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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CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流五大品类的 300+ 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
- **【十行代码迁移学习】**：十行代码完成图片分类、文本分类的迁移学习任务
- **【跨平台兼容性】**：可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统
## 近期更新
- **2021.05.12**，新增轻量级中文对话模型[plato-mini](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=plato-mini&en_category=TextGeneration)，可以配合使用wechaty实现微信闲聊机器人，[参考demo](https://github.com/KPatr1ck/paddlehub-wechaty-demo)
- **2021.04.27**，发布v2.1.0版本。【1】新增基于VOC数据集的高精度语义分割模型2个，语音分类模型3个。【2】新增图像语义分割、文本语义匹配、语音分类等相关任务的Fine-Tune能力以及相关任务数据集;完善部署能力：【3】新增ONNX和PaddleInference等模型格式的导出功能。【4】新增[BentoML](https://github.com/bentoml/BentoML) 云原生服务化部署能力，可以支持统一的多框架模型管理和模型部署的工作流，[详细教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v2.1/demo/serving/bentoml/cloud-native-model-serving-with-bentoml.ipynb). 更多内容可以参考BentoML 最新 v0.12.1 [Releasenote](https://github.com/bentoml/BentoML/releases/tag/v0.12.1).（感谢@[parano](https://github.com/parano) @[cqvu](https://github.com/cqvu) @[deehrlic](https://github.com/deehrlic)）的贡献与支持。【5】预训练模型总量达到[**【300】**](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist)个。
- **2021.02.18**，发布v2.0.0版本，【1】模型开发调试更简单，finetune接口更加灵活易用。视觉类任务迁移学习能力全面升级，支持[图像分类](./demo/image_classification/README.md)、[图像着色](./demo/colorization/README.md)、[风格迁移](./demo/style_transfer/README.md)等多种任务；BERT、ERNIE、RoBERTa等Transformer类模型升级至动态图，支持[文本分类](./demo/text_classification/README.md)、[序列标注](./demo/sequence_labeling/README.md)的Fine-Tune能力；【2】优化服务化部署Serving能力，支持多卡预测、自动负载均衡，性能大幅度提升；【3】新增自动数据增强能力[Auto Augment](./demo/autoaug/README.md)，能高效地搜索适合数据集的数据增强策略组合。【4】新增[词向量模型](./modules/text/embedding)61个，其中包含中文模型51个，英文模型10个；新增[图像分割](./modules/thirdparty/image/semantic_segmentation)模型4个、[深度模型](./modules/thirdparty/image/depth_estimation)2个、[图像生成](./modules/thirdparty/image/Image_gan/style_transfer)模型7个、[文本生成](./modules/thirdparty/text/text_generation)模型3个。【5】预训练模型总量达到[**【274】**](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist) 个。
- [More](./docs/docs_ch/release.md)
## **精品模型效果展示[【更多】](./docs/docs_ch/visualization.md)**
### **图像类（161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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)、[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)、[PaddleGAN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN)、[AnimeGAN](https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2)、[openpose](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose)、[PaddleSeg](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg)、[Zhengxia Zou](https://github.com/jiupinjia/SkyAR)、[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) 提供相关预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。
### **文本类（129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](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE)、[LAC](https://github.com/baidu/LAC)、[DDParser](https://github.com/baidu/DDParser)提供相关预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。
### **语音类（3个）**
- TTS语音合成算法，多种算法可选
- 感谢CopyRight@[Parakeet](https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet)提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。
- 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 |
|
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### **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](https://github.com/PaddlePaddle/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。
扫码备注"Hub"加好友之后，再发送“Hub”，会自动邀请您入群。
## 快速开始
[【零基础windows安装并实现图像风格迁移】](./docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
[【零基础mac安装并实现图像风格迁移】](./docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
[【零基础linux安装并实现图像风格迁移】](./docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md)
### 快速安装相关组件
```python
!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
```python
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
```python
!hub serving start -m lac
```
欢迎用户通过[模型搜索](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist)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](https://paddlehub.readthedocs.io/zh_CN/release-v2.1/transfer_learning_index.html)
## 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](https://github.com/jm12138)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](https://github.com/Austendeng)贡献了修复SequenceLabelReader的pr
* 非常感谢[cclauss](https://github.com/cclauss)贡献了优化travis-ci检查的pr
* 非常感谢[奇想天外](http://www.cheerthink.com/)贡献了口罩检测的demo
* 非常感谢[mhlwsk](https://github.com/mhlwsk)贡献了修复序列标注预测demo的pr
* 非常感谢[zbp-xxxp](https://github.com/zbp-xxxp)和[七年期限](https://github.com/1084667371)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](https://github.com/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](https://github.com/BurrowsWang)修复Markdown表格显示问题
* 非常感谢[huqi](https://github.com/hu-qi)修复了readme中的错别字
* 非常感谢[parano](https://github.com/parano)、[cqvu](https://github.com/cqvu)、[deehrlic](https://github.com/deehrlic)三位的贡献与支持
* 非常感谢[paopjian](https://github.com/paopjian)修改了中文readme模型搜索指向的的网站地址错误[#1424](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/issues/1424)
* 非常感谢[Wgm-Inspur](https://github.com/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](https://github.com/zl1271)修复了serving文档中的错别字
* 非常感谢[AK391](https://github.com/AK391)在Hugging Face spaces中添加了UGATIT和deoldify模型的web demo
* 非常感谢[itegel](https://github.com/itegel)修复了快速开始文档中的错别字
* 非常感谢[AK391](https://github.com/AK391)在Hugging Face spaces中添加了Photo2Cartoon模型的web demo
