PYTHONL Telegram 4357
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/4357
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/4357

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The Standard Channel Clear The main design elements of your Telegram channel include a name, bio (brief description), and avatar. Your bio should be: In handing down the sentence yesterday, deputy judge Peter Hui Shiu-keung of the district court said that even if Ng did not post the messages, he cannot shirk responsibility as the owner and administrator of such a big group for allowing these messages that incite illegal behaviors to exist. When choosing the right name for your Telegram channel, use the language of your target audience. The name must sum up the essence of your channel in 1-3 words. If you’re planning to expand your Telegram audience, it makes sense to incorporate keywords into your name.
from us


Telegram Python/ django
FROM American