/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
onnx
Опубликована
15 сен 2026

QtMeshEditor-lama-onnx

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение

Экспорт LaMa в ONNX для заполнения маскированных областей текстур и восстановления содержимого по окружению.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это экспорт модели LaMa в формате ONNX, подготовленный для QtMeshEditor командой, опубликовавшей репозиторий fernandotonon/QtMeshEditor-lama-onnx. LaMa — модель заполнения пропусков на изображениях, основанная на свёртках Фурье; работа Suvorov и соавторов опубликована на WACV 2022. Репозиторий содержит рабочий граф FP32, полученный из Carve/LaMa-ONNX, под именем lama.onnx. Лицензия на код и веса — Apache-2.0.

Модель предназначена для восстановления замаскированных участков текстур, в частности для устранения просачивания цветов по UV-швам. Она принимает RGB-изображение и маску при разрешении 512×512, где единицы маски обозначают область заполнения; результатом является восстановленное RGB-изображение. Для больших текстур QtMeshEditor обрабатывает перекрывающиеся фрагменты и смешивает края. В измеренном тесте на тонкой маске модель показала MAE 9,15/255 в области восстановления и сохранила незамаскированные пиксели без изменений. Вход должен быть масштабирован в диапазон 0–1, тогда как выход уже находится в диапазоне 0–255; пространственные размеры графа фиксированы.

Сценарии применения

  • заполнение пропусков в текстурах
  • устранение цветовых протечек по UV-швам
  • восстановление замаскированных участков изображения
  • обработка крупных текстур тайлами 512×512

Ограничения

Входной граф принимает только изображения и маски 512×512; более крупные текстуры требуют тайловой обработки. Входное изображение нужно масштабировать в диапазон 0–1, а выход уже задан в диапазоне 0–255.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LaMa (ONNX) — texture inpainting for QtMeshEditor

Re-hosted ONNX export of LaMa (large-mask inpainting), used by QtMeshEditor to fill masked regions of a texture with plausible, seamlessly continued content (issue #1017).

  • Paper: Suvorov et al., "Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions", WACV 2022.
  • Licence: Apache-2.0 (code and weights).
  • Source graph: Carve/LaMa-ONNX.

Which file this is

The upstream repo publishes two graphs. The plainly-named lama.onnx there is broken — it fails ONNX Runtime shape inference on a DFT node (LaMa's Fourier convolution) and cannot be loaded at all:

Op (DFT) [ShapeInferenceError] one-sided DFT requires real input

This repo hosts the working lama_fp32.onnx under the plain name lama.onnx, which is what the application downloads.

I/O contract

Measured, not documented upstream:

namedtypeshaperange
inputimagefloat32[1,3,512,512]RGB scaled to [0,1]
inputmaskfloat32[1,1,512,512]1 = inpaint, 0 = keep
outputoutputfloat32[1,3,512,512]RGB already in 0..255

Note the asymmetry — in [0,1], out 0..255. Feeding an un-scaled image produces a near-white result (measured mean 246.6 vs a correct 128.6) with no error raised.

Spatial dims are fixed, so larger textures are processed in overlapping 512² tiles with a feathered seam blend.

Measured behaviour

On a thin-seam mask (the UV-bleed repair case), against ground truth the model never saw:

  • reconstruction MAE 9.15 / 255 (3.6%) inside the mask
  • leakage MAE 0.0000 outside the mask — unmasked pixels are preserved exactly

Usage

Downloaded automatically on first use by QtMeshEditor. Also available in the aggregate repo QtMeshEditor-models under pbr/lama.onnx, which is the path the runtime fetches.

qtmesh material --texture albedo.png --inpaint --mask holes.png -o fixed.png

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · onnx

Нельзя запустить

Модели «картинка → картинка» пока не запускаются.

Ревизия весов
009fdaa

0 моделей