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必备工具,AI生成证件照,再也不用麻烦他人,电子驾驶证等多种证件照一键生成

最近有一个生成证件照的开源项目很火,今天我们来学习一下。之前我生成证件照都是线下去拍照,线上使用也是各种限制,需要付费或看广告,而且效果也不是很理想,

今天要分享的这个 AI 证件照生成工具可以一键可以生成一寸照、二寸照、教师资格证、国家公务员考试、社保卡、电子驾驶证、各种签证在内的 18 种证件照片,而且可以选择蓝、白、红、黑、深蓝在内的五种背景证件照片。

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如果这些配置项里面的不满足你的要求,你还可以自定义生成各种样式的照片。

只需要上传自拍照片,就可以生成各种证件照,自动排版,一键打印,同时也提供了一键美白功能:

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这个就是使用最近火出圈的AI工具:HivisionIDPhotos 来生成的。

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该工具支持好几种方式去运行,这里我总结一下:

  • 在线Demo,直接运行
  • 通过Docker一键运行,本地使用
  • 本地安装启动
  • 集成到ComfyUI里,利用工作流自定义出图,这个我会重点讲解一下

在线地址

作者提供了线上地址,无需部署,在线直接免费运行。

国内:
https://swanhub.co/ZeYiLin/HivisionIDPhotos/demo
https://modelscope.cn/studios/SwanLab/HivisionIDPhotos

国外:
https://huggingface.co/spaces/TheEeeeLin/HivisionIDPhotos

Docker部署

docker pull linzeyi/hivision_idphotos
docker run -d-p7860:7860 linzeyi/hivision_idphotos

访问:http://localhost:7860 即可。

如果需要启动后端接口服务则启动如下服务:

docker run -d-p8080:8080 linzeyi/hivision_idphotos python3 deploy_api.py

本地安装启动

1.下载源码到本地。

git clone https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos.git
cd HivisionIDPhotos

2.安装依赖。

pip install-r requirements.txt
pip install-r requirements-app.txt

3.下载权重文件。

  • 使用脚本下载
python scripts/download_model.py --models all
  • 直接下载放到对应目录

存到项目的 hivision/creator/weights目录下:


1.modnet_photographic_portrait_matting.onnx (24.7MB): MODNet官方权重

下载地址:
https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/releases/download/pretrained-model/modnet_photographic_portrait_matting.onnx

2.hivision_modnet.onnx (24.7MB): 对纯色换底适配性更好的抠图模型

下载地址:
https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos/releases/download/pretrained-model/hivision_modnet.onnx

3.rmbg-1.4.onnx (176.2MB): BRIA AI 开源的抠图模型,下载后重命名为rmbg-1.4.onnx

下载地址:
https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4/resolve/main/onnx/model.onnx?download=true

4.birefnet-v1-lite.onnx(224MB): ZhengPeng7 开源的抠图模型,下载后重命名为birefnet-v1-lite.onnx
下载地址:
https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet/releases/download/v1/BiRefNet-general-bb_swin_v1_tiny-epoch_232.onnx

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.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。

# 假如你的电脑安装的是CUDA 12.x, cuDNN 8# 安装torch是可选的,如果你始终配置不好cuDNN,那么试试安装torch
pip install onnxruntime-gpu==1.18.0
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

在上面配置完后,执行如下命令,然后访问:http://localhost:7860 即可。

python app.py

6.API 服务(可选)。

如果需要启动请求 API 服务,则需要执行如下命令

python deploy_api.py

详细请求方式请参考 API 文档,包含以下请求示例:

ComfyUI

插件地址:https://github.com/AIFSH/HivisionIDPhotos-ComfyUI

有 ComfyUI 的小伙伴,只需要在 ComfyUI 管理器搜索:HivisionIDPhotos-ComfyUI 就可以了。当然也可以直接下载到

custom_nodes

下面。

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同上面下载权重和模型一样的操作,

modnet_photographic_portrait_matting.onnx

hivision_modnet.onnx

rmbg-1.4.onnx

birefnet-v1-lite.onnx

,把文件放到

ComfyUI/custom_nodes/HivisionIDPhotos-ComfyUI/hivision/creator/weights

目录下面,而RetinaFace下载的模型

retinaface-resnet50.onnx

放到

ComfyUI/custom_nodes/HivisionIDPhotos-ComfyUI/hivision/creator/retinaface/weights

下面。

加载工作流,选好配置运行结果如下:

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节点都比较简单,如

ZHHivisionParamsNode

节点:

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第一个选项证件照的尺寸,第二个选项是背景颜色,第三个选项是背景的渲染效果,是纯色,还是上下渐变或者中心渐变。

HivisionNode

节点:

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head_measure_ratio:头部尺寸比例,值越大,头部占据证件照的比例就越大。

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top_distance:头部到图像顶部的距离,值越大,距离越远。

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whitening_strength:为美白强度。

AddWaterMarkNode

节点为添加文字水印节点。

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  • text_color:输入颜色编码,默认是白色。
  • text_size:字体的大小。
  • text_opacity:水印的透明度。
  • text_angle:水印的旋转角度。
  • text_space:水印字体间隔。

如我添加“壁虎”文字水印,效果如下:

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想要新增证件类型,只需要修改

HivisionIDPhotos-ComfyUI\hivision\demo\assets

以下文件就可以了,CN 后缀的代表中文,按照文件中的格式添加就可以了。

  • 尺寸:修改size_list_CN.csv后再次运行即可,其中第一列为尺寸名,第二列为高度,第三列为宽度。
  • 颜色:修改color_list_CN.csv后再次运行即可,其中第一列为颜色名,第二列为Hex值。

比如我新加类型:自定义配置和紫色。

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结果如下:

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至此基本的用法我们学会了,但在ComfyUI中我们就可以组合各种模型和Lora去生成自己想要的头像了。

比如我们可以把自己的头像上传,然后结合模型,生成微调的专属头像,或调整眼睛,鼻子,耳朵等等。

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同时我们还能对图片进行模糊去噪,放大等。比如我们简单处理后效果如下:

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文中所使用到的工作流欢迎关注公众号,回复【工作流】获取。

欢迎大家关注微信公众号"壁虎说技术",更多AI新技术,新点子在公众号第一时间更新。

壁虎说技术

参考

HivisionIDPhotos

标签: 人工智能

本文转载自: https://blog.csdn.net/Anumbrella/article/details/142315015
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