太强了,头发丝完整保留!华盛顿大学研究员开源的实时视频抠图工具
【导语】:一种实时、高分辨率的背景替换技术,保留头发细节,效果惊人。
简介
BackgroundMattingV2 是华盛顿大学几位研究员提出的一种实时、高分辨率的背景替换技术,是基于 Python 实现的。在 4K 分辨率下,该技术的运行速度为 30fps,在现代 GPU 上,高清的运行速度为 60fps。该技术是基于背景抠图,其中一帧额外的背景被捕获并用于恢复前景蒙版和前景层。

简单使用
项目源码地址
https:// github.com/PeterL1n/Bac kgroundMattingV2
项目依赖库

开发者提供的一些文件资源(国内需木弟子):
1、下载模型/权重文件 https:// drive.google.com/drive/ folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
2、用于练习的视频和图片文件
HD视频: https:// drive.google.com/drive/ folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
4K视频和图片:
https:// drive.google.com/drive/ folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
项目demo脚本介绍
- inference_images.py:用于图片中的背景替换,用法如下:
python inference_images.py --model-type mattingrefine --model-backbone resnet50 --model-backbone-scale 0.25 --model-refine-mode sampling --model-refine-sample-pixels 80000 --model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT" --images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR" --images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR" --output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR" --output-type com fgr pha
- inference_video.py: 用于视频中的背景替换,用法如下:
python inference_video.py --model-type mattingrefine --model-backbone resnet50 --model-backbone-scale 0.25 --model-refine-mode sampling --model-refine-sample-pixels 80000 --model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT" --video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC" --video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR" --video-resize 1920 1080 --output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR" --output-type com fgr pha err ref
- inference_webcam.py:用于使用网络摄像头下的交互式背景替换,用法如下:
python inference_webcam.py --model-type mattingrefine --model-backbone resnet50 --model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT" --resolution 1280 720
虚拟摄像机
开发者提供了一个应用插件,通过他们的模型将网络摄像头视频输送到一个虚拟摄像头。该插件仅适用于Linux系统,可以在Zoom视频会议软件中使用。更多详情请查看:
https:// github.com/andreyryabts ev/BGMv2-webcam-plugin-linux
在Google Colab上体验
另外,开发者还提供了Google Colab的体验地址(国内需要木弟子),可以体验替换图片和视频中的背景。
1、图片背景替换体验地址: https:// colab.research.google.com /drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
图片背景替换效果:

2、视频背景替换体验地址:
ttps:// http:// colab.research.google.com /drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
视频背景替换效果:

附上开发者提供的项目演示视频给大家观看:
感兴趣的朋友赶紧上手体验一下吧!