HivisionIDPhotos 是一款功能强大的开源证件照生成工具。用户只需上传一张人像照片，它就能智能裁剪为一寸、两寸等标准尺寸，同时自动去除背景并渲染新的背景颜色，例如蓝色、白色、红色，还支持渐变色和自定义颜色。生成的证件照会自动排版为标准的六寸规格，方便用户打印和批量制作。
未来，HivisionIDPhotos 计划推出更多实用功能，例如美颜优化、一键更换正装等，让证件照制作变得更加高效和便捷。目前，该工具已在 Huggingface 等平台上免费开放，懂编程的用户还可以将其部署到本地，享受更个性化的使用体验。
在线免费使用：【链接直达】
HivisionIDPhoto 可以做到：
- 轻量级抠图（纯离线，仅需 CPU 即可快速推理）
- 根据不同尺寸规格生成不同的标准证件照、六寸排版照
- 支持 纯离线 或 端云 推理
- 美颜
- 智能换正装（waiting）
2、本地安装部署
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
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
3. 下载人像抠图模型权重文件
方式二：直接下载
模型均存到项目的hivision/creator/weights目录下：
| 人像抠图模型 | 介绍 | 下载 |
|---|---|---|
| MODNet | MODNet官方权重 | 下载(24.7MB) |
| hivision_modnet | 对纯色换底适配性更好的抠图模型 | 下载(24.7MB) |
| rmbg-1.4 | BRIA AI 开源的抠图模型 | 下载(176.2MB)后重命名为rmbg-1.4.onnx |
| birefnet-v1-lite | ZhengPeng7 开源的抠图模型，拥有最好的分割精度 | 下载(224MB)后重命名为birefnet-v1-lite.onnx |
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）
| 拓展人脸检测模型 | 介绍 | 使用文档 |
|---|---|---|
| MTCNN | 离线人脸检测模型，高性能CPU推理（毫秒级），为默认模型，检测精度较低 | Clone此项目后直接使用 |
| RetinaFace | 离线人脸检测模型，CPU推理速度中等（秒级），精度较高 | 下载后放到hivision/creator/retinaface/weights目录下 |
| Face++ | 旷视推出的在线人脸检测API，检测精度较高，官方文档 | 使用文档 |
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 512×715(1) 与 764×1146(2)。
| 模型组合 | 内存占用 | 推理时长(1) | 推理时长(2) |
|---|---|---|---|
| MODNet + mtcnn | 410MB | 0.207s | 0.246s |
| MODNet + retinaface | 405MB | 0.571s | 0.971s |
| birefnet-v1-lite + retinaface | 6.20GB | 7.063s | 7.128s |
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。
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。
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