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HivisionIDPhotos三步生成AI证件照的上手指南【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos 是一个轻量级 AI 证件照制作工具输入一张照片它自动完成人像抠图、人脸定位与换底色直接输出标准证件照和六寸排版照。全程离线、纯 CPU 可跑适合需要快速产出合规证件照的开发者与个人用户。 先跑起来安装启动 5 步走环境要求是 Python 3.7 以上项目主要用 3.10 测试支持 Linux / Windows / macOS也提供 Docker 部署。本地运行最短路径如下git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos cd HivisionIDPhotos pip install -r requirements.txt -r requirements-app.txt # 下载人像抠图模型权重 python scripts/download_model.py --models all python app.py第 3 步会把人像分割模型权重下载到hivision/creator/weights/第 4 步启动 Gradio 网页浏览器打开http://127.0.0.1:7860上传照片、选择尺寸与底色生成后就能得到第一张证件照。不想开界面也可以一条命令出图python inference.py -i demo/images/test0.jpg -o idphoto.png --height 413 --width 295输出为 413×295300DPI 一寸照的标准证件照默认蓝色底。它能做什么核心能力一览人像抠图内置 MODNet、hivision_modnet、RMBG-1.4、BiRefNet 四种分割模型全部离线推理MODNet 在 CPU 上单张约 0.2 秒尺寸生成一寸、两寸、美式等预设规格也支持自定义像素或毫米换底色纯色、上下渐变、中心渐变三种模式支持自定义 HEX 色值排版照六寸、五寸、A4、3R、4R 打印排版可带裁剪参考线美颜美白、瘦脸、磨皮以及亮度、对比度、锐化、饱和度附加项人脸倾斜矫正、社交媒体模板照、水印、300DPI 打印级输出它是怎么做到的证件照生成流水线核心逻辑在 hivision/creator/ 的IDCreator类中把五个步骤串成一条流水线用大白话说先由分割模型把人抠成透明 PNG顺手做一轮美颜再靠人脸检测拿到坐标把人像按固定比例移动缩放——人脸面积约占全图 20%、人脸中心位于画面高度 45% 处、头顶留白 10%~12%合规证件照的比例就是这样算出来的最后垫上底色输出。整套流程跑在 ONNX 模型上因此 CPU 也能完成。⚙️ 进阶玩法抠图模型与野兽模式抠图模型选择对效果和速度影响最大modnet_photographic_portrait_matting只有 24.7MB、速度最快适合日常hivision_modnet对纯色底适配更好birefnet-v1-lite分割精度最高但体积 224MB、最慢。通过--matting_model参数切换README.md 里有 Mac M1 上的实测性能表可参考。野兽模式设置环境变量RUN_MODEbeast后检测与分割模型推理完不再释放内存连续批量出图时第二张起速度明显更快建议 16GB 以上内存再开。另有DEFAULT_LANG设置界面语言、Face API 密钥等配置都见 README 的环境变量表。避坑指南常见报错排查启动报未找到任何存在的人像分割模型—— 原因hivision/creator/weights/目录是空的权重没下载。解决执行python scripts/download_model.py --models all或按文档表格手动下载任意一个模型放入该目录。复杂背景下面部偏移、漏检—— 原因默认 MTCNN 精度有限。解决下载 RetinaFace 权重放到hivision/creator/retinaface/weights/界面里选retinaface-resnet50或按 docs/face_CN.md 配置 Face 在线接口。birefnet 处理慢、内存高—— 原因该模型偏大CPU 推理约 7 秒/张。解决日常换回 MODNet有 16GB 左右显存的 NVIDIA 显卡可按 README 安装onnxruntime-gpu加速。界面找不到想要的尺寸或底色—— 原因预设由 CSV 驱动。解决在 demo/assets/size_list_CN.csv 与 demo/assets/color_list_CN.csv 中加一行重启app.py即可。资源清单README.md安装、推理、API 与 Docker 部署的完整文档docs/api_CN.mdAPI 服务请求说明含 cURL 与 Python 示例inference.py命令行入口-t可选证件照、抠图、换底、排版、裁剪五类任务deploy_api.pyFastAPI 后端配合 Dockerfile / docker-compose.yml 可对外提供证件照制作服务test/create_id_photo.py用 Python 调IDCreator的最小示例demo/Gradio 界面与尺寸、底色等预设配置文件下次需要批量出证件照时先从上面五步命令跑起来试试——300DPI 的输出可以直接送去冲印。【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 HivisionIDPhotos：三步生成AI证件照的上手指南
HivisionIDPhotos三步生成AI证件照的上手指南【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos 是一个轻量级 AI 证件照制作工具输入一张照片它自动完成人像抠图、人脸定位与换底色直接输出标准证件照和六寸排版照。全程离线、纯 CPU 可跑适合需要快速产出合规证件照的开发者与个人用户。 先跑起来安装启动 5 步走环境要求是 Python 3.7 以上项目主要用 3.10 测试支持 Linux / Windows / macOS也提供 Docker 部署。本地运行最短路径如下git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos cd HivisionIDPhotos pip install -r requirements.txt -r requirements-app.txt # 下载人像抠图模型权重 python scripts/download_model.py --models all python app.py第 3 步会把人像分割模型权重下载到hivision/creator/weights/第 4 步启动 Gradio 网页浏览器打开http://127.0.0.1:7860上传照片、选择尺寸与底色生成后就能得到第一张证件照。不想开界面也可以一条命令出图python inference.py -i demo/images/test0.jpg -o idphoto.png --height 413 --width 295输出为 413×295300DPI 一寸照的标准证件照默认蓝色底。它能做什么核心能力一览人像抠图内置 MODNet、hivision_modnet、RMBG-1.4、BiRefNet 四种分割模型全部离线推理MODNet 在 CPU 上单张约 0.2 秒尺寸生成一寸、两寸、美式等预设规格也支持自定义像素或毫米换底色纯色、上下渐变、中心渐变三种模式支持自定义 HEX 色值排版照六寸、五寸、A4、3R、4R 打印排版可带裁剪参考线美颜美白、瘦脸、磨皮以及亮度、对比度、锐化、饱和度附加项人脸倾斜矫正、社交媒体模板照、水印、300DPI 打印级输出它是怎么做到的证件照生成流水线核心逻辑在 hivision/creator/ 的IDCreator类中把五个步骤串成一条流水线用大白话说先由分割模型把人抠成透明 PNG顺手做一轮美颜再靠人脸检测拿到坐标把人像按固定比例移动缩放——人脸面积约占全图 20%、人脸中心位于画面高度 45% 处、头顶留白 10%~12%合规证件照的比例就是这样算出来的最后垫上底色输出。整套流程跑在 ONNX 模型上因此 CPU 也能完成。⚙️ 进阶玩法抠图模型与野兽模式抠图模型选择对效果和速度影响最大modnet_photographic_portrait_matting只有 24.7MB、速度最快适合日常hivision_modnet对纯色底适配更好birefnet-v1-lite分割精度最高但体积 224MB、最慢。通过--matting_model参数切换README.md 里有 Mac M1 上的实测性能表可参考。野兽模式设置环境变量RUN_MODEbeast后检测与分割模型推理完不再释放内存连续批量出图时第二张起速度明显更快建议 16GB 以上内存再开。另有DEFAULT_LANG设置界面语言、Face API 密钥等配置都见 README 的环境变量表。避坑指南常见报错排查启动报未找到任何存在的人像分割模型—— 原因hivision/creator/weights/目录是空的权重没下载。解决执行python scripts/download_model.py --models all或按文档表格手动下载任意一个模型放入该目录。复杂背景下面部偏移、漏检—— 原因默认 MTCNN 精度有限。解决下载 RetinaFace 权重放到hivision/creator/retinaface/weights/界面里选retinaface-resnet50或按 docs/face_CN.md 配置 Face 在线接口。birefnet 处理慢、内存高—— 原因该模型偏大CPU 推理约 7 秒/张。解决日常换回 MODNet有 16GB 左右显存的 NVIDIA 显卡可按 README 安装onnxruntime-gpu加速。界面找不到想要的尺寸或底色—— 原因预设由 CSV 驱动。解决在 demo/assets/size_list_CN.csv 与 demo/assets/color_list_CN.csv 中加一行重启app.py即可。资源清单README.md安装、推理、API 与 Docker 部署的完整文档docs/api_CN.mdAPI 服务请求说明含 cURL 与 Python 示例inference.py命令行入口-t可选证件照、抠图、换底、排版、裁剪五类任务deploy_api.pyFastAPI 后端配合 Dockerfile / docker-compose.yml 可对外提供证件照制作服务test/create_id_photo.py用 Python 调IDCreator的最小示例demo/Gradio 界面与尺寸、底色等预设配置文件下次需要批量出证件照时先从上面五步命令跑起来试试——300DPI 的输出可以直接送去冲印。【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考