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三步在本地做出 AI 证件照HivisionIDPhotos 上手与实测【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos 是一款离线跑在本地的 AI 证件照工具传一张照片进去它自动完成人脸检测、人像抠图、背景替换再按你选的规格裁出标准证件照顺手生成一张能直接送打印的六寸排版照。全程不联网纯 CPU 就能跑。为什么值得在本地做证件照的规格要求往往很死板报名系统可能写死蓝底 413×295 像素签证页可能要求 600×600。跑照相馆要预约用在线工具则得把照片传到别人的服务器。HivisionIDPhotos 的取舍是所有推理都在本机完成照片不出电脑默认的抠图加人脸检测组合内存占用约 410MB普通电脑纯 CPU 推理在零点几秒。它的产出不止一张图标准证件照之外还会输出一张四通道透明 PNG即带透明通道的图像之后换底色不用重新抠人排版功能支持六寸、五寸、A4、3R、4R 相纸照片上带裁剪线拿去打印店直接印。三步拿到第一张证件照第一步装环境并拉模型Python 版本要求 3.7 以上Linux、Windows、macOS 都支持git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos cd HivisionIDPhotos pip install -r requirements.txt python scripts/download_model.py --models all模型脚本会把抠图权重存到hivision/creator/weights目录默认的 MODNet 约 24.7MB下载不费事。第二步启动本地服务python app.py浏览器会打开一个本地网页左侧是参数区右侧依次是标准照、高清照、六寸排版照的输出位。上传照片、选规格和底色、点开始制作即可推理本身约 0.2 秒README 在 Mac M1 Max 上的实测数据一套图很快出齐。第三步不想开页面就换命令行核心逻辑由inference.py承担例如python inference.py -i demo/images/test0.jpg -o ./idphoto.png --height 413 --width 295传照片路径和尺寸就能出图抠图、加底色、排版各有对应参数。实测效果尺寸、底色和六寸排版预设规格覆盖了一寸413×295、二寸626×413、美国签证、公务员考试、研究生考试、社保卡等自定义尺寸还接受毫米单位。底色给了红、蓝、白、黑、深蓝、浅灰等选项支持自定义 HEX 值渲染可选纯色或渐变。人脸检测默认用离线模型 MTCNN毫秒级出结果想更准可换 RetinaFace代价是慢到秒级。换底色在浏览器里几乎是即时的因为换色只是对透明图合成背景。额外还有美颜参数可调、社交媒体模板照和美式证件照背景。排版照支持五种相纸规格并画出裁剪线是打印归档最省事的环节。网页之外的两种用法API 与 Docker想把证件照能力接进自己的系统跑python deploy_api.py起一个 FastAPI 服务请求可以带图片文件也可以带 base64还能控制美颜强度、dpi、人脸旋转这类参数具体写法见 官方 API 文档。部署到服务器、NAS 长期跑的话Docker 更省事docker pull linzeyi/hivision_idphotos docker run -d -p 7860:7860 linzeyi/hivision_idphotos跑完在浏览器打开 127.0.0.1:7860 就能用。机器配置不同模型怎么选抠图模型有四档MODNet 与 hivision_modnet均约 24.7MB后者对纯色底适配更好、rmbg-1.4176.2MB、birefnet-v1-lite224MB分割精度最高。后两档的开销明显不同README 的实测显示 MODNetMTCNN 组合占 410MB 内存、单张推理约 0.2 秒birefnet-v1-liteRetinaFace 则要 6.20GB 内存、单张约 7 秒想用英伟达 GPU 加速它还需要 16GB 左右显存。智能换正装在路线图上尚未放出。日常用默认组合最省心整套配置就是上面几条命令的事要做批量或集成进后端直接上 API 服务只有内存和显存都宽裕时再考虑换高精度模型。【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 三步在本地做出 AI 证件照：HivisionIDPhotos 上手与实测
三步在本地做出 AI 证件照HivisionIDPhotos 上手与实测【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos 是一款离线跑在本地的 AI 证件照工具传一张照片进去它自动完成人脸检测、人像抠图、背景替换再按你选的规格裁出标准证件照顺手生成一张能直接送打印的六寸排版照。全程不联网纯 CPU 就能跑。为什么值得在本地做证件照的规格要求往往很死板报名系统可能写死蓝底 413×295 像素签证页可能要求 600×600。跑照相馆要预约用在线工具则得把照片传到别人的服务器。HivisionIDPhotos 的取舍是所有推理都在本机完成照片不出电脑默认的抠图加人脸检测组合内存占用约 410MB普通电脑纯 CPU 推理在零点几秒。它的产出不止一张图标准证件照之外还会输出一张四通道透明 PNG即带透明通道的图像之后换底色不用重新抠人排版功能支持六寸、五寸、A4、3R、4R 相纸照片上带裁剪线拿去打印店直接印。三步拿到第一张证件照第一步装环境并拉模型Python 版本要求 3.7 以上Linux、Windows、macOS 都支持git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos cd HivisionIDPhotos pip install -r requirements.txt python scripts/download_model.py --models all模型脚本会把抠图权重存到hivision/creator/weights目录默认的 MODNet 约 24.7MB下载不费事。第二步启动本地服务python app.py浏览器会打开一个本地网页左侧是参数区右侧依次是标准照、高清照、六寸排版照的输出位。上传照片、选规格和底色、点开始制作即可推理本身约 0.2 秒README 在 Mac M1 Max 上的实测数据一套图很快出齐。第三步不想开页面就换命令行核心逻辑由inference.py承担例如python inference.py -i demo/images/test0.jpg -o ./idphoto.png --height 413 --width 295传照片路径和尺寸就能出图抠图、加底色、排版各有对应参数。实测效果尺寸、底色和六寸排版预设规格覆盖了一寸413×295、二寸626×413、美国签证、公务员考试、研究生考试、社保卡等自定义尺寸还接受毫米单位。底色给了红、蓝、白、黑、深蓝、浅灰等选项支持自定义 HEX 值渲染可选纯色或渐变。人脸检测默认用离线模型 MTCNN毫秒级出结果想更准可换 RetinaFace代价是慢到秒级。换底色在浏览器里几乎是即时的因为换色只是对透明图合成背景。额外还有美颜参数可调、社交媒体模板照和美式证件照背景。排版照支持五种相纸规格并画出裁剪线是打印归档最省事的环节。网页之外的两种用法API 与 Docker想把证件照能力接进自己的系统跑python deploy_api.py起一个 FastAPI 服务请求可以带图片文件也可以带 base64还能控制美颜强度、dpi、人脸旋转这类参数具体写法见 官方 API 文档。部署到服务器、NAS 长期跑的话Docker 更省事docker pull linzeyi/hivision_idphotos docker run -d -p 7860:7860 linzeyi/hivision_idphotos跑完在浏览器打开 127.0.0.1:7860 就能用。机器配置不同模型怎么选抠图模型有四档MODNet 与 hivision_modnet均约 24.7MB后者对纯色底适配更好、rmbg-1.4176.2MB、birefnet-v1-lite224MB分割精度最高。后两档的开销明显不同README 的实测显示 MODNetMTCNN 组合占 410MB 内存、单张推理约 0.2 秒birefnet-v1-liteRetinaFace 则要 6.20GB 内存、单张约 7 秒想用英伟达 GPU 加速它还需要 16GB 左右显存。智能换正装在路线图上尚未放出。日常用默认组合最省心整套配置就是上面几条命令的事要做批量或集成进后端直接上 API 服务只有内存和显存都宽裕时再考虑换高精度模型。【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考