LaMa

LaMa fills masked regions of an image.

Задачи: restoration
Установка: pip install "libreyolo[onnx]"
Уровень поддержки: Только инференс, начиная с v1.6.0. Только предсказание, валидация и экспорт. Функции обучения неприменимы.
Исходный проект: LaMa от Samsung Research, Apache-2.0. Статья, исходный код
Лицензии: Код: MIT, веса: Apache-2.0. Коммерческое использование

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

Файл	Лицензия весов
Restoration
LibreLaMab-restore.pt	apache-2.0

Все перечисленные выше файлы уже доступны в организации LibreYOLO и скачиваются при первом использовании.

Licensing

Проверяйте лицензию в репозитории конкретных весов на Hugging Face. Она указана для каждого чекпойнта в организации LibreYOLO и может различаться даже внутри одного семейства. Этот репозиторий считается авторитетным источником, а сводка ниже описывает условия на момент последней проверки страницы.

Это описание соответствующих лицензий, а не юридическая консультация. Если ответ важен для коммерческого использования, прочитайте лицензии самостоятельно и проконсультируйтесь с юристом.

Оригинальная работа: LaMa, Samsung Research
Лицензия исходного проекта: Apache-2.0
Исходный код проекта: github.com/advimman/lama
Код LibreYOLO: MIT
Веса: Apache-2.0, повторно опубликованы на huggingface.co/LibreYOLO
Толкование: 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}
}

Скопировано из блока цитирования авторов на странице raw.githubusercontent.com/advimman/lama/main/README.md.