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摘要
引言
深度学习在动漫角色中的应用 1.U-Net 2.Mask R-CNN 3.ISNet 模型 4.MODNet 模型 5.InSPyReNet 模型
本地部署
运行效果
测验结果
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动漫图像背景去除是一项在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用的技术#xff0c;广泛应用于…目录
摘要
引言
深度学习在动漫角色中的应用 1.U-Net 2.Mask R-CNN 3.ISNet 模型 4.MODNet 模型 5.InSPyReNet 模型
本地部署
运行效果
测验结果
Tip 摘要
动漫图像背景去除是一项在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用的技术广泛应用于图像编辑、视频制作、虚拟现实等领域.
https://github.com/SkyTNT/anime-segmentation/
引言
随着动漫行业的发展背景去除在动漫图像编辑中的需求日益增加。传统的背景去除方法往往依赖于手工标注和复杂的后处理步骤效率低且难以应对复杂场景。深度学习技术的兴起为背景去除提供了新的解决方案能够高效且自动化地处理复杂的图像。 深度学习在动漫角色中的应用
深度学习特别是卷积神经网络CNN在图像分割领域取得了显著的成果。以下是几种常用的深度学习模型及其在动漫角色分割中的应用 1.U-Net U-Net 是一种常用于生物医学图像分割的网络结构但其多层次的特征提取和逐层还原的特性非常适合应用于动漫角色分割。 2.Mask R-CNN Mask R-CNN 是一种基于区域的卷积神经网络用于目标检测和实例分割。它可以精确地识别和分割出图像中的多个对象适用于复杂的动漫场景。 3.ISNet 模型 ISNetImage Segmentation Network是一种先进的图像分割模型设计用于处理复杂背景下的高精度图像分割任务。ISNet 通过多层次特征提取和细化操作实现了对动漫图像的精确背景去除。 4.MODNet 模型 MODNet 是一种专为图像抠图任务设计的深度学习模型其独特之处在于将抠图任务分解为多个目标并通过联合优化多个任务来提升抠图精度。这种方法非常适合用于动漫图像的背景去除。 5.InSPyReNet 模型 InSPyReNetIntelligent Scene Parsing and Recognition Network是一种专为图像分割和场景解析设计的深度学习模型。它结合了多尺度特征提取和细化操作实现了对复杂图像的高精度分割非常适合用于动漫图像的背景去除。
本地部署
docker安装
docker run -it -p 7860:7860 --platformlinux/amd64 \registry.hf.space/skytnt-anime-remove-background:latest python app.py
运行效果 测验结果 Anime Remove Background目前支持ISNet, U2Net, MODNet, InSPyReNet模型可以生成mask图和扣过背景的图片。
Tip
问题1docker部署
为什么要用docker来部署
主要为了以后如果需要放在服务器做微服务的话会非常方便直接把docker镜像放进去就迅速搭建起来了。
问题2API处理
有时间把api处理一下这样不论是软件或者小程序都可以非常方便来调用
问题3网络问题
可能有人网络的问题下载不了docker 镜像找时间把docker 镜像上传一下供读者下载
问题4程序开发
下一步可以做一个桌面版和微信小程序版先记录一下
