Colección de 419 modelos de IA preentrenados para visión, voz, NLP y LLM, ejecutables desde una CLI de Python común mediante ailia SDK.
2,4 mil367PythonOtherActualizado hace 3 días
google-ai-edge/mediapipe
Framework multiplataforma y soluciones de ML listas para usar que ejecutan modelos de visión, audio y texto en el dispositivo, en móviles, web, computadoras de escritorio e IoT.
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- Issues abiertos
- 331
- Último commit
- hace 10 horas
¿Qué es?
MediaPipe es un kit de herramientas de machine learning en el dispositivo de Google AI Edge. Ofrece MediaPipe Tasks, API y bibliotecas multiplataforma para implementar modelos preentrenados en tareas de visión, audio y texto, además de MediaPipe Studio para probar y comparar el rendimiento de las soluciones en el navegador.
En un nivel más bajo, MediaPipe Framework permite crear pipelines de percepción como grafos de calculators que procesan flujos de packets. Está orientado a C++, Android e iOS, y el proyecto abarca implementaciones en móviles, web, computadoras de escritorio, edge e IoT. Los datos de entrada, como imágenes, video y texto, se procesan localmente en el dispositivo.
El proyecto es ideal para desarrolladores que quieran agregar funciones de ML basadas en la cámara o en contenido multimedia sin enviar datos a un servidor, o que necesiten un pipeline de streaming personalizable para procesar contenido multimedia en tiempo real.
Funciones clave
- 01Soluciones preentrenadas de visión, audio y texto mediante MediaPipe Tasks.
- 02API multiplataforma para Android, iOS, web, Python y C++.
- 03Framework basado en grafos, compuesto por calculators y packets, para pipelines de streaming.
- 04Inferencia en el dispositivo, con los datos de entrada almacenados localmente.
- 05MediaPipe Studio para probar y comparar el rendimiento de soluciones en el navegador.
Casos de uso
- Agregar seguimiento de rostros, manos o poses en tiempo real a una aplicación móvil.
- Ejecutar detección o clasificación de objetos en el dispositivo desde una página web.
- Crear un pipeline personalizado de procesamiento de video o audio para transmisiones en vivo.
- Implementar funciones de ML en dispositivos edge o IoT donde los datos deben permanecer localmente.
Inicio rápido
- 1
Elige una guía de soluciones, como vision o text, en la documentación para desarrolladores
- 2
Sigue la guía de configuración de tu plataforma, como Python o Android
Antes de usarlo
- MediaPipe Tasks envía métricas de rendimiento y uso a Google, y los desarrolladores de aplicaciones deben obtener el consentimiento de los usuarios cuando sea necesario.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es mediapipe?
- Framework multiplataforma y soluciones de ML listas para usar que ejecutan modelos de visión, audio y texto en el dispositivo, en móviles, web, computadoras de escritorio e IoT. MediaPipe es un kit de herramientas de machine learning en el dispositivo de Google AI Edge. Ofrece MediaPipe Tasks, API y bibliotecas multiplataforma para implementar modelos preentrenados en tareas de visión, audio y texto, además de MediaPipe Studio para probar y comparar el rendimiento de las soluciones en el navegador.
- ¿mediapipe es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- mediapipe es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿mediapipe sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de mediapipe fue el 22 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar mediapipe?
- Agregar seguimiento de rostros, manos o poses en tiempo real a una aplicación móvil. Ejecutar detección o clasificación de objetos en el dispositivo desde una página web. Crear un pipeline personalizado de procesamiento de video o audio para transmisiones en vivo. Implementar funciones de ML en dispositivos edge o IoT donde los datos deben permanecer localmente.
- ¿Cómo se instala mediapipe?
- Elige una guía de soluciones, como vision o text, en la documentación para desarrolladores Sigue la guía de configuración de tu plataforma, como Python o Android
- ¿Dónde consigo mediapipe?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/google-ai-edge/mediapipe
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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