TRELLIS: Bild zu 3D-Video

1. Einführung in das Tutorial

TRELLIS ist ein auf Graphen-Neuralnetzwerken basierendes Interpretierbarkeitsframework, das 2024 vom Microsoft-Team entwickelt wurde. Es zielt darauf ab, eine effiziente Modellinterpretierbarkeit zu ermöglichen, indem es die Eigenschaften von graphisch strukturierten Daten lernt. Das Projekt kombiniert Graph Neural Networks (GNNs) und Graphentheorie, um eine flexible Architektur für die Interpretation und das Verständnis der zugrunde liegenden Muster und Beziehungen groß angelegter Graphendaten bereitzustellen.

Besondere Merkmale:

Graph-Neural-Network-Modell: Basierend auf der Architektur moderner Graph-Neural-Networks unterstützt es die Analyse und das Lernen verschiedener Graphtypen. Interpretierbarkeit: Modellbasierte Interpretierbarkeitstechniken können ein detailliertes Verständnis der Vorhersageergebnisse von Graphdaten liefern. Unterstützung für mehrere Algorithmen: Unterstützung für mehrere Graphmodelle und -algorithmen, einschließlich Graph Convolutional Networks (GCN), Graph Attention Networks (GAT) usw. Effiziente Implementierung: Die optimierte Algorithmusimplementierung unterstützt die effiziente Verarbeitung von Graphdaten im großen Maßstab.

该教程使用单卡 4090 即可启动。

Effektbeispiel:

2. Bedienungsschritte

1. 启动容器，打开工作空间：

2. 在工作空间中双击打开终端：

3. 在打开的终端中输入指令：bash run.sh 后等待程序运行，待出现 8080 端口后即可在右侧打开 API 地址，如下图所示：
注意：打开 API 地址需要实名认证

4. 选择图片进行上传并生成相应的 3D 影像：
注意：图片上传后会自动提取图中对象，并转为相应格式，仅支持上传 .jpg/.png 格式图片

3. Einführung in die Kernfunktionen

Graph-Neuronales Netzwerkmodell
- Graph Convolutional Networks (GCN): GCN ist eine auf Knoten-Adjazenz basierende Netzwerkstruktur, die sich für Knotenklassifizierungs- und Regressionsaufgaben von Graphdaten im großen Maßstab eignet.
- Graph Attention Networks (GAT): GAT ist ein auf einem Self-Attention-Mechanismus basierendes Graph-Neuralnetzwerk, das die unausgeglichene Beziehung zwischen Knoten besser handhaben kann.
Modellinterpretierbarkeit
- Knotenwichtigkeitsanalyse: Analysieren Sie den Beitrag und die Wichtigkeit jedes Knotens für die endgültige Vorhersage mithilfe von Techniken zur Modellinterpretation.
- Interpretation der Kantengewichte: Indem wir die Kantengewichte und Konnektivitätsbeziehungen lernen, können wir ein tieferes Verständnis der Interaktionen zwischen verschiedenen Knoten im Diagramm gewinnen.
Effiziente Implementierung
- GPU-Beschleunigung: Durch die Nutzung moderner Graph-Computing-Frameworks unterstützt es GPU-basiertes beschleunigtes Training und Reasoning und verbessert so die Modelltrainingsgeschwindigkeit erheblich.
- Verteiltes Rechnen: Unterstützt paralleles Training auf Mehrknotensystemen und verarbeitet größere Datensätze.

4. Austausch und Diskussion

🖌️ Wenn Sie ein hochwertiges Projekt finden, hinterlassen Sie bitte im Hintergrund eine Nachricht, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir auch eine Tutorien-Austauschgruppe ins Leben gerufen. Alle sind herzlich eingeladen, den QR-Code zu scannen, um der Gruppe beizutreten, [SD-Tutorial] zu kommentieren, technische Probleme mit allen zu besprechen und Anwendungsergebnisse zu teilen!