由於需要批次摳圖,原本是想用MODNet的,可惜最新的模型官方不開源,舊模型扣的人物邊緣有白邊。最後發現了PP飛槳。
飛槳(PaddlePaddle)以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎,集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開髮套件、豐富的工具元件於一體,是中國首個自主研發、功能豐富、開源開放的產業級深度學習平台。
本程序封裝自PP飛槳的PaddleSeg(飛槳高性能圖像分割開髮套件,端到端完成從訓練到部署的全流程圖像分割應用。)
工具內建了兩個模型PP-Matting和PP-MattingV2
以下說明節選自官方文件:
PP-Matting是PaddleSeg自研的高精度摳圖模型,通過引導流設計實現語義引導下高解析度圖像摳圖。追求更高精度,推薦使用該模型。 且該模型提供了512和1024兩個解析度等級的預訓練模型。
PP-MattingV2是PaddleSeg自研的輕量級摳圖SOTA模型,通過雙層金字塔池化及空間注意力提取高級語義資訊,並利用多級特徵融合機制兼顧語義和細節的預測。 對比MODNet模型推理速度提升44.6%, 誤差平均相對減小17.91%。追求更高速度,推薦使用該模型。
使用說明
1、工具應解壓到非中文路徑,含中文的路徑必出錯。
2、完整解壓後,運行main.exe。將單個/多個圖片拖入工具,等待提示完成後,在運行目錄下的out目錄內可找到扣好的圖片。
3、如果需要alpha圖,可勾選輸出-保留蒙版
註:
1、模型菜單內,效率優先為PP-MattingV2(默認),精度優先為PP-Matting,可根據具體需求選擇。
2、如果使用精度優先,等待時間會比較長
3、工具使用CPU版的PaddlePaddle,非GPU版本
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