HivisionIDPhoto

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> **相关项目**： > > - [TRIO](https://pytrio.cn/home)：一个新型的AI计算平台（Tinker Like），让模型训练者无需维护复杂GPU基础设施，在个人电脑就可以轻松做llm sft/rl训练，训推均按token计费而非GPU时，支持弹性扩展，同时开20个实验不再困难。
# 目录 - [最近更新](#-最近更新) - [项目简介](#-项目简介) - [社区](#-社区) - [准备工作](#-准备工作) - [Demo启动](#-运行-gradio-demo) - [Python推理](#-python-推理) - [API服务部署](#️-部署-api-服务) - [Docker部署](#-docker-部署) - [联系我们](#-联系我们) - [FAQ](#faq) - [感谢支持](#-感谢支持) - [License](#-lincese) - [引用](#-引用)
# 🤩 最近更新 - 在线体验： [![Spaces](https://img.shields.io/badge/🤗-Open%20in%20Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/TheEeeeLin/HivisionIDPhotos)、[![][modelscope-shield]][modelscope-link]、[![][modelers-shield]][modelers-link]、[![][compshare-shield]][compshare-link] - 2024.11.20: Gradio Demo增加**打印排版**选项卡，支持六寸、五寸、A4、3R、4R五种排版尺寸 - 2024.11.16: API接口增加美颜参数 - 2024.09.25: 增加**五寸相纸**和**JPEG下载**选项｜默认照片下载支持300DPI - 2024.09.24: API接口增加base64图像传入选项 | Gradio Demo增加**排版照裁剪线**功能 - 2024.09.22: Gradio Demo增加**野兽模式**，可设置内存加载策略 | API接口增加**dpi、face_alignment**参数 - 2024.09.18: Gradio Demo增加**分享模版照**功能、增加**美式证件照**背景选项 - 2024.09.17: Gradio Demo增加**自定义底色-HEX输入**功能 | **（社区贡献）C++版本** - [HivisionIDPhotos-cpp](https://github.com/zjkhahah/HivisionIDPhotos-cpp) 贡献 by [zjkhahah](https://github.com/zjkhahah) - 2024.09.16: Gradio Demo增加**人脸旋转对齐**功能，自定义尺寸输入支持**毫米**单位
# 项目简介 > 🚀 谢谢你对我们的工作感兴趣。您可能还想查看我们在图像领域的其他成果，欢迎来信:zeyi.lin@swanhub.co. HivisionIDPhoto 旨在开发一种实用、系统性的证件照智能制作算法。它利用一套完善的AI模型工作流程，实现对多种用户拍照场景的识别、抠图与证件照生成。 **HivisionIDPhoto 可以做到：** 1. 轻量级抠图（纯离线，仅需 **CPU** 即可快速推理） 2. 根据不同尺寸规格生成不同的标准证件照、六寸排版照 3. 支持纯离线或端云推理 4. 美颜 5. 智能换正装（waiting）

--- 如果 HivisionIDPhoto 对你有帮助，请 star 这个 repo 或推荐给你的朋友，解决证件照应急制作问题！
# 🏠 社区我们分享了一些由社区构建的HivisionIDPhotos的有趣应用和扩展： | [HivisionIDPhotos-ComfyUI][community-hivision-comfyui] | [HivisionIDPhotos-wechat-weapp][community-hivision-wechat] | | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | |

| |ComfyUI证件照处理工作流 | 证件照微信小程序（JAVA后端+原生前端） | | [HivisionIDPhotos-Uniapp][community-hivision-uniapp] | [HivisionIDPhotos-web](https://github.com/jkm199/HivisionIDPhotos-web)| | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | |

| | 证件照微信小程序（uniapp）| 证件照应用网页版 | - [HivisionIDPhotos-cpp](https://github.com/zjkhahah/HivisionIDPhotos-cpp): HivisionIDphotos C++版本，由 [zjkhahah](https://github.com/zjkhahah) 构建 - [ai-idphoto](https://github.com/wmlcjj/ai-idphoto): [HivisionIDPhotos-wechat-weapp](https://github.com/no1xuan/HivisionIDPhotos-wechat-weapp) 的uniapp多端兼容版，由 [wmlcjj](https://github.com/wmlcjj) 贡献 - [HivisionIDPhotos-uniapp-WeChat-gpto1](https://github.com/jkm199/HivisionIDPhotos-uniapp-WeChat-gpto1/): 由gpt-o1辅助完成开发的证件照微信小程序，由 [jkm199](https://github.com/jkm199) 贡献 - [HivisionIDPhotos-windows-GUI](https://github.com/zhaoyun0071/HivisionIDPhotos-windows-GUI)：Windows客户端应用，由 [zhaoyun0071](https://github.com/zhaoyun0071) 构建 - [HivisionIDPhotos-NAS](https://github.com/ONG-Leo/HivisionIDPhotos-NAS): 群晖NAS部署中文教程，由 [ONG-Leo](https://github.com/ONG-Leo) 贡献
# 🔧 准备工作环境安装与依赖： - Python >= 3.7（项目主要测试在 python 3.10） - OS: Linux, Windows, MacOS ## 1. 克隆项目 ```bash git clone https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos.git cd HivisionIDPhotos ``` ## 2. 安装依赖环境 > 建议 conda 创建一个 python3.10 虚拟环境后，执行以下命令 ```bash pip install -r requirements.txt pip install -r requirements-app.txt ``` ## 3. 下载人像抠图模型权重文件 **方式一：脚本下载** ```bash python scripts/download_model.py --models all # 如需指定下载某个模型 # python scripts/download_model.py --models modnet_photographic_portrait_matting ``` **方式二：直接下载** 模型均存到项目的`hivision/creator/weights`目录下： | 人像抠图模型 | 介绍 | 下载 | | -- | -- | -- | | MODNet | [MODNet](https://github.com/ZHKKKe/MODNet)官方权重 | [下载](https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/releases/download/pretrained-model/modnet_photographic_portrait_matting.onnx)(24.7MB)| | hivision_modnet | 对纯色换底适配性更好的抠图模型 | [下载](https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/releases/download/pretrained-model/hivision_modnet.onnx)(24.7MB) | | rmbg-1.4 | [BRIA AI](https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4) 开源的抠图模型 | [下载](https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4/resolve/main/onnx/model.onnx?download=true)(176.2MB)后重命名为`rmbg-1.4.onnx` | | birefnet-v1-lite | [ZhengPeng7](https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet) 开源的抠图模型，拥有最好的分割精度 | [下载](https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet/releases/download/v1/BiRefNet-general-bb_swin_v1_tiny-epoch_232.onnx)(224MB)后重命名为`birefnet-v1-lite.onnx` | > 如果下载网速不顺利：前往[SwanHub](https://swanhub.co/ZeYiLin/HivisionIDPhotos_models/tree/main)下载。 ## 4. 人脸检测模型配置（可选） | 拓展人脸检测模型 | 介绍 | 使用文档 | | -- | -- | -- | | MTCNN | **离线**人脸检测模型，高性能CPU推理（毫秒级），为默认模型，检测精度较低 | Clone此项目后直接使用 | | RetinaFace | **离线**人脸检测模型，CPU推理速度中等（秒级），精度较高| [下载](https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/releases/download/pretrained-model/retinaface-resnet50.onnx)后放到`hivision/creator/retinaface/weights`目录下 | | Face++ | 旷视推出的在线人脸检测API，检测精度较高，[官方文档](https://console.faceplusplus.com.cn/documents/4888373) | [使用文档](docs/face++_CN.md)| ## 5. 性能参考 > 测试环境为Mac M1 Max 64GB，非GPU加速，测试图片分辨率为 512x715(1) 与 764×1146(2)。 | 模型组合 | 内存占用 | 推理时长(1) | 推理时长(2) | | -- | -- | -- | -- | | MODNet + mtcnn | 410MB | 0.207s | 0.246s | | MODNet + retinaface | 405MB | 0.571s | 0.971s | | birefnet-v1-lite + retinaface | 6.20GB | 7.063s | 7.128s | ## 6. GPU推理加速（可选）在当前版本，可被英伟达GPU加速的模型为`birefnet-v1-lite`，并请确保你有16GB左右的显存。如需使用英伟达GPU加速推理，在确保你已经安装[CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)与[cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn)后，根据[onnxruntime-gpu文档](https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#cuda-12x)找到对应的`onnxruntime-gpu`版本安装，以及根据[pytorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)找到对应的`torch`版本安装。 ```bash # 假如你的电脑安装的是CUDA 12.x, cuDNN 8 # 安装torch是可选的，如果你始终配置不好cuDNN，那么试试安装torch pip install onnxruntime-gpu==1.18.0 pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 完成安装后，调用`birefnet-v1-lite`模型即可利用GPU加速推理。 > TIPS: CUDA 支持向下兼容。比如你的 CUDA 版本为 12.6，`torch` 官方目前支持的最高版本为 12.4（<12.6），`torch`仍可以正常使用CUDA。
# ⚡️ 运行 Gradio Demo ```bash python app.py ``` 运行程序将生成一个本地 Web 页面，在页面中可完成证件照的操作与交互。

# 🚀 Python 推理核心参数： - `-i`: 输入图像路径 - `-o`: 保存图像路径 - `-t`: 推理类型，有idphoto、human_matting、add_background、generate_layout_photos可选 - `--matting_model`: 人像抠图模型权重选择 - `--face_detect_model`: 人脸检测模型选择更多参数可通过`python inference.py --help`查看 ## 1. 证件照制作输入 1 张照片，获得 1 张标准证件照和 1 张高清证件照的 4 通道透明 png ```python python inference.py -i demo/images/test0.jpg -o ./idphoto.png --height 413 --width 295 ``` ## 2. 人像抠图输入 1 张照片，获得 1张 4 通道透明 png ```python python inference.py -t human_matting -i demo/images/test0.jpg -o ./idphoto_matting.png --matting_model hivision_modnet ``` ## 3. 透明图增加底色输入 1 张 4 通道透明 png，获得 1 张增加了底色的 3通道图像 ```python python inference.py -t add_background -i ./idphoto.png -o ./idphoto_ab.jpg -c 4f83ce -k 30 -r 1 ``` ## 4. 得到六寸排版照输入 1 张 3 通道照片，获得 1 张六寸排版照 ```python python inference.py -t generate_layout_photos -i ./idphoto_ab.jpg -o ./idphoto_layout.jpg --height 413 --width 295 -k 200 ``` ## 5. 证件照裁剪输入 1 张 4 通道照片（抠图好的图像），获得 1 张标准证件照和 1 张高清证件照的 4 通道透明 png ```python python inference.py -t idphoto_crop -i ./idphoto_matting.png -o ./idphoto_crop.png --height 413 --width 295 ```
# ⚡️ 部署 API 服务 ## 启动后端 ``` python deploy_api.py ``` ## 请求 API 服务详细请求方式请参考 [API 文档](docs/api_CN.md)，包含以下请求示例： - [cURL](docs/api_CN.md#curl-请求示例) - [Python](docs/api_CN.md#python-请求示例)
# 🐳 Docker 部署 ## 1. 拉取或构建镜像 > 以下方式三选一 **方式一：拉取最新镜像：** ```bash docker pull linzeyi/hivision_idphotos ``` **方式二：Dockrfile 直接构建镜像：** 在确保将至少一个[抠图模型权重文件](#3-下载权重文件)放到`hivision/creator/weights`下后，在项目根目录执行： ```bash docker build -t linzeyi/hivision_idphotos . ``` **方式三：Docker compose 构建：** 在确保将至少一个[抠图模型权重文件](#3-下载权重文件)放到`hivision/creator/weights`下后，在项目根目录下执行： ```bash docker compose build ``` ## 2. 运行服务 **启动 Gradio Demo 服务** 运行下面的命令，在你的本地访问 [http://127.0.0.1:7860](http://127.0.0.1:7860/) 即可使用。 ```bash docker run -d -p 7860:7860 linzeyi/hivision_idphotos ``` **启动 API 后端服务** ```bash docker run -d -p 8080:8080 linzeyi/hivision_idphotos python3 deploy_api.py ``` **两个服务同时启动** ```bash docker compose up -d ``` ## 环境变量本项目提供了一些额外的配置项，使用环境变量进行设置： | 环境变量 | 类型 | 描述 | 示例 | |--|--|--|--| | FACE_PLUS_API_KEY | 可选 | 这是你在 Face++ 控制台申请的 API 密钥 | `7-fZStDJ····` | | FACE_PLUS_API_SECRET | 可选 | Face++ API密钥对应的Secret | `VTee824E····` | | RUN_MODE | 可选 | 运行模式，可选值为`beast`(野兽模式)。野兽模式下人脸检测和抠图模型将不释放内存，从而获得更快的二次推理速度。建议内存16GB以上尝试。 | `beast` | | DEFAULT_LANG | 可选 | Gradio Demo启动时的默认语言| `en` | docker使用环境变量示例： ```bash docker run -d -p 7860:7860 \ -e FACE_PLUS_API_KEY=7-fZStDJ···· \ -e FACE_PLUS_API_SECRET=VTee824E···· \ -e RUN_MODE=beast \ -e DEFAULT_LANG=en \ linzeyi/hivision_idphotos ```
# FAQ ## 1. 如何修改预设尺寸和颜色？ - 尺寸：修改[size_list_CN.csv](demo/assets/size_list_CN.csv)后再次运行 `app.py` 即可，其中第一列为尺寸名，第二列为高度，第三列为宽度。 - 颜色：修改[color_list_CN.csv](demo/assets/color_list_CN.csv)后再次运行 `app.py` 即可，其中第一列为颜色名，第二列为Hex值。 ## 2. 如何修改水印字体？ 1. 将字体文件放到`hivision/plugin/font`文件夹下 2. 修改`hivision/plugin/watermark.py`的`font_file`参数值为字体文件名 ## 3. 如何添加社交媒体模板照？ 1. 将模板图片放到`hivision/plugin/template/assets`文件夹下。模板图片是一个4通道的透明png。 2. 在`hivision/plugin/template/assets/template_config.json`文件中添加最新的模板信息，其中`width`为模板图宽度(px)，`height`为模板图高度(px)，`anchor_points`为模板中透明区域的四个角的坐标(px)；`rotation`为透明区域相对于垂直方向的旋转角度，>0为逆时针，<0为顺时针。 3. 在`demo/processor.py`的`_generate_image_template`函数中的`TEMPLATE_NAME_LIST`变量添加最新的模板名

## 4. 如何修改Gradio Demo的顶部导航栏？ - 修改`demo/assets/title.md` ## 5. 如何添加/修改「打印排版」中的尺寸？ - 修改`demo/locales.py`中的`print_switch`字典，添加/修改新的尺寸名称和尺寸参数，然后重新运行`python app.py`
# 📧 联系我们如果您有任何问题，请发邮件至 zeyi.lin@swanhub.co
# 🙏 感谢支持 [![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) 贡献者们：

[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)
# 📜 Lincese This repository is licensed under the [Apache-2.0 License](LICENSE).
# 📚 引用如果您在研究或项目中使用了HivisionIDPhotos，请考虑引用我们的工作。您可以使用以下BibTeX条目： ```bibtex @misc{hivisionidphotos, title={{HivisionIDPhotos: A Lightweight and Efficient AI ID Photos Tool}}, author={Zeyi Lin and SwanLab Team}, year={2024}, publisher={GitHub}, url = {\url{https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos}}, } ``` [github-stars-shield]: https://img.shields.io/github/stars/zeyi-lin/hivisionidphotos?color=ffcb47&labelColor=black&style=flat-square [github-stars-link]: https://github.com/zeyi-lin/hivisionidphotos/stargazers [swanhub-demo-shield]: https://swanhub.co/git/repo/SwanHub%2FAuto-README/file/preview?ref=main&path=swanhub.svg [swanhub-demo-link]: https://swanhub.co/ZeYiLin/HivisionIDPhotos/demo [spaces-shield]: https://img.shields.io/badge/🤗-Open%20in%20Spaces-blue [spaces-link]: https://huggingface.co/spaces/TheEeeeLin/HivisionIDPhotos [wechat-shield]: https://img.shields.io/badge/WeChat-微信-4cb55e [wechat-link]: https://docs.qq.com/doc/DUkpBdk90eWZFS2JW [release-shield]: https://img.shields.io/github/v/release/zeyi-lin/hivisionidphotos?color=369eff&labelColor=black&logo=github&style=flat-square [release-link]: https://github.com/zeyi-lin/hivisionidphotos/releases [license-shield]: https://img.shields.io/badge/license-apache%202.0-white?labelColor=black&style=flat-square [license-link]: https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/blob/master/LICENSE [github-issues-shield]: https://img.shields.io/github/issues/zeyi-lin/hivisionidphotos?color=ff80eb&labelColor=black&style=flat-square [github-issues-link]: https://github.com/zeyi-lin/hivisionidphotos/issues [dockerhub-shield]: https://img.shields.io/docker/v/linzeyi/hivision_idphotos?color=369eff&label=docker&labelColor=black&logoColor=white&style=flat-square [dockerhub-link]: https://hub.docker.com/r/linzeyi/hivision_idphotos/tags [trendshift-shield]: https://trendshift.io/api/badge/repositories/11622 [trendshift-link]: https://trendshift.io/repositories/11622 [hellogithub-shield]: 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