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[影视图像] [Windows] AI一键『视频抠图』工具(免费|精细抠图|离线|无需额外配置|打开直接用) 含百度网盘

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楼主
发表于 2022-5-8 10:54:15 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
请尊重分享者,本资源仅限交流未经楼主同意严禁转载或盈利,违者封号处理!
前言本人之前相对**做一个抠图处理,奈何手工逐帧抠肯定不行,本来想在网上找找有没有好用且免费的抠图工具,看到有非常多人推荐一款在线抠图的网站,叫什么无绿幕抠图。我就抱着好奇点开试了一试,结果效果还是很差,而且只是生成了gif动图。综合观察,奈何要么收费,要么就是效果很差。
所以,本人也就搜集了一下目前比较好的抠图算法,制作一个可以直接供人拿来用的抠图工具。但是效果还不是很好,而且工具还有一些bug,有需要的人可以试一试。

提示:工具在处理过程中还在完善。
一、Video、Picture处理效果示例:在人像背景较为单调的场景,效果还是不错。但是背景与人像颜色相近的地方效果较差,这也是目前大多数算法主要解决的问题。



<center>1.1原图</center>


<center>1.2 本工具效果</center>


<center>2.1 原图</center>


<center>2.2 本工具效果</center>


<center>3.1 原图</center>


<center>3.2 本工具效果</center>


<center>4.1 原图</center>


<center>4.2 本工具效果</center>
2.**抠图效果
2.1 原**

2.2 本工具处理效果
总结:
相较于免费的抠图工具,**抠图效果还好,但是还有一些较为模糊的画面处理的不是很好。在图片抠图效果上,某些场景可能效果较差。
二、采用的方法

原代码为pytorch环境上训练的类Unet结构模型。主要分类编码、**与上采样输出几个部分,具体不再赘述,可参考一下别人的分析博客
训练所使用的数据集包括:人像语义分割数据集、**tting抠图数据集。采用的损失包括了:alpha通道L1损失与拉普拉斯金字塔损失、时序相关性损失、fg部分的L1损失和时序相关损失。将模型权重文件转换为onnx模型,本来想做个量化,所以现在处理时间可能稍久···,所以可以考虑后续加快预测处理速度,增加半精度选择、模型剪枝量化处理吧。
三、使用步骤直接打开根目录下的Matting tool by CS.exe。
1.Data选择Input Dir:选择所需处理的**、图片;
Output Dir:选择保存位置文件夹;
Model weight:模型权重,选择weights文件夹下的model.onnx;

2.Advance设置Show Result:可以实时显示处理过程(但由于显示控件问题,弹出显示了),但是由于cv2显示会影响处理速度,可以考虑去掉勾勾;
mode:选择处理的是**还是图片;
background color:选择抠图背景颜色,默认绿幕;
3.Start Run

点击Start Run按钮开始处理,可通过命令行窗口查看当前处理进度(注意处理时不要关闭这个窗口)。如果不想处理了,可以点击Close Run按钮结束处理进程。
最终输出为output(+audio).mp4**或者out.jpg图片。
工具可从网盘获取,目前bug较多,效果有限,仅供娱乐。
···
?pwd=1122··· 提取码:1122

    更新:V1.2

      更新了一下,有小伙伴反馈需要透明背景格式的图片,我将原显示白色背景(white)的24位图像,新增alpha透明通道,提升为了32位图像。具体变化体现在图中的背景颜色选择部分。(当然**处理还是有颜色的背景 )。
      更新下载地址在这里:

      ?pwd=1210
      提取码:1210。

        更新:V1.3

          又更新啦,有小伙伴反馈需要批量处理图片,我将原始功能按键做了修改,将输入改为了Input I**ges(选择多张图片的文件夹)Input Video(选择单个**文件)。从而可以批量处理图片了。
          更新下载地址在这里:

          ?pwd=1210
          提取码:1210。
          下载安装软件,里面有个小彩蛋,喜欢的可以打赏哦,感谢!
          **插帧软件还在加急制作中,五一劳动节快乐!
          总结训练效果有限,处理速度受限于设备配置情况,后续考虑做个剪枝量化处理。
          感谢大家支持!如果大家比较喜欢的话,后续可以考虑出一个**插帧软件,让帧率从30fps直接翻几倍,顺便解决一下处理速度问题。
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我来顶顶顶...贴来了└(^o^)┘。

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