ModelScope开源模型社区

对于刚刚接触机器学习的开发者来说，ModelScope开源模型社区是你不容错过的选择！
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快速入门及环境安装

在这里你不仅可以在线体验开源模型，下载数据集，还可以根据说明文档配置环境，手把手的教你如何本地开发环境安装。

安装python环境。
支持python3，不支持python2，建议3.7版本及以上。推荐您使用Anaconda进行安装。
安装深度学习框架。
ModelScopeLibrary目前支持Tensorflow，Pytorch两大深度学习框架进行模型训练、推理。您可根据模型所需的框架选择适合的框架进行安装。
安装ModelScope Library。
提供两种安装方式，您可选择适合的方式进行安装。
pip安装。ModelScope提供了根据不同领域的安装包，您可根据对应的模型选择所需的安装包。
使用源码安装。

还有更加详细的安装指南！

主要有两大功能，模型库和数据集。

模型库

模型分为两类，可在线体验和可训练。

下载数据集

可以查找你想要的数据集。
例如我要分类豌豆，就要下载一些豌豆图片作为训练集

这里有数据集的介绍，数据预览和下载数据集文件。

如果有疑问可以到文档中心查找。

达摩卡通化模型

输入一张人物图像，实现端到端全图卡通化转换，生成二次元虚拟形象，返回卡通化后的结果图像。
类似网上很火的人像动漫

模型介绍

详细的介绍了该模型的功能以及原理，并且指出使用的方式和范围。
还有模型的训练集，推理过程，数据评估等等。

这里我们体验一下在线！

速度还是很快的，卡通化的程度也很高！
人像这方面没什么问题，下面我们上传风景照片看一下

风景照片也是很不错的，所以我觉得不仅仅可以用到人像上面，对于一些风景来说将其卡通化，也别有一种意境！

下载模型文件

快速入手

由于配置本地环境有些麻烦，为了更快的体验产品，这里选择了使用ModelScope提供的远程环境，即使用Notebook进行开发，更加方便和快捷。

选择免费版本即可。

上传要抠图的图片

粘贴示例代码

import cv2
from PIL import Image
from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

img_cartoon = pipeline(Tasks.image_portrait_stylization, 'damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models')
result = img_cartoon('/mnt/workspace/image_cartoon.png')
cv2.imwrite('result.png', result[OutputKeys.OUTPUT_IMG])
im = Image.open('result.png')
im.show()