TRELLIS: Microsoft のオープンソース 3D アセット生成モデルのデモ
TRELLIS: 画像を 3D 画像に変換
1. チュートリアルの概要
TRELLIS は、2024 年に Microsoft チームによって開発されたグラフ ニューラル ネットワークに基づく解釈可能フレームワークです。グラフ構造データの特性を学習することで、効率的なモデルの解釈可能性を提供することを目的としています。このプロジェクトは、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) とグラフ理論を組み合わせて、大規模なグラフ データの基礎となるパターンと関係を解釈して理解するための柔軟なアーキテクチャを提供します。
- 機能のハイライト:
グラフ ニューラル ネットワーク モデル: 最新のグラフ ニューラル ネットワークのアーキテクチャに基づいて、複数のグラフ タイプの分析と学習をサポートします。 解釈可能性: モデルベースの解釈可能性手法を活用して、グラフ データの予測結果を詳細に理解できるようにします。 複数のアルゴリズムのサポート: グラフ畳み込みネットワーク (GCN)、グラフ アテンション ネットワーク (GAT) などを含む、複数のグラフ モデルとアルゴリズムをサポートします。 効率的な実装: 最適化されたアルゴリズムの実装により、大規模なグラフ データの効率的な処理がサポートされます。
该教程使用单卡 4090 即可启动。
効果例:
2. 操作手順
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. コア機能の紹介
- グラフニューラルネットワークモデル
- グラフ畳み込みネットワーク (GCN): GCN は、ノードの隣接関係に基づくネットワーク構造であり、大規模なグラフ データのノード分類および回帰タスクに適しています。
- グラフ アテンション ネットワーク (GAT): GAT は、セルフ アテンション メカニズムに基づいたグラフ ニューラル ネットワークであり、ノード間の不均衡な関係をより適切に処理できます。
- モデルの解釈可能性
- ノード重要度分析: モデル解釈可能性テクノロジーを通じて、最終予測に対する各ノードの寄与と重要性を分析します。
- エッジの重みの説明: エッジの重みと接続関係を学習することで、グラフ内の異なるノード間の相互作用を深く理解できます。
- 効率的な導入
- GPU アクセラレーション: 最新のグラフ コンピューティング フレームワークを利用して、GPU ベースのアクセラレーションされたトレーニングと推論をサポートし、モデルのトレーニング速度を大幅に向上させます。
- 分散コンピューティング: より大きなデータ セットを処理するために、マルチノード システムでの並列トレーニングをサポートします。
4. 交流とディスカッション
🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、バックグラウンドで推奨するメッセージを残してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。QR コードをスキャンしてグループに参加し、技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりすることができます。
