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Uma biblioteca Python de aumento de dados para áudio, imagens, texto e vídeo, com mais de 100 transformações, incluindo edições no estilo de redes sociais para testes de robustez.

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5,100
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310
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27
Último commit
há 18 dias

O que é?

AugLy é uma biblioteca Python para aumento de dados em quatro modalidades: áudio, imagem, texto e vídeo. Cada modalidade tem sua própria sub-biblioteca, com mais de 100 aumentos no total. As transformações estão disponíveis em versões baseadas em funções e em classes, além de operadores de composição, e podem retornar metadados opcionais que descrevem a transformação aplicada e sua intensidade.

Muitos dos aumentos são inspirados no que as pessoas fazem em plataformas da internet, como transformar uma imagem em meme, sobrepor texto ou emojis em imagens e vídeos ou republicar uma captura de tela de um feed social. A biblioteca também inclui transformações mais genéricas. Ela foi criada para treinar modelos ou medir sua robustez em tarefas como detecção de cópias, detecção de discurso de ódio e identificação de violação de direitos autorais, nas quais esse tipo de conteúdo é comum.

AugLy requer Python 3.6 ou posterior. A instalação é feita com pip, e cada sub-biblioteca pode ser instalada separadamente por meio de extras, como augly[audio]. O projeto também inclui recursos de emojis, fontes e modelos de capturas de tela para uso em certas transformações.

Recursos principais

  • 01Abrange aumentos de áudio, imagem, texto e vídeo em sub-bibliotecas separadas.
  • 02Oferece mais de 100 aumentos, incluindo edições no estilo de memes e capturas de tela.
  • 03Disponibiliza transformações baseadas em funções e em classes, com operadores de composição.
  • 04Pode retornar metadados que descrevem cada transformação aplicada e sua intensidade.
  • 05Permite instalar cada modalidade separadamente por meio de extras do pip.

Casos de uso

  • Aumentar dados de treinamento para modelos de detecção de cópias ou de quase duplicatas.
  • Testar a robustez de um modelo a manipulações de imagens e vídeos no estilo de redes sociais.
  • Gerar amostras aumentadas de texto ou áudio para pesquisas sobre moderação de conteúdo.

Início rápido

  1. 1

    Instale o pacote completo do AugLy pelo PyPI

    pip install augly[all]
  2. 2

    Ou instale apenas as dependências de uma subbiblioteca, como audio

    pip install augly[audio]

Antes de usar

  • O README informa que, dependendo do ambiente, podem ser necessários pacotes adicionais do sistema para o python-magic.
  • Algumas dependências podem ter termos de licença diferentes da licença MIT do AugLy.
  • Os metadados da licença estão indicados como NOASSERTION; por isso, verifique a licença diretamente no repositório.

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Perguntas frequentes

O que é AugLy?
Uma biblioteca Python de aumento de dados para áudio, imagens, texto e vídeo, com mais de 100 transformações, incluindo edições no estilo de redes sociais para testes de robustez. AugLy é uma biblioteca Python para aumento de dados em quatro modalidades: áudio, imagem, texto e vídeo. Cada modalidade tem sua própria sub-biblioteca, com mais de 100 aumentos no total. As transformações estão disponíveis em versões baseadas em funções e em classes, além de operadores de composição, e podem retornar metadados opcionais que descrevem a transformação aplicada e sua intensidade.
AugLy é gratuito? Qual é a licença?
AugLy é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
AugLy ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de AugLy foi em 20 de out. de 2026.
Para que posso usar AugLy?
Aumentar dados de treinamento para modelos de detecção de cópias ou de quase duplicatas. Testar a robustez de um modelo a manipulações de imagens e vídeos no estilo de redes sociais. Gerar amostras aumentadas de texto ou áudio para pesquisas sobre moderação de conteúdo.
Como instalar AugLy?
Instale o pacote completo do AugLy pelo PyPI: pip install augly[all] Ou instale apenas as dependências de uma subbiblioteca, como audio: pip install augly[audio]
Onde consigo AugLy?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/facebookresearch/AugLy

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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