TREILLIS : Image en vidéo 3D

1. Introduction au tutoriel

TRELLIS est un framework d'interprétabilité basé sur un réseau neuronal graphique développé par l'équipe Microsoft en 2024. Il vise à fournir une interprétabilité efficace des modèles en apprenant les caractéristiques des données structurées par graphique. Le projet combine les réseaux de neurones graphiques (GNN) et la théorie des graphes pour fournir une architecture flexible permettant d'interpréter et de comprendre les modèles et les relations sous-jacents des données graphiques à grande échelle.

Points forts des fonctionnalités :

Modèle de réseau neuronal graphique : basé sur l'architecture du réseau neuronal graphique moderne, il prend en charge l'analyse et l'apprentissage de divers types de graphiques. Interprétabilité : Les techniques d’interprétabilité basées sur des modèles peuvent fournir une compréhension détaillée des résultats de prédiction des données graphiques. Prise en charge de plusieurs algorithmes : prise en charge de plusieurs modèles et algorithmes de graphes, notamment les réseaux convolutifs de graphes (GCN), les réseaux d'attention de graphes (GAT), etc. Implémentation efficace : l'implémentation optimisée de l'algorithme prend en charge le traitement efficace des données de graphes à grande échelle.

该教程使用单卡 4090 即可启动。

Exemple d'effet :

2. Étapes de l'opération

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. Introduction aux fonctions principales

Modèle de réseau neuronal graphique
- Réseaux convolutifs de graphes (GCN) : GCN est une structure de réseau basée sur l'adjacence des nœuds, adaptée aux tâches de classification et de régression des nœuds de données graphiques à grande échelle.
- Réseaux d'attention graphique (GAT) : GAT est un réseau neuronal graphique basé sur un mécanisme d'auto-attention, qui peut mieux gérer la relation déséquilibrée entre les nœuds.
Interprétabilité du modèle
- Analyse de l'importance des nœuds : analysez la contribution et l'importance de chaque nœud à la prédiction finale grâce à des techniques d'interprétabilité du modèle.
- Interprétation du poids des arêtes : en apprenant les poids des arêtes et les relations de connectivité, nous pouvons acquérir une compréhension plus approfondie des interactions entre les différents nœuds du graphique.
Mise en œuvre efficace
- Accélération GPU : s'appuyant sur des cadres de calcul graphique modernes, il prend en charge la formation et le raisonnement accélérés basés sur le GPU, améliorant considérablement la vitesse de formation du modèle.
- Informatique distribuée : prend en charge la formation parallèle sur des systèmes multi-nœuds et traite des ensembles de données plus volumineux.

4. Échange et discussion

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