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简介与特性

• PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型
• 【模型种类丰富】: 涵盖大模型、CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流六大品类的 400+ 预训练模型，全部开源下载，离线可运行
• 【超低使用门槛】：无需深度学习背景、无需数据与训练过程，可快速使用AI模型
• 【一键模型快速预测】：通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可快速体验模型效果
• 【一键模型转服务化】：一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力
• 【跨平台兼容性】：可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统

近期更新

• 🔥2022.10.20: 发布v2.3.1版本新增Stable_Diffusion系列模型和超分模型

  • 支持文生图、图生图、图修复、二次元专属waifu等4个模型。
  • 基于 SwinIR-L 的 4 倍现实图像超分辨率模型

• 🔥2022.08.19: 发布v2.3.0版本新增文心大模型和disco diffusion(dd)系列文图生成模型。

  • 支持对文心大模型API的调用, 包括 文图生成模型ERNIE-ViLG, 以及支持写作文、写文案、写摘要、对对联、自由问答、写小说、补全文本等多个应用的语言模型ERNIE 3.0 Zeus
  • 新增基于disco diffusion技术的文图生成dd系列模型(免费GPU体验Demo)。

• 2022.02.18: 加入Huggingface，创建了PaddlePaddle的可视化空间并上传了模型: PaddlePaddle Huggingface。

• 🔥2021.12.22，发布v2.2.0版本新增预训练模型库官网，新增100+高质量模型，涵盖对话、语音处理、语义分割、文字识别、文本处理、图像生成等多个领域，预训练模型总量达到【360+】；

• More

精品模型效果展示【更多】【模型库】

大模型（10个）

文心大模型	Stable_Diffusion系列模型	Disco Diffusion系列模型
支持文图生成、写作文、写文案、写摘要、对对联、自由问答、写小说、补全文本等多个应用。	支持文生图、图生图、图修复、二次元专属waifu等功能	支持中英输入

图像类（212个）

• 包括图像分类、人脸检测、口罩检测、车辆检测、人脸/人体/手部关键点检测、人像分割、80+语言文本识别、图像超分/上色/动漫化等

• 感谢CopyRight@PaddleOCR、PaddleDetection、PaddleGAN、AnimeGAN、openpose、PaddleSeg、Zhengxia Zou、PaddleClas 提供相关预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

文本类（130个）

• 包括中文分词、词性标注与命名实体识别、句法分析、AI写诗/对联/情话/藏头诗、中文的评论情感分析、中文色情文本审核等

• 感谢CopyRight@ERNIE、LAC、DDParser提供相关预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

语音类（15个）

• ASR语音识别算法，多种算法可选
• 语音识别效果如下:

Input Audio	Recognition Result
	I knocked at the door on the ancient side of the building.
	我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。

• TTS语音合成算法，多种算法可选
• 输入：Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.
• 合成效果如下:

deepvoice3	fastspeech	transformer

• 感谢CopyRight@PaddleSpeech提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

视频类（8个）

• 包含短视频分类，支持3000+标签种类，可输出TOP-K标签，多种算法可选。
• 感谢CopyRight@PaddleVideo提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。
• 举例：输入一段游泳的短视频，算法可以输出"游泳"结果

===划重点===

• 以上所有预训练模型全部开源，模型数量持续更新，欢迎⭐Star⭐关注。

欢迎加入PaddleHub技术交流群

• 在使用模型过程中有任何问题，可以加入官方微信群，获得更高效的问题答疑，与各行各业开发者充分交流，期待您的加入。

!pip install --upgrade paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install --upgrade paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

极简中文分词案例

import paddlehub as hub

lac = hub.Module(name="lac")
test_text = ["今天是个好天气。"]

results = lac.cut(text=test_text, use_gpu=False, batch_size=1, return_tag=True)
print(results)
#{'word': ['今天', '是', '个', '好天气', '。'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n', 'w']}

一行代码部署lac（词法分析）模型

!hub serving start -m lac

欢迎用户通过模型搜索发现更多实用的预训练模型！

更多迁移学习能力可以参考教程文档

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

致谢开发者

我们非常欢迎您为PaddleHub贡献代码，也十分感谢您的反馈。

• 非常感谢肖培楷贡献了街景动漫化，人像动漫化、手势关键点识别、天空置换、深度估计、人像分割等module
• 非常感谢Austendeng贡献了修复SequenceLabelReader的pr
• 非常感谢cclauss贡献了优化travis-ci检查的pr
• 非常感谢奇想天外贡献了口罩检测的demo
• 非常感谢mhlwsk贡献了修复序列标注预测demo的pr
• 非常感谢zbp-xxxp和七年期限联合贡献了看图写诗中秋特别版module、谣言预测、请假条生成等module
• 非常感谢livingbody贡献了基于PaddleHub能力的风格迁移和中秋看图写诗微信小程序
• 非常感谢BurrowsWang修复Markdown表格显示问题
• 非常感谢huqi修复了readme中的错别字
• 非常感谢parano、cqvu、deehrlic三位的贡献与支持
• 非常感谢paopjian修改了中文readme模型搜索指向的的网站地址错误#1424
• 非常感谢Wgm-Inspur修复了readme中的代码示例问题，并优化了文本分类、序列标注demo中的RNN示例图
• 非常感谢zl1271修复了serving文档中的错别字
• 非常感谢AK391在Hugging Face spaces中添加了UGATIT和deoldify模型的web demo
• 非常感谢itegel修复了快速开始文档中的错别字
• 非常感谢AK391在Hugging Face spaces中添加了Photo2Cartoon模型的web demo