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Introduction

English | 简体中文

Documentation actions codecov PyPI LICENSE Average time to resolve an issue Percentage of issues still open

MMEditing 是基于 PyTorch 的图像&视频编辑开源工具箱。是 OpenMMLab 项目的成员之一。

主分支代码目前支持 PyTorch 1.3~1.6 。

文献资料: https://mmediting.readthedocs.io/en/latest/.

主要特性

  • 模块化设计

    MMEditing 将编辑框架分解为不同的组件，并且可以通过组合不同的模块轻松地构建自定义的编辑器模型。

  • 支持多种编辑任务

    MMEditing 支持修复、抠图、超分辨率、生成等多种主流编辑任务。

  • SOTA

    MMEditing 提供修复/抠图/超分辨率/生成等任务最先进的算法.

模型库

支持的算法:

修复
抠图
超分辨率
生成

请参考模型库了解详情。

许可证

本项目开源自 Apache 2.0 license。

更新记录

v0.9.0 版本已于 2021 年 6 月 31 日发布.

需要注意的是 MMSR 已作为 MMEditing 的一部分并入本仓库。 MMEditing 缜密地设计新的框架并将其精心实现，希望能够为您带来更好的体验。

安装

请参考安装指南进行安装。

开始使用

请参考使用教程获取MMEditing的基本用法。

引用

如果您觉得 MMEditing 对您的研究有所帮助，请考虑引用它：

@misc{mmediting2020,
    title={OpenMMLab Editing Estimation Toolbox and Benchmark},
    author={MMEditing Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmediting}},
    year={2020}
}

参与贡献

感谢您为改善 MMEditing 所做的所有贡献。请参阅 CONTRIBUTING.md in MMDetection 以获取贡献准则。

致谢

MMEditing 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户。 我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现现有算法并开发自己的新模型，从而不断为开源社区提供贡献。

OpenMMLab 的其他项目

  • MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
  • MMClassification: 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: 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 生成模型工具箱

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