BRIA Background Removal v1.4
RMBG v1.4是briaai公司最先进的背景去除模型，它可以将一系列类别和图像类型中有效地将前景与背景切分。RMBG v1.4是在精心挑选的数据集（库存图像、电子商务、游戏和广告内容）上进行了训练，使其非常适合为大规模企业内容创建提供动力的商业用例。准确性、效率和多功能性目前可以与领先的源可用模型相媲美。在内容安全、合法许可的数据集和偏见缓解至关重要的地方，这是理想的。目前RMBG v1.4可作为非商业用途的源可用模型。
模型说明
开发者： BRIA AI
模型类型：背景去除
-
许可证： bria-rmbg-1.4
- 该模型根据知识共享许可发布，用于非商业用途。
- 商业用途须遵守与 BRIA 的商业协议。联系我们获取更多信息。
模型描述： BRIA MBG 1.4 是专门在专业级数据集上训练的显着性分割模型。
训练图像分布
| Category | Distribution |
|---|---|
| 仅对象 | 45.11% |
| 有物体/动物的人 | 25.24% |
| 仅限人 | 17.35% |
| 带有文字的人/物体/动物 | 8.52% |
| 纯文本 | 2.52% |
| 仅限动物 | 1.89% |
| Category | Distribution |
|---|---|
| 逼真 | 87.70% |
| 非真实感 | 12.30% |
| Category | Distribution |
|---|---|
| 非纯色背景 | 52.05% |
| 纯色背景 | 47.95% |
| Category | Distribution |
|---|---|
| 单个主要前景对象 | 51.42% |
| 前景中有多个对象 | 48.58% |
效果对比
官方效果
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实测效果
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通过魔哈仓库下载
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下载安装
git clone https://moha.xiaoshiai.cn/briaai/models/RMBG-1.4.git
cd RMBG-1.4/
pip install -r requirements.txt
也可以注册魔哈账号， 使用魔哈专属CDN加速从HuggingFace上下载模型
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运行
from skimage import io
import torch, os
from PIL import Image
from briarmbg import BriaRMBG
from utilities import preprocess_image, postprocess_image
im_path = f"{os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))}/example_input.jpg"
net = BriaRMBG()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net = BriaRMBG.from_pretrained("briaai/RMBG-1.4")
net.to(device)
# prepare input
model_input_size = [1024,1024]
orig_im = io.imread(im_path)
orig_im_size = orig_im.shape[0:2]
image = preprocess_image(orig_im, model_input_size).to(device)
# inference
result=net(image)
# post process
result_image = postprocess_image(result[0][0], orig_im_size)
# save result
pil_im = Image.fromarray(result_image)
no_bg_image = Image.new("RGBA", pil_im.size, (0,0,0,0))
orig_image = Image.open(im_path)
no_bg_image.paste(orig_image, mask=pil_im)
no_bg_image.save("example_image_no_bg.png")
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