一个10k stars开源的证件照工具
特别说明:以下内容全部来自官方文档,自测后记录一下
建议:使用conda创建python3.10环境,docker一直拉取失败,建议直接使用项目启动
项目简介
🚀 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）
准备工作
环境安装与依赖：
- Python >= 3.7（项目主要测试在 python 3.10）
- OS: Linux, Windows, MacOS
1. 克隆项目
git clone https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos.git
cd HivisionIDPhotos
2. 安装依赖环境
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
3. 下载权重文件
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.onnxbirefnet-v1-lite.onnx(224MB): ZhengPeng7 开源的抠图模型，下载后重命名为birefnet-v1-lite.onnx
4. 人脸检测模型配置（可选）
| 拓展人脸检测模型 | 介绍 | 使用文档 |
|---|---|---|
| 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 |
5. GPU推理加速（可选）
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。