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/BackgroundMattingV2
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/andreyryabtsev/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：

https://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s\?usp=sharing

视频背景替换效果：

开源前哨 日常分享热门、有趣和实用的开源项目。参与维护 10万+ Star 的开源技术资源库，包括：Python、Java、C/C++、Go、JS、CSS、Node.js、PHP、.NET 等。

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