MediaPipe Solutions cung cấp một bộ thư viện và công cụ để bạn nhanh chóng áp dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong ứng dụng của mình. Bạn có thể cắm các giải pháp này vào ứng dụng ngay lập tức, tùy chỉnh theo nhu cầu của mình và sử dụng trên nhiều nền tảng phát triển. MediaPipe Solutions là một phần của dự án nguồn mở MediaPipe, vì vậy, bạn có thể tuỳ chỉnh thêm mã giải pháp để đáp ứng nhu cầu của ứng dụng. Bộ giải pháp MediaPipe bao gồm:
Các thư viện và tài nguyên này cung cấp chức năng cốt lõi cho từng Giải pháp MediaPipe:
MediaPipe Tasks (Tác vụ MediaPipe): Các API và thư viện đa nền tảng để triển khai giải pháp. Tìm hiểu thêm
Mô hình MediaPipe: Các mô hình được huấn luyện sẵn, sẵn sàng chạy để sử dụng với từng giải pháp.
Các công cụ này cho phép bạn tuỳ chỉnh và đánh giá các giải pháp:
Trình tạo mô hình MediaPipe: Tuỳ chỉnh mô hình cho các giải pháp bằng dữ liệu của bạn. Tìm hiểu thêm
MediaPipe Studio: Hình dung, đánh giá và đo điểm chuẩn các giải pháp trong trình duyệt. Tìm hiểu thêm
Các giải pháp hiện có
Các giải pháp MediaPipe có sẵn trên nhiều nền tảng. Mỗi giải pháp bao gồm một hoặc nhiều mô hình và bạn cũng có thể tuỳ chỉnh mô hình cho một số giải pháp. Danh sách sau đây cho biết những giải pháp có sẵn cho từng nền tảng được hỗ trợ và liệu bạn có thể sử dụng Trình tạo mô hình để tuỳ chỉnh mô hình hay không:
Bạn có thể bắt đầu sử dụng Giải pháp MediaPipe bằng cách chọn bất kỳ tác vụ nào được liệt kê trong cây điều hướng bên trái, bao gồm cả tác vụ thị giác, văn bản và âm thanh.
Nếu bạn cần trợ giúp thiết lập môi trường phát triển để sử dụng với MediaPipe Tasks, hãy xem hướng dẫn thiết lập cho Android, ứng dụng web và Python.
Giải pháp cũ
Chúng tôi đã ngừng hỗ trợ các Giải pháp MediaPipe cũ được liệt kê dưới đây kể từ ngày 1 tháng 3 năm 2023. Tất cả Giải pháp cũ của MediaPipe khác sẽ được nâng cấp lên Giải pháp MediaPipe mới. Hãy xem danh sách bên dưới để biết thông tin chi tiết. Kho lưu trữ mã và các tệp nhị phân tạo sẵn cho tất cả Giải pháp cũ của MediaPipe sẽ tiếp tục được cung cấp nguyên trạng.
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 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 | |"]]
