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https://github.com/RimoChan/modnet-entry
【MODNet-entry】开箱即用的人像抠图工具
https://github.com/RimoChan/modnet-entry
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JSON representation
【MODNet-entry】开箱即用的人像抠图工具
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/RimoChan/modnet-entry
- Owner: RimoChan
- Created: 2023-02-11T09:30:03.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: slave
- Last Pushed: 2023-02-11T09:50:43.000Z (almost 2 years ago)
- Last Synced: 2024-10-29T15:49:41.177Z (about 1 month ago)
- Language: Python
- Size: 4.88 KB
- Stars: 168
- Watchers: 2
- Forks: 16
- Open Issues: 2
-
Metadata Files:
- Readme: readme.md
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README
# 【MODNet-entry】开箱即用的人像抠图工具
前几天我用stable-diffusion生成了几千张萝莉图片，准备用来做游戏立绘，但是它出的图都是带背景的……也不是不能抠啦，但是我一点手工活都不想做，所以就在GitHub上找了找有没有什么全自动抠人的模型。
但是我找到的都没有方便的接口，一般都是给一个模型，然后给一堆代码，要自己加载自己调，很麻烦。所以我就给MODNet包了一层，可以直接用pip安装，这下就方便了！
模型效果可以看[原仓库](https://github.com/ZHKKKe/MODNet)，我就不复制图片过来啦。
## 安装
```bash
pip install git+https://github.com/RimoChan/modnet-entry.git
```
安装时会从Google Drive下载预训练模型，所以要保证你的网络是好的。
## 示例
首先随便准备一张`test.png`，然后——
```python
from MODNet_entry import get_model, infer2
model = get_model('modnet_photographic_portrait_matting.ckpt')
infer2(model, 'test.png', 'alpha.png', 'new_image.png')
```
这样就抠好啦，输出就是`alpha.png`和`new_image.png`这两张图。
## 接口
```python
def get_model(ckpt_name: str) -> MODNet: ...
```
获取一个预训练的模型。
参数:
- `ckpt_name`: 模型的名字。只有`modnet_photographic_portrait_matting.ckpt`/`modnet_webcam_portrait_matting.ckpt`两种可选。
```python
def infer(modnet: MODNet, im: np.ndarray[np.uint8], ref_size=1024) -> np.ndarray[np.float32]: ...
```
输入一张图，预测alpha通道。
参数:
- `modnet`: 刚才加载的那个模型。
- `im`: 图片。RGB或RGBA或灰度的uint8矩阵。
- `ref_size`: 预测时如果图片的短边长于这个尺寸就缩小到这个尺寸。
返回一个与原图相同大小的灰度float矩阵。
```python
def infer2(modnet: MODNet, img_path: str, out_alpha_path: str = '', out_img_path: str = ''): ...
```
输入一个图片路径，将抠图结果保存在硬盘上。
参数:
- `modnet`: 刚才加载的那个模型。
- `img_path`: 输入图片路径。
- `out_alpha_path`: 输出alpha图片路径。
- `out_img_path`: 输出抠好的图的路径。
## 结束
就这样，我要去看萝莉图片了，大家88！