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）

🔧 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

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

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

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：

如果下载网速不顺利：前往SwanHub下载。

4. 人脸检测模型配置（可选）

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)。

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与cuDNN后，根据onnxruntime-gpu文档找到对应的onnxruntime-gpu版本安装，以及根据pytorch官网找到对应的torch版本安装。

# 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

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。

项目地址：

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