BEN2: 이미지, 동영상에서 빠른 배경 제거를 위한 딥러닝 모델

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일반 소개

BEN2(배경 지우기 네트워크 2)는 이미지에서 배경을 자동으로 제거하고 전경 이미지를 생성하도록 특별히 설계된 Prama LLC에서 개발한 딥 러닝 모델입니다. 이 모델은 기본 모델에서 신뢰도가 낮은 픽셀을 개선 네트워크를 통해 처리하는 혁신적인 신뢰도 유도 매팅(CGM) 파이프라인을 사용하여 더 높은 정확도의 전경 세분화를 제공하며, BEN2는 DIS5k 및 Prama LLC의 독점적인 22K 세분화 데이터 세트로 훈련되었으며 특히 헤어 키잉, 4K 처리, 오브젝트 분할 및 에지 세분화에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다. 설치 패키지는 1.13GB에 불과하며 공식적으로 배포된 인스턴스는 1080p 이미지를 6초 이내에 키잉할 수 있고 4K 이미지를 처리하는 데 약 20초가 걸립니다.

BEN2 이미지 배경 효과 제거

BEN2는 비디오 배경 효과, 노트 마이크 위치를 제거합니다.

기능 목록

배경 제거: 이미지에서 배경을 자동으로 제거하고 이진 마스크와 전경 이미지를 생성합니다.
전경 세분화다양하고 복잡한 장면을 위한 고정밀 전경 분할.
CUDA 지원처리 속도 향상을 위해 GPU 가속을 지원합니다.
간단한 API다양한 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 깔끔한 API를 제공합니다.
고해상도 처리고해상도 요구 사항을 위한 4K 이미지 처리를 지원합니다.
엣지 개선세분화된 네트워크를 통해 에지를 처리하여 세분화 정확도를 향상시킵니다.
신속한 처리공식 배포 예시에서는 1080p 영상을 6초 만에 키잉할 수 있으며, 4K 영상은 약 20초 만에 처리할 수 있습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

복제 창고:

   git clone https://huggingface.co/PramaLLC/BEN2
cd BEN2

종속성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

사용 프로세스

필요한 라이브러리 및 모델을 가져옵니다:

   from PIL import Image
import torch
from model import BEN_Base
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = BEN_Base().to(device).eval()
model.load_state_dict(torch.load('BEN_Base.pth'))

이미지를 로드하고 추론을 수행합니다:

   image = Image.open('path_to_image.png')
mask, foreground = model.inference(image)
mask.save('mask.png')
foreground.save('foreground.png')

주요 기능

배경 제거::
- 이미지를 로드하면 모델이 자동으로 배경 마스크와 전경 이미지를 생성합니다.
- 마스크 이미지는 다음과 같이 저장됩니다.mask.png전경 이미지는 다음과 같이 저장됩니다.foreground.png.
전경 세분화::
- 모델은 신뢰도 안내 매팅(CGM) 파이프라인을 통과하여 전경을 정확하게 분할합니다.
- 복잡한 배경과 머리카락, 가장자리 등 디테일이 풍부한 이미지에 이상적입니다.
고해상도 처리::
- 4K 이미지 처리를 지원하여 고해상도 이미지의 세분화 효과를 보장합니다.
- 고정밀 및 고품질 이미지 처리가 필요한 애플리케이션 시나리오에 적합합니다.
엣지 개선::
- 세분화된 네트워크를 통해 에지를 처리하여 세분화 정확도를 향상시킵니다.
- 특히 제품 사진, 인물 사진 등 미세한 가장자리 처리가 필요한 이미지에 적합합니다.
신속한 처리::
- 공식 배포 예시에서는 1080p 이미지를 6초 만에 키잉할 수 있으며, 4K 이미지는 약 20초 만에 처리할 수 있습니다.
- 많은 수의 이미지를 빠르게 처리해야 하는 애플리케이션 시나리오에 이상적입니다.