前几天我用stable-diffusion生成了几千张萝莉图片，准备用来做游戏立绘，但是它出的图都是带背景的……也不是不能抠啦，但是我一点手工活都不想做，所以就在GitHub上找了找有没有什么全自动抠人的模型。
但是我找到的都没有方便的接口，一般都是给一个模型，然后给一堆代码，要自己加载自己调，很麻烦。所以我就给MODNet包了一层，可以直接用pip安装，这下就方便了！
模型效果可以看原仓库，我就不复制图片过来啦。
pip install git+https://github.com/RimoChan/modnet-entry.git安装时会从Google Drive下载预训练模型，所以要保证你的网络是好的。
首先随便准备一张test.png，然后——
from MODNet_entry import get_model, infer2
model = get_model('modnet_photographic_portrait_matting.ckpt')
infer2(model, 'test.png', 'alpha.png', 'new_image.png')这样就抠好啦，输出就是alpha.png和new_image.png这两张图。
def get_model(ckpt_name: str) -> MODNet: ...获取一个预训练的模型。
参数:
ckpt_name: 模型的名字。只有modnet_photographic_portrait_matting.ckpt/modnet_webcam_portrait_matting.ckpt两种可选。
def infer(modnet: MODNet, im: np.ndarray[np.uint8], ref_size=1024) -> np.ndarray[np.float32]: ...输入一张图，预测alpha通道。
参数:
-
modnet: 刚才加载的那个模型。 -
im: 图片。RGB或RGBA或灰度的uint8矩阵。 -
ref_size: 预测时如果图片的短边长于这个尺寸就缩小到这个尺寸。
返回一个与原图相同大小的灰度float矩阵。
def infer2(modnet: MODNet, img_path: str, out_alpha_path: str = '', out_img_path: str = ''): ...输入一个图片路径，将抠图结果保存在硬盘上。
参数:
-
modnet: 刚才加载的那个模型。 -
img_path: 输入图片路径。 -
out_alpha_path: 输出alpha图片路径。 -
out_img_path: 输出抠好的图的路径。
就这样，我要去看萝莉图片了，大家88！