LaMa

LaMa fills masked regions of an image.

Task: restoration
Installa: pip install "libreyolo[onnx]"
Livello di supporto: Solo inferenza, dalla v1.6.0. Solo predizione, validazione ed esportazione. Le funzionalità di addestramento non si applicano.
Origine: LaMa di Samsung Research, Apache-2.0. Articolo, sorgente
Licenze: Codice MIT, pesi Apache-2.0. Uso commerciale

Install

bash

pip install "libreyolo[onnx]"

Predict

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreLaMab-restore.pt", device="cpu")import numpy as npfrom PIL import Image image = Image.open(SAMPLE_IMAGE).convert("RGB")mask = np.zeros((image.height, image.width), dtype=np.uint8)mask[image.height//3:2*image.height//3, image.width//3:2*image.width//3] = 255result = model(image, mask=mask)result.restored.save("inpainted.png")

Pass mask= for single-image inference: nonzero pixels mark the region to fill. The checkpoint embeds an ONNX graph and requires ONNX Runtime 1.18 or later. Training and export are not supported.

Validate

Python

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreLaMab-restore.pt", device="cpu")# Restore dataset YAML with paired inputs/targets folders plus a mask_dir keymetrics = model.val(data="path/to/your/restore.yaml", workers=0)print(metrics)

Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.

Checkpoints

File	Licenza dei pesi
Restoration
LibreLaMab-restore.pt	apache-2.0

Oggi tutti i file elencati sopra sono presenti nell<link>organizzazione LibreYOLO</link> e vengono scaricati al primo utilizzo.

Licensing

Controlla la licenza nel repository Hugging Face degli specifici pesi che scarichi. Ogni checkpoint nell<link>organizzazione LibreYOLO</link> ne include una e non è sempre la stessa per tutta la famiglia. Quel repository è la fonte autorevole; il riepilogo seguente descrive le condizioni applicabili al momento dellultima verifica di questa pagina.

Questa è una descrizione delle licenze coinvolte, non una consulenza legale. Se la risposta è importante a fini commerciali, leggi personalmente le licenze e chiedi una consulenza indipendente.

Lavoro originale: LaMa, Samsung Research
Licenza upstream: Apache-2.0
Sorgente upstream: github.com/advimman/lama
Codice LibreYOLO: MIT
Pesi: Apache-2.0, ripubblicati su huggingface.co/LibreYOLO
Interpretazione: The mirrored ONNX artifact carries the OpenCV publisher's Apache-2.0 declaration.

Citation

@article{suvorov2021resolution,
  title={Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions},
  author={Suvorov, Roman and Logacheva, Elizaveta and Mashikhin, Anton and Remizova, Anastasia and Ashukha, Arsenii and Silvestrov, Aleksei and Kong, Naejin and Goka, Harshith and Park, Kiwoong and Lempitsky, Victor},
  journal={arXiv preprint arXiv:2109.07161},
  year={2021}
}

Copiato dal blocco di citazione degli autori disponibile su raw.githubusercontent.com/advimman/lama/main/README.md.