LaMa
LaMa fills masked regions of an image.
- 작업
- restoration
- 설치
pip install "libreyolo[onnx]"- 지원 티어
- 추론 전용, v1.6.0부터 지원. 예측, 검증, 내보내기만 지원합니다. 학습 기능은 적용되지 않습니다.
- 라이선스
- 코드 MIT, 가중치 Apache-2.0. 상업적 사용
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
| 파일 | 가중치 라이선스 |
|---|---|
| Restoration | |
| LibreLaMab-restore.pt | apache-2.0 |
위의 모든 파일은 현재 LibreYOLO 조직에 있으며 처음 사용할 때 내려받습니다.
Licensing
내려받는 특정 가중치의 Hugging Face 저장소에서 라이선스를 확인하십시오. LibreYOLO 조직의 모든 체크포인트에는 라이선스가 있으며 한 계열 안에서도 항상 같지는 않습니다. 해당 저장소가 신뢰할 수 있는 기준입니다. 아래 요약은 이 페이지를 마지막으로 검증했을 때 적용된 내용을 설명합니다.
관련 라이선스에 관한 설명이며 법률 자문이 아닙니다. 상업적으로 중요한 사안이라면 라이선스를 직접 읽고 별도의 법률 자문을 받으십시오.
- 원작
- LaMa, Samsung Research
- 업스트림 라이선스
- Apache-2.0
- 업스트림 소스
- github.com/advimman/lama
- LibreYOLO 코드
- MIT
- 가중치
- Apache-2.0, huggingface.co/LibreYOLO에 다시 게시됨
- 해석
- 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}
}raw.githubusercontent.com/advimman/lama/main/README.md에 있는 저자의 인용 블록에서 복사했습니다.
