BEN2: модель глубокого обучения для быстрого удаления фона с изображений и видео

Общее введение

BEN2 (Background Erase Network 2) - это модель глубокого обучения, разработанная компанией Prama LLC специально для автоматического удаления фона с изображения и создания изображения переднего плана. Модель использует инновационный конвейер Confidence Guided Matting (CGM) для обработки пикселей с более низким уровнем доверия к базовой модели через сеть уточнения, что приводит к более высокой точности сегментации переднего плана. BEN2 была обучена на DIS5k и собственном наборе данных сегментации Prama LLC 22K и показала исключительно высокие результаты, особенно в области выделения волос, обработки 4K, сегментации объектов и уточнения краев. обработке, сегментации объектов и уточнении краев. Его инсталляционный пакет занимает всего 1,13 ГБ, а официально развернутые экземпляры справляются с ключом изображения 1080p менее чем за 6 секунд, а обработка изображения 4K занимает около 20 секунд.

Похожие рекомендации:removebg: удаление фона изображения одним щелчком мыши, removebg онлайн бесплатно китайская версия

BEN2 Эффект удаления фона изображения

BEN2 удаляет фоновые эффекты видео, отмечает положение микрофона

Список функций

• Удаление фона: Автоматически удаляет фон с изображения и генерирует бинарную маску и изображение переднего плана.
• сегментация переднего плана: Высокоточная сегментация переднего плана для различных сложных сцен.
• Поддержка CUDA: Поддержка GPU-ускорения для повышения скорости обработки.
• Простой API: Предоставляет чистый API для легкой интеграции в различные приложения.
• Обработка с высоким разрешением: Поддержка обработки изображений 4K для работы с высоким разрешением.
• Уточнение краев: Повышение точности сегментации за счет обработки краев через мелкозернистую сеть.
• Быстрая обработкаОфициальный пример развертывания позволяет обрабатывать изображения 1080p за 6 секунд, а изображения 4K - примерно за 20 секунд.

Использование помощи

Процесс установки

1. Хранилище клонирования:

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

2. Установите зависимость:

   pip install -r requirements.txt

Процесс использования

1. Импортируйте необходимые библиотеки и модели:

   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'))

2. Загрузите изображение и сделайте вывод:

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

Основные функции

1. Удаление фона::
   • После загрузки изображения модель автоматически генерирует маску фона и изображение переднего плана.
   • Изображение маски сохраняется какmask.pngИзображение переднего плана сохраняется какforeground.png.
2. сегментация переднего плана::
   • Модель проходит через конвейер Confidence Guided Matting (CGM) для точной сегментации переднего плана.
   • Идеально подходит для сложных фонов и изображений с большим количеством деталей, таких как волосы, края и т.д.
3. Обработка с высоким разрешением::
   • Поддерживает обработку изображений 4K для обеспечения эффекта сегментации изображений высокого разрешения.
   • Подходит для применения в сценариях, требующих высокой точности и качества обработки изображений.
4. Уточнение краев::
   • Повышение точности сегментации за счет обработки краев через мелкозернистые сети.
   • Особенно подходит для изображений, требующих тонкой обработки краев, таких как фотографии товаров, портреты и т.д.
5. Быстрая обработка::
   • Официальный образец развертывания способен обрабатывать изображения 1080p за 6 секунд, а изображения 4K - примерно за 20 секунд.
   • Идеально подходит для сценариев, в которых необходимо быстро обработать большое количество изображений.