MediaPipe Solutions to zestaw bibliotek i narzędzi, które umożliwiają szybkie stosowanie w aplikacji technik sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Możesz od razu stosować te rozwiązania w swoich aplikacjach, dostosowywać je do swoich potrzeb i wykorzystywać na wielu platformach programistycznych. Rozwiązania MediaPipe są częścią projektu MediaPipe open source, więc możesz dostosowywać kod tych rozwiązań do potrzeb swojej aplikacji. Zestaw rozwiązań MediaPipe obejmuje:
Te biblioteki i zasoby zapewniają podstawowe funkcje każdego rozwiązania MediaPipe:
MediaPipe Tasks: interfejsy API i biblioteki na wiele platform do wdrażania rozwiązań. Więcej informacji
Modele MediaPipe: wytrenowane, gotowe do użycia modele do stosowania w każdej z rozwiązań.
Te narzędzia umożliwiają dostosowywanie i ocenę rozwiązań:
MediaPipe Model Maker: umożliwia dostosowywanie modeli do rozwiązań z użyciem Twoich danych. Więcej informacji
MediaPipe Studio: wizualizacja, ocena i porównywanie rozwiązań w przeglądarce. Więcej informacji
Dostępne rozwiązania
Rozwiązania MediaPipe są dostępne na wielu platformach. Każde rozwiązanie zawiera co najmniej 1 model. W przypadku niektórych rozwiązań możesz też dostosować modele. Poniższa lista zawiera informacje o dostępnych rozwiązaniach na poszczególnych obsługiwanych platformach oraz o tym, czy możesz dostosować model za pomocą aplikacji Model Maker:
Aby rozpocząć korzystanie z MediaPipe Solutions, wybierz dowolne zadanie wymienione w drzewie nawigacji po lewej stronie, w tym zadania dotyczące obrazu, tekstu i dźwięku.
Jeśli potrzebujesz pomocy przy konfigurowaniu środowiska programistycznego do korzystania z MediaPipe Tasks, zapoznaj się z przewodnikami dotyczącymi konfigurowania Android, aplikacji internetowych i Python.
Starsze rozwiązania
1 marca 2023 r. zakończyliśmy obsługę starszych rozwiązań MediaPipe wymienionych poniżej. Wszystkie pozostałe starsze rozwiązania MediaPipe zostaną uaktualnione do nowego rozwiązania MediaPipe. Szczegółowe informacje znajdziesz na liście poniżej. Repozytorium kodu i kompilowane binarne pliki wykonywalne wszystkich starszych rozwiązań MediaPipe będą nadal udostępniane w stanie, w jakim są.
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-24 UTC."],[],[],null,["# MediaPipe Solutions guide\n\nMediaPipe Solutions provides a suite of libraries and tools for you to quickly\napply artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques in your\napplications. You can plug these solutions into your applications immediately,\ncustomize them to your needs, and use them across multiple development\nplatforms. MediaPipe Solutions is part of the MediaPipe [open source\nproject](https://github.com/google/mediapipe), so you can further customize the\nsolutions code to meet your application needs. The MediaPipe Solutions suite\nincludes the following:\n\nThese libraries and resources provide the core functionality for each MediaPipe\nSolution:\n\n- **MediaPipe Tasks** : Cross-platform APIs and libraries for deploying solutions. [Learn more](/edge/mediapipe/solutions/tasks)\n- **MediaPipe Models**: Pre-trained, ready-to-run models for use with each solution.\n\nThese tools let you customize and evaluate solutions:\n\n- **MediaPipe Model Maker** : Customize models for solutions with your data. [Learn\n more](/edge/mediapipe/solutions/model_maker)\n- **MediaPipe Studio** : Visualize, evaluate, and benchmark solutions in your browser. [Learn\n more](/edge/mediapipe/solutions/studio)\n\nAvailable solutions\n-------------------\n\nMediaPipe Solutions are available across multiple platforms. Each solution\nincludes one or more models, and you can customize models for some solutions as\nwell. The following list shows what solutions are available for each supported\nplatform and if you can use Model Maker to customize the model:\n\n| Solution | Android | Web | Python | iOS | Customize model |\n|------------------------------------------------------------------------------------|---------|-----|--------|-----|-----------------|\n| [LLM Inference API](/edge/mediapipe/solutions/genai/llm_inference) | | | | | |\n| [Object detection](/edge/mediapipe/solutions/vision/object_detector) | | | | | |\n| [Image classification](/edge/mediapipe/solutions/vision/image_classifier) | | | | | |\n| [Image segmentation](/edge/mediapipe/solutions/vision/image_segmenter) | | | | | |\n| [Interactive segmentation](/edge/mediapipe/solutions/vision/interactive_segmenter) | | | | | |\n| [Hand landmark detection](/edge/mediapipe/solutions/vision/hand_landmarker) | | | | | |\n| [Gesture recognition](/edge/mediapipe/solutions/vision/gesture_recognizer) | | | | | |\n| [Image embedding](/edge/mediapipe/solutions/vision/image_embedder) | | | | | |\n| [Face detection](/edge/mediapipe/solutions/vision/face_detector) | | | | | |\n| [Face landmark detection](/edge/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker) | | | | | |\n| [Face stylization](/edge/mediapipe/solutions/vision/face_stylizer) | | | | | |\n| [Pose landmark detection](/edge/mediapipe/solutions/vision/pose_landmarker) | | | | | |\n| [Image generation](/edge/mediapipe/solutions/vision/image_generator) | | | | | |\n| [Text classification](/edge/mediapipe/solutions/text/text_classifier) | | | | | |\n| [Text embedding](/edge/mediapipe/solutions/text/text_embedder) | | | | | |\n| [Language detector](/edge/mediapipe/solutions/text/language_detector) | | | | | |\n| [Audio classification](/edge/mediapipe/solutions/audio/audio_classifier) | | | | | |\n\nGet started\n-----------\n\nYou can get started with MediaPipe Solutions by selecting any of the tasks\nlisted in the left navigation tree, including\n[vision](/edge/mediapipe/solutions/vision/object_detector),\n[text](/edge/mediapipe/solutions/text/text_classifier), and\n[audio](/edge/mediapipe/solutions/audio/audio_classifier) tasks.\nIf you need help setting up a development environment for use with MediaPipe\nTasks, check out the setup guides for\n[Android](/edge/mediapipe/solutions/setup_android),\n[web apps](/edge/mediapipe/solutions/setup_web), and\n[Python](/edge/mediapipe/solutions/setup_python).\n\nLegacy solutions\n----------------\n\nWe have ended support for the MediaPipe Legacy Solutions listed below as of\nMarch 1, 2023. All other MediaPipe Legacy Solutions will be upgraded to a new\nMediaPipe Solution. See the list below for details. The\n[code repository](https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe) and\nprebuilt binaries for all MediaPipe Legacy Solutions will continue to be\nprovided on an as-is basis.\n\n| Legacy Solution | Status | New MediaPipe Solution |\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------|--------------------------------------------------------------|\n| Face Detection ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/face_detection.md)) | [Upgraded](./vision/face_detector) | [Face detection](./vision/face_detector) |\n| Face Mesh ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/face_mesh.md)) | [Upgraded](./vision/face_landmarker) | [Face landmark detection](./vision/face_landmarker) |\n| Iris ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/iris.md)) | [Upgraded](./vision/face_landmarker) | [Face landmark detection](./vision/face_landmarker) |\n| Hands ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/hands.md)) | [Upgraded](./vision/hand_landmarker) | [Hand landmark detection](./vision/hand_landmarker) |\n| Pose ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/pose.md)) | [Upgraded](./vision/pose_landmarker) | [Pose landmark detection](./vision/pose_landmarker) |\n| Holistic ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/holistic.md)) | Upgrade | [Holistic landmarks detection](./vision/holistic_landmarker) |\n| Selfie segmentation ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/selfie_segmentation.md)) | [Upgraded](./vision/image_segmenter) | [Image segmentation](./vision/image_segmenter) |\n| Hair segmentation ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/hair_segmentation.md)) | [Upgraded](./vision/image_segmenter) | [Image segmentation](./vision/image_segmenter) |\n| Object detection ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/object_detection.md)) | [Upgraded](./vision/object_detector) | [Object detection](./vision/object_detector) |\n| Box tracking ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/box_tracking.md)) | Support ended | |\n| Instant motion tracking ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/instant_motion_tracking.md)) | Support ended | |\n| Objectron ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/objectron.md)) | Support ended | |\n| KNIFT ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/knift.md)) | Support ended | |\n| AutoFlip ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/autoflip.md)) | Support ended | |\n| MediaSequence ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/media_sequence.md)) | Support ended | |\n| YouTube 8M ([info](https://github.com/google/mediapipe/blob/master/docs/solutions/youtube_8m.md)) | Support ended | |"]]
