下采样的真实图像一起送入网络先进行图像去模糊，利用光流进行图像对齐然后送卷积网络中提取特征，对两个图像的特征值做特征融合，再进行重建最后进行上采样获得该帧的高清的图像。

openmmlab mmgic

01-26

### OpenMMLab MMagic Project Information MMagic 是 OpenMMLab 下一个多模态高级生成与智能创作工具箱，基于 OpenMMLab 2.0 框架开发而成[^3]。此工具箱不仅继承了 MMediting 和 MMGeneration 的功能，而且进一步扩展成为强大的 AIGC 工具。 #### 功能特性 - **丰富的功能和模型**：支持多种生成式 AI 任务，如文本到图像生成、图像和视频的修复/增强等。内置多个先进模型，例如 ControlNet、DreamBooth 及 Stable Diffusion 等，提供给用户广泛的选择空间。 - **易用API接口**：具备简洁直观的应用程序编程接口(API)，有助于研究人员和技术开发者迅速开展各类试验及应用程序构建工作。 - **持续迭代升级**：项目组定期对 MMagic 进行维护更新，推出更多新颖的功能和服务来适应用户的多样化需求。 ### 安装指南为了安装并配置好环境以便使用 MMagic ，可以按照如下命令操作： ```bash pip install mmengine mmdet mmcv-full==latest+torch{TORCH_VERSION}+cu{CUDA_VERSION}-linux-x86_64.whl -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{CU_VERSION}/index.html git clone https://github.com/open-mmlab/mmagic.git cd mmagic pip install -e . ``` 上述指令会帮助完成依赖项以及 MMagic 库本身的安装过程。 ### 教程资源链接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 平台上也有针对扩散管道(diffusion pipelines)的相关文档说明，虽然主要面向的是 diffusers 库，但对于理解相似架构下的实现原理同样具有指导意义[^4]: - [Writing Your Own Pipeline with Diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/write_own_pipeline)