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> **関連プロジェクト**： > > - [SwanLab](https://github.com/SwanHubX/SwanLab)：人物切り抜きモデルの訓練を通じて、分析と監視、ラボの仲間との協力と交流を行い、訓練効率を大幅に向上させました。
# 目次 - [最近の更新](#-最近の更新) - [プロジェクト概要](#-プロジェクト概要) - [コミュニティ](#-コミュニティ) - [準備作業](#-準備作業) - [デモの起動](#-デモの起動) - [Python推論](#-python推論) - [APIサービスのデプロイ](#️-APIサービスのデプロイ) - [Dockerデプロイ](#-dockerデプロイ) - [お問い合わせ](#-お問い合わせ) - [貢献者](#貢献者)
# 🤩 最近の更新 - オンライン体験： [![SwanHub Demo](https://img.shields.io/static/v1?label=Demo&message=SwanHub%20Demo&color=blue)](https://swanhub.co/ZeYiLin/HivisionIDPhotos/demo)、[![Spaces](https://img.shields.io/badge/🤗-Open%20in%20Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/TheEeeeLin/HivisionIDPhotos)、[![][modelscope-shield]][modelscope-link]、[![][compshare-shield]][compshare-link] - 2024.11.20: Gradioデモに**印刷レイアウト**オプションを追加、六つ切り、五つ切り、A4、3R、4Rレイアウトサイズをサポート - 2024.11.16: APIインターフェースに美顔効果パラメータを追加 - 2024.09.24: APIインターフェースにbase64画像入力オプションを追加 | Gradioデモに**レイアウト写真トリミングライン**機能を追加 - 2024.09.22: Gradioデモに**ビーストモード**と**DPI**パラメータを追加 - 2024.09.18: Gradioデモに**テンプレート写真の共有**機能を追加、**米国式**背景オプションを追加 - 2024.09.17: Gradioデモに**カスタム底色-HEX入力**機能を追加 | **（コミュニティ貢献）C++バージョン** - [HivisionIDPhotos-cpp](https://github.com/zjkhahah/HivisionIDPhotos-cpp) 貢献 by [zjkhahah](https://github.com/zjkhahah) - 2024.09.16: Gradioデモに**顔回転対応**機能を追加、カスタムサイズ入力に**ミリメートル**をサポート
# プロジェクト概要 > 🚀 私たちの仕事に興味を持っていただきありがとうございます。画像分野における他の成果もぜひご覧ください。お問い合わせは、zeyi.lin@swanhub.co まで。 HivisionIDPhotoは、実用的で体系的な証明写真のスマート制作アルゴリズムを開発することを目的としています。 さまざまなユーザー撮影シーンの認識、切り抜きおよび証明写真の生成を実現するために、一連の洗練されたAIモデル作業フローを利用しています。 **HivisionIDPhotoは以下のことができます：** 1. 軽量切り抜き（完全オフラインで、**CPU**のみで迅速に推論可能） 2. 異なるサイズ仕様に基づいて異なる標準証明写真、六寸レイアウト写真を生成 3. 完全オフラインまたはエッジクラウド推論をサポート 4. 美顔（待機中） 5. スマートな正装変更（待機中）
--- HivisionIDPhotoがあなたに役立つ場合は、このリポジトリをスターしたり、友人に推薦したりして、証明写真の緊急制作の問題を解決してください！
# 🏠 コミュニティ 私たちは、コミュニティによって構築されたHivisionIDPhotosの興味深いアプリケーションや拡張機能をいくつか共有しています： - [HivisionIDPhotos-ComfyUI](https://github.com/AIFSH/HivisionIDPhotos-ComfyUI)：ComfyUI証明写真処理ワークフロー、[AIFSH](https://github.com/AIFSH/HivisionIDPhotos-ComfyUI)によって構築 [ComfyUI workflow](https://github.com/AIFSH/HivisionIDPhotos-ComfyUI) - [HivisionIDPhotos-wechat-weapp](https://github.com/no1xuan/HivisionIDPhotos-wechat-weapp)：WeChat証明写真ミニプログラム、HivisionIDphotosアルゴリズムに基づく、[no1xuan](https://github.com/no1xuan)による貢献 [HivisionIDPhotos-wechat-weapp](https://github.com/no1xuan/HivisionIDPhotos-wechat-weapp) - [HivisionIDPhotos-Uniapp](https://github.com/soulerror/HivisionIDPhotos-Uniapp)：基本のuniapp証明写真ミニプログラムの前部、HivisionIDphotosアルゴリズムに基づく、[soulerror](https://github.com/soulerror)による貢献 [HivisionIDPhotos-uniapp](https://github.com/soulerror/HivisionIDPhotos-Uniapp) - [HivisionIDPhotos-cpp](https://github.com/zjkhahah/HivisionIDPhotos-cpp)：HivisionIDphotos C++バージョン、[zjkhahah](https://github.com/zjkhahah)によって構築 - [HivisionIDPhotos-windows-GUI](https://github.com/zhaoyun0071/HivisionIDPhotos-windows-GUI)：Windowsクライアントアプリケーション、[zhaoyun0071](https://github.com/zhaoyun0071)によって構築 - [HivisionIDPhotos-NAS](https://github.com/ONG-Leo/HivisionIDPhotos-NAS)：Synology NAS導入の中国語チュートリアル、[ONG-Leo](https://github.com/ONG-Leo)による貢献
# 🔧 準備作業 環境のインストールと依存関係： - Python >= 3.7（プロジェクトは主にpython 3.10でテストされています） - OS: Linux, Windows, MacOS ## 1. プロジェクトをクローンする ```bash git clone https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos.git cd HivisionIDPhotos ``` ## 2. 依存環境をインストールする > condaでpython3.10の仮想環境を作成することをお勧めします。その後、以下のコマンドを実行してください。 ```bash pip install -r requirements.txt pip install -r requirements-app.txt ``` ## 3. 重みファイルをダウンロードする **方法一：スクリプトでダウンロード** ```bash python scripts/download_model.py --models all ``` **方法二：直接ダウンロード** プロジェクトの`hivision/creator/weights`ディレクトリに保存します： - `modnet_photographic_portrait_matting.onnx` (24.7MB): [MODNet](https://github.com/ZHKKKe/MODNet)公式の重み、[ダウンロード](https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/releases/download/pretrained-model/modnet_photographic_portrait_matting.onnx) - `hivision_modnet.onnx` (24.7MB): 単色背景に対して適応性の高い切り抜きモデル、[ダウンロード](https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/releases/download/pretrained-model/hivision_modnet.onnx) - `rmbg-1.4.onnx` (176.2MB): [BRIA AI](https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4)のオープンソース切り抜きモデル、[ダウンロード](https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4/resolve/main/onnx/model.onnx?download=true)後に`rmbg-1.4.onnx`にリネーム - `birefnet-v1-lite.onnx`(224MB): [ZhengPeng7](https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet)のオープンソース切り抜きモデル、[ダウンロード](https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet/releases/download/v1/BiRefNet-general-bb_swin_v1_tiny-epoch_232.onnx)後に`birefnet-v1-lite.onnx`にリネーム ## 4. 顔検出モデルの設定（オプション） | 拡張顔検出モデル | 説明 | 使用文書 | | -- | -- | -- | | MTCNN | **オフライン**顔検出モデル、高性能CPU推論、デフォルトモデル、検出精度は低い | このプロジェクトをクローン後、直接使用 | | Face++ | Megviiが提供するオンライン顔検出API、高精度の検出、[公式文書](https://console.faceplusplus.com.cn/documents/4888373) | [使用文書](docs/face++_EN.md)| ## 5. パフォーマンスリファレンス > テスト環境はMac M1 Max 64GB、非GPU加速、テスト画像の解像度は512x715(1)と764×1146(2)。 | モデルの組み合わせ | メモリ使用量 | 推論時間(1) | 推論時間(2) | | -- | -- | -- | -- | | MODNet + mtcnn | 410MB | 0.207秒 | 0.246秒 | | MODNet + retinaface | 405MB | 0.571秒 | 0.971秒 | | birefnet-v1-lite + retinaface | 6.20GB | 7.063秒 | 7.128秒 | ## 6. GPU推論の加速（オプション） 現在のバージョンでは、NVIDIA GPUで加速可能なモデルは`birefnet-v1-lite`です。約16GBのVRAMが必要であることにご注意ください。 NVIDIA GPUを使用して推論を加速したい場合は、CUDAとcuDNNがインストールされていることを確認した上で、[onnxruntime-gpuのドキュメント](https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#cuda-12x)に従って適切な`onnxruntime-gpu`バージョンをインストールし、[PyTorchの公式サイト](https://pytorch.org/get-started/locally/)から適切な`pytorch`バージョンをインストールしてください。 ```bash # もしコンピュータにCUDA 12.xとcuDNN 8がインストールされている場合 # torchのインストールは任意です。cuDNNが設定できない場合は、torchを試してみてください pip install onnxruntime-gpu==1.18.0 pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` インストールが完了したら、`birefnet-v1-lite`モデルを呼び出してGPU加速推論を利用します。 > TIPS: CUDAのインストールは下位互換性があります。たとえば、CUDAのバージョンが12.6で、torchが現在対応している最高バージョンが12.4である場合、コンピュータに12.4のバージョンをインストールすることも可能です。
# 🚀 デモの起動 ```bash python app.py ``` プログラムを実行すると、ローカルWebページが生成され、ページ内で証明写真の操作と対話が可能になります。
# 🚀 Python推論 核心パラメータ： - `-i`: 入力画像のパス - `-o`: 保存画像のパス - `-t`: 推論タイプ、idphoto、human_matting、add_background、generate_layout_photosから選択可能 - `--matting_model`: 人物切り抜きモデルの重み選択 - `--face_detect_model`: 顔検出モデルの選択 詳細なパラメータは`python inference.py --help`で確認できます。 ## 1. 証明写真の作成 1枚の写真を入力し、1枚の標準証明写真と1枚の高解像度証明写真の4チャンネル透明PNGを取得します。 ```python python inference.py -i demo/images/test0.jpg -o ./idphoto.png --height 413 --width 295 ``` ## 2. 人物切り抜き 1枚の写真を入力し、1枚の4チャンネル透明PNGを取得します。 ```python python inference.py -t human_matting -i demo/images/test0.jpg -o ./idphoto_matting.png --matting_model hivision_modnet ``` ## 3. 透明画像に背景色を追加 1枚の4チャンネル透明PNGを入力し、背景色を追加した3チャンネル画像を取得します。 ```python python inference.py -t add_background -i ./idphoto.png -o ./idphoto_ab.jpg -c 4f83ce -k 30 -r 1 ``` ## 4. 六寸レイアウト写真の取得 1枚の3チャンネル写真を入力し、1枚の六寸レイアウト写真を取得します。 ```python python inference.py -t generate_layout_photos -i ./idphoto_ab.jpg -o ./idphoto_layout.jpg --height 413 --width 295 -k 200 ``` ## 5. 証明写真のトリミング 1枚の4チャンネル写真（切り抜き済みの画像）を入力し、1枚の標準証明写真と1枚の高解像度証明写真の4チャンネル透明PNGを取得します。 ```python python inference.py -t idphoto_crop -i ./idphoto_matting.png -o ./idphoto_crop.png --height 413 --width 295 ```
# ⚡️ APIサービスのデプロイ ## バックエンドを起動 ``` python deploy_api.py ``` ## APIサービスにリクエスト 詳細なリクエスト方法は[APIドキュメント](docs/api_EN.md)を参照してください。以下のリクエスト例が含まれます： - [cURL](docs/api_EN.md#curl-request-examples) - [Python](docs/api_EN.md#python-request-example)
# 🐳 Dockerデプロイ ## 1. イメージをプルまたはビルドする > 以下の方法から3つを選択してください。 **方法一：最新のイメージをプル：** ```bash docker pull linzeyi/hivision_idphotos ``` **方法二：Dockerfileから直接イメージをビルド：** `hivision/creator/weights` ディレクトリに少なくとも1つの[マスキングモデルの重みファイル](#3-重みファイルのダウンロード)があることを確認してから、プロジェクトのルートディレクトリで以下を実行してください： ```bash docker build -t linzeyi/hivision_idphotos . ``` **方法三：Docker composeでビルド：** `hivision/creator/weights` ディレクトリに少なくとも1つの[マスキングモデルの重みファイル](#3-重みファイルのダウンロード)があることを確認してから、プロジェクトのルートディレクトリで以下を実行してください： ```bash docker compose build ``` ## 2. サービスを実行 **Gradioデモサービスを起動** 次のコマンドを実行し、ローカルで [http://127.0.0.1:7860](http://127.0.0.1:7860/) にアクセスすると使用可能です。 ```bash docker run -d -p 7860:7860 linzeyi/hivision_idphotos ``` **APIバックエンドサービスを起動** ```bash docker run -d -p 8080:8080 linzeyi/hivision_idphotos python3 deploy_api.py ``` **2つのサービスを同時に起動** ```bash docker compose up -d ``` ## 環境変数 本プロジェクトは、いくつかの追加設定項目を提供し、環境変数を使用して設定します： | 環境変数 | タイプ | 説明 | 例 | |--|--|--|--| | FACE_PLUS_API_KEY | オプション | これはFace++コンソールで申請したAPIキーです。 | `7-fZStDJ····` | | FACE_PLUS_API_SECRET | オプション | Face++ APIキーに対応するSecret | `VTee824E····` | dockerでの環境変数使用例： ```bash docker run -d -p 7860:7860 \ -e FACE_PLUS_API_KEY=7-fZStDJ···· \ -e FACE_PLUS_API_SECRET=VTee824E···· \ linzeyi/hivision_idphotos ```
# 📖 プロジェクトの引用 1. MTCNN: ```bibtex @software{ipazc_mtcnn_2021, author = {ipazc}, title = {{MTCNN}}, url = {https://github.com/ipazc/mtcnn}, year = {2021}, publisher = {GitHub} } ``` 2. ModNet: ```bibtex @software{zhkkke_modnet_2021, author = {ZHKKKe}, title = {{ModNet}}, url = {https://github.com/ZHKKKe/MODNet}, year = {2021}, publisher = {GitHub} } ```
# よくある質問 (FAQ) ## 1. 基本的なサイズと色をどのように変更しますか？ - サイズ: [size_list_EN.csv](demo/assets/size_list_EN.csv) ファイルを修正した後、`app.py`を再実行すれば大丈夫です。最初の列はサイズ名、二番目の列は高さ、三番目の列は幅です。 - 色: [color_list_EN.csv](demo/assets/color_list_EN.csv) ファイルを修正した後、`app.py`を再実行すれば大丈夫です。最初の列は色名、二番目の列はHex値です。 ## 2. ウォーターマークのフォントをどのように変更しますか？ 1. フォントファイルを`hivision/plugin/font`フォルダーに置きます。 2. `hivision/plugin/watermark.py`ファイル内の`font_file`パラメータの値をフォントファイル名に変更します。 ## 3. ソーシャルメディアのテンプレート画像をどのように追加しますか？ 1. テンプレート画像を`hivision/plugin/template/assets`フォルダーに置きます。テンプレート画像は4チャンネルの透明PNGです。 2. `hivision/plugin/template/assets/template_config.json`ファイルに最新のテンプレート情報を追加します。ここで`width`はテンプレート画像の幅(px)、`height`はテンプレート画像の高さ(px)、`anchor_points`はテンプレートの透明領域の4つの隅の座標(px)です。`rotation`は透明領域の垂直方向に対する回転角度で、>0は反時計回り、<0は時計回りです。 3. `demo/processor.py`の`_generate_image_template`関数内の`TEMPLATE_NAME_LIST`変数に最新のテンプレート名を追加します。 ## 4. Gradio Demoの上部ナビゲーションバーをどのように変更しますか？ - `demo/assets/title.md`ファイルを修正します。
# 📧 お問い合わせ ご不明な点がございましたら、zeyi.lin@swanhub.coまでメールをお送りください。
# 貢献者 [Zeyi-Lin](https://github.com/Zeyi-Lin)、[SAKURA-CAT](https://github.com/SAKURA-CAT)、[Feudalman](https://github.com/Feudalman)、[swpfY](https://github.com/swpfY)、[Kaikaikaifang](https://github.com/Kaikaikaifang)、[ShaohonChen](https://github.com/ShaohonChen)、[KashiwaByte](https://github.com/KashiwaByte)
# Thanks for support [![Stargazers repo roster for @Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos](https://reporoster.com/stars/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos)](https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/stargazers) [![Forkers repo roster for @Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos](https://reporoster.com/forks/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos)](https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/network/members) [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos&type=Date)](https://star-history.com/#Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos&Date)
# Lincese This repository is licensed under the [Apache-2.0 License](LICENSE). 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[modelscope-link]: https://modelscope.cn/studios/SwanLab/HivisionIDPhotos [modelers-shield]: 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[modelers-link]: https://modelers.cn/spaces/SwanLab/HivisionIDPhotos [compshare-shield]: https://www-s.ucloud.cn/2025/02/dbef8b07ea3d316006d9c22765c3cd53_1740104342584.svg [compshare-link]: https://www.compshare.cn/images-detail?ImageID=compshareImage-17jacgm4ju16&ytag=HG_GPU_HivisionIDPhotos