PYTHONL Telegram 4356
Forwarded from Machinelearning
⚡️ BRIA Background Removal v2.0 Model.

RMBG v2.0 - новая модель удаления фона, предназначенная для эффективного отделения переднего плана от фона в различных категориях и типах изображений. Точность, эффективность и универсальность RMBG v2.0 конкурирует с ведущими SOTA-моделями.

RMBG-2.0 разработана на основе архитектуры BiRefNet и обучена на более чем 15 000 высококачественных, высокого разрешения, вручную маркированных (с точностью до пикселя), полностью лицензированных изображений.

Модель доступна на HF в двух версиях : pytorch и safetensors. Демо можно попробовать на HF Space.

▶️Пример кода запуска на Transformers:

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import transforms
from transformers import AutoModelForImageSegmentation

model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('briaai/RMBG-2.0', trust_remote_code=True)
torch.set_float32_matmul_precision(['high', 'highest'][0])
model.to('cuda')
model.eval()

# Data settings
image_size = (1024, 1024)
transform_image = transforms.Compose([
transforms.Resize(image_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

image = Image.open(input_image_path)
input_images = transform_image(image).unsqueeze(0).to('cuda')

# Prediction
with torch.no_grad():
preds = model(input_images)[-1].sigmoid().cpu()
pred = preds[0].squeeze()
pred_pil = transforms.ToPILImage()(pred)
mask = pred_pil.resize(image.size)
image.putalpha(mask)

image.save("no_bg_image.png")


📌Лицензирование:

🟢Некоммерческое использование: Creative Commons license
🟠Коммерческое использование: на основании коммерческого соглашения с BRIA


🟡Модель
🟡Demo


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #BiRefNet #RMBG #BRIAAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1710🔥5



tgoop.com/pythonl/4356
Create:
Last Update:

⚡️ BRIA Background Removal v2.0 Model.

RMBG v2.0 - новая модель удаления фона, предназначенная для эффективного отделения переднего плана от фона в различных категориях и типах изображений. Точность, эффективность и универсальность RMBG v2.0 конкурирует с ведущими SOTA-моделями.

RMBG-2.0 разработана на основе архитектуры BiRefNet и обучена на более чем 15 000 высококачественных, высокого разрешения, вручную маркированных (с точностью до пикселя), полностью лицензированных изображений.

Модель доступна на HF в двух версиях : pytorch и safetensors. Демо можно попробовать на HF Space.

▶️Пример кода запуска на Transformers:

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import transforms
from transformers import AutoModelForImageSegmentation

model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('briaai/RMBG-2.0', trust_remote_code=True)
torch.set_float32_matmul_precision(['high', 'highest'][0])
model.to('cuda')
model.eval()

# Data settings
image_size = (1024, 1024)
transform_image = transforms.Compose([
transforms.Resize(image_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

image = Image.open(input_image_path)
input_images = transform_image(image).unsqueeze(0).to('cuda')

# Prediction
with torch.no_grad():
preds = model(input_images)[-1].sigmoid().cpu()
pred = preds[0].squeeze()
pred_pil = transforms.ToPILImage()(pred)
mask = pred_pil.resize(image.size)
image.putalpha(mask)

image.save("no_bg_image.png")


📌Лицензирование:

🟢Некоммерческое использование: Creative Commons license
🟠Коммерческое использование: на основании коммерческого соглашения с BRIA


🟡Модель
🟡Demo


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #BiRefNet #RMBG #BRIAAI

BY Python/ django







Share with your friend now:
tgoop.com/pythonl/4356

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Ng was convicted in April for conspiracy to incite a riot, public nuisance, arson, criminal damage, manufacturing of explosives, administering poison and wounding with intent to do grievous bodily harm between October 2019 and June 2020. During the meeting with TSE Minister Edson Fachin, Perekopsky also mentioned the TSE channel on the platform as one of the firm's key success stories. Launched as part of the company's commitments to tackle the spread of fake news in Brazil, the verified channel has attracted more than 184,000 members in less than a month. Clear How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Write your hashtags in the language of your target audience.
from us


Telegram Python/ django
FROM American