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🚀 谢谢你对我们的工作感兴趣。您可能还想查看我们在图像领域的其他成果,欢迎来信:zeyi.lin@swanhub.co.
HivisionIDPhoto 旨在开发一种实用、系统性的证件照智能制作算法。
它利用一套完善的AI模型工作流程,实现对多种用户拍照场景的识别、抠图与证件照生成。
HivisionIDPhoto 可以做到:
- 轻量级抠图(纯离线,仅需 CPU 即可快速推理)
- 根据不同尺寸规格生成不同的标准证件照、六寸排版照
- 支持 纯离线 或 端云 推理
- 美颜(waiting)
- 智能换正装(waiting)
如果 HivisionIDPhoto 对你有帮助,请 star 这个 repo 或推荐给你的朋友,解决证件照应急制作问题!
我们分享了一些由社区构建的HivisionIDPhotos的有趣应用和扩展:
- HivisionIDPhotos-windows-GUI:Windows客户端应用,由 zhaoyun0071 构建
- HivisionIDPhotos-ComfyUI:ComfyUI证件照处理工作流,由 AIFSH 构建
- HivisionIDPhotos-NAS: 群晖NAS部署中文教程,由 ONG-Leo 贡献
环境安装与依赖:
- Python >= 3.7(项目主要测试在 python 3.10)
- OS: Linux, Windows, MacOS
git clone https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos.git
cd HivisionIDPhotos
建议 conda 创建一个 python3.10 虚拟环境后,执行以下命令
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-app.txt
方式一:脚本下载
python scripts/download_model.py --models all
方式二:直接下载
存到项目的hivision/creator/weights
目录下:
modnet_photographic_portrait_matting.onnx
(24.7MB): MODNet官方权重,下载hivision_modnet.onnx
(24.7MB): 对纯色换底适配性更好的抠图模型,下载rmbg-1.4.onnx
(176.2MB): BRIA AI 开源的抠图模型,下载后重命名为rmbg-1.4.onnx
birefnet-v1-lite.onnx
(224MB): ZhengPeng7 开源的抠图模型,下载后重命名为birefnet-v1-lite.onnx
拓展人脸检测模型 | 介绍 | 使用文档 |
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MTCNN | 离线人脸检测模型,高性能CPU推理(毫秒级),为默认模型,检测精度较低 | Clone此项目后直接使用 |
RetinaFace | 离线人脸检测模型,CPU推理速度中等(秒级),精度较高 | 下载后放到hivision/creator/retinaface/weights 目录下 |
Face++ | 旷视推出的在线人脸检测API,检测精度较高,官方文档 | 使用文档 |
如需使用英伟达GPU加速推理,在确保你已经安装CUDA与cuDNN后,根据文档找到对应的onnxruntime-gpu
版本安装,如:
# CUDA 12.x, cuDNN 8
pip install onnxruntime-gpu==1.18.0
完成后,调用如birefnet-v1-lite
模型将会利用GPU加速推理。
python app.py
运行程序将生成一个本地 Web 页面,在页面中可完成证件照的操作与交互。
核心参数:
-i
: 输入图像路径-o
: 保存图像路径-t
: 推理类型,有idphoto、human_matting、add_background、generate_layout_photos可选--matting_model
: 人像抠图模型权重选择--face_detect_model
: 人脸检测模型选择
更多参数可通过python inference.py --help
查看
输入 1 张照片,获得 1 张标准证件照和 1 张高清证件照的 4 通道透明 png
python inference.py -i demo/images/test.jpg -o ./idphoto.png --height 413 --width 295
输入 1 张照片,获得 1张 4 通道透明 png
python inference.py -t human_matting -i demo/images/test.jpg -o ./idphoto_matting.png --matting_model hivision_modnet
输入 1 张 4 通道透明 png,获得 1 张增加了底色的 3通道图像
python inference.py -t add_background -i ./idphoto.png -o ./idphoto_ab.jpg -c 4f83ce -k 30 -r 1
输入 1 张 3 通道照片,获得 1 张六寸排版照
python inference.py -t generate_layout_photos -i ./idphoto_ab.jpg -o ./idphoto_layout.jpg --height 413 --width 295 -k 200
python deploy_api.py
详细请求方式请参考 API 文档,包含以下请求示例:
以下方式三选一
方式一:拉取最新镜像:
docker pull linzeyi/hivision_idphotos
方式二:Dockrfile 直接构建镜像:
在确保将模型权重文件hivision_modnet.onnx放到hivision/creator/weights
下后,在项目根目录执行:
docker build -t linzeyi/hivision_idphotos .
方式三:Docker compose 构建:
确保将模型权重文件 hivision_modnet.onnx 放在hivision/creator/weights
下后,在项目根目录下执行:
docker compose build
启动 Gradio Demo 服务
运行下面的命令,在你的本地访问 http://127.0.0.1:7860 即可使用。
docker run -d -p 7860:7860 linzeyi/hivision_idphotos
启动 API 后端服务
docker run -d -p 8080:8080 linzeyi/hivision_idphotos python3 deploy_api.py
两个服务同时启动
docker compose up -d
本项目提供了一些额外的配置项,使用环境变量进行设置:
环境变量 | 类型 | 描述 | 示例 |
---|---|---|---|
FACE_PLUS_API_KEY | 可选 | 这是你在 Face++ 控制台申请的 API 密钥 | 7-fZStDJ···· |
FACE_PLUS_API_SECRET | 可选 | Face++ API密钥对应的Secret | VTee824E···· |
docker使用环境变量示例:
docker run -d -p 7860:7860 \
-e FACE_PLUS_API_KEY=7-fZStDJ···· \
-e FACE_PLUS_API_SECRET=VTee824E···· \
linzeyi/hivision_idphotos
- MTCNN:
@software{ipazc_mtcnn_2021,
author = {ipazc},
title = {{MTCNN}},
url = {https://github.com/ipazc/mtcnn},
year = {2021},
publisher = {GitHub}
}
- ModNet:
@software{zhkkke_modnet_2021,
author = {ZHKKKe},
title = {{ModNet}},
url = {https://github.com/ZHKKKe/MODNet},
year = {2021},
publisher = {GitHub}
}
- 尺寸:修改size_list_CN.csv后再次运行
app.py
即可,其中第一列为尺寸名,第二列为高度,第三列为宽度。 - 颜色:修改color_list_CN.csv后再次运行
app.py
即可,其中第一列为颜色名,第二列为Hex值。
- 将字体文件放到
hivision/plugin/font
文件夹下 - 修改
hivision/plugin/watermark.py
的font_file
参数值为字体文件名
如果您有任何问题,请发邮件至 zeyi.lin@swanhub.co
Zeyi-Lin、SAKURA-CAT、Feudalman、swpfY、Kaikaikaifang、ShaohonChen、KashiwaByte