BRIA Background Removal v1.4
RMBG v1.4是briaai公司最先進(jìn)的背景去除模型纪岁，它可以將一系列類別和圖像類型中有效地將前景與背景切分滓窍。RMBG v1.4是在精心挑選的數(shù)據(jù)集（庫(kù)存圖像、電子商務(wù)宾袜、游戲和廣告內(nèi)容）上進(jìn)行了訓(xùn)練叉谜，使其非常適合為大規(guī)模企業(yè)內(nèi)容創(chuàng)建提供動(dòng)力的商業(yè)用例错敢。準(zhǔn)確性践樱、效率和多功能性目前可以與領(lǐng)先的源可用模型相媲美厂画。在內(nèi)容安全、合法許可的數(shù)據(jù)集和偏見緩解至關(guān)重要的地方拷邢，這是理想的袱院。目前RMBG v1.4可作為非商業(yè)用途的源可用模型。
模型說明
開發(fā)者： BRIA AI
模型類型：背景去除
-
許可證： bria-rmbg-1.4
- 該模型根據(jù)知識(shí)共享許可發(fā)布瞭稼，用于非商業(yè)用途忽洛。
- 商業(yè)用途須遵守與 BRIA 的商業(yè)協(xié)議。聯(lián)系我們獲取更多信息环肘。
模型描述： BRIA MBG 1.4 是專門在專業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的顯著性分割模型欲虚。
訓(xùn)練圖像分布
| Category | Distribution |
|---|---|
| 僅對(duì)象 | 45.11% |
| 有物體/動(dòng)物的人 | 25.24% |
| 僅限人 | 17.35% |
| 帶有文字的人/物體/動(dòng)物 | 8.52% |
| 純文本 | 2.52% |
| 僅限動(dòng)物 | 1.89% |
| Category | Distribution |
|---|---|
| 逼真 | 87.70% |
| 非真實(shí)感 | 12.30% |
| Category | Distribution |
|---|---|
| 非純色背景 | 52.05% |
| 純色背景 | 47.95% |
| Category | Distribution |
|---|---|
| 單個(gè)主要前景對(duì)象 | 51.42% |
| 前景中有多個(gè)對(duì)象 | 48.58% |
效果對(duì)比
官方效果
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實(shí)測(cè)效果
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通過魔哈倉(cāng)庫(kù)下載
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下載安裝
git clone https://moha.xiaoshiai.cn/briaai/models/RMBG-1.4.git
cd RMBG-1.4/
pip install -r requirements.txt
也可以注冊(cè)魔哈賬號(hào)， 使用魔哈專屬CDN加速?gòu)腍uggingFace上下載模型
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運(yùn)行
from skimage import io
import torch, os
from PIL import Image
from briarmbg import BriaRMBG
from utilities import preprocess_image, postprocess_image
im_path = f"{os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))}/example_input.jpg"
net = BriaRMBG()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net = BriaRMBG.from_pretrained("briaai/RMBG-1.4")
net.to(device)
# prepare input
model_input_size = [1024,1024]
orig_im = io.imread(im_path)
orig_im_size = orig_im.shape[0:2]
image = preprocess_image(orig_im, model_input_size).to(device)
# inference
result=net(image)
# post process
result_image = postprocess_image(result[0][0], orig_im_size)
# save result
pil_im = Image.fromarray(result_image)
no_bg_image = Image.new("RGBA", pil_im.size, (0,0,0,0))
orig_image = Image.open(im_path)
no_bg_image.paste(orig_image, mask=pil_im)
no_bg_image.save("example_image_no_bg.png")
曉石AI
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