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如何輕鬆地運用 AI 技術,讓影片或直播畫面擁有透明背景,無需繁鎖編輯與圖層操作!今天分享的工具是使用 InSPyReNet 提供的開源套件

工具簡介:什麼是 transparent-background[webcam]

  • 核心技術:基於 InSPyReNet(ACCV 2022)所提出的 AI 去背演算法,支援圖片、影片甚至 webcam 的背景移除功能 。
  • Python 套件:名稱為 transparent-background,採 MIT 授權,可自由商業使用。
  • 強大特色
    • 支援多種輸出模式:如 RGBA(透明背景)、saliency map、綠幕、背景模糊、overlay 等。
    • 支援 webcam 輸入,但 Linux 上需安裝 v4l2loopback 才能建立虛擬攝影機

安裝與依賴設定(含 webcam 支援)

安裝套件

pip install transparent-background[webcam]

若使用 Linux,請安裝 webcam relay

git clone https://github.com/umlaeute/v4l2loopback.git && cd v4l2loopback
make && sudo make install
sudo depmod -a
sudo modprobe v4l2loopback devices=1

CLI 快速範例

transparent-background --source 0 --dest output_folder --type rgba

參數說明:

  • --source 0 表示 webcam 輸入(一般第一支 webcam 為 0)。
  • --type rgba 代表輸出為帶 alpha 通道的透明背景影像。
    可依需求更換為 mapgreenbluroverlay 或指定背景圖

用於單一影片檔案

Python API 範例:

讀取 webcam 並顯示去背畫面

import cv2
from transparent_background import Remover

remover = Remover()

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 開啟預設 webcam

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 處理去背結果(RGBA)
    out = remover.process(frame, type="rgba")  
    cv2.imshow("Transparent Webcam", out)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

📖 transparent-background 參數說明

--source [SOURCE](必填)

指定輸入的資料來源,可以是:

  • 單張圖片:例如 image.png
  • 圖片資料夾:例如 path/to/img/folder
  • 單個影片檔:例如 video.mp4
  • 影片資料夾:例如 path/to/vid/folder
  • 整數:用於指定 webcam 地址,例如 0(對應 /dev/video0 的攝影機)

--dest [DEST](可選)

輸出結果存放的資料夾,若未指定,則預設為當前工作目錄


--threshold [THRESHOLD](可選)

設定硬性去背的閾值,範圍為 0.0 ~ 1.0

  • 不建議與 soft prediction 同時使用,若未設定,系統會使用「軟性預測」來生成更自然的透明效果。

--type [TYPE](可選)

選擇輸出的背景類型,預設為 rgba

  • rgba:輸出帶透明通道的影像(alpha map),若未設定 threshold,會自動透過 pymatting 進行前景提取。⚠️ 此模式不適用於影片或 webcam
  • map:輸出純粹的 saliency map(灰階遮罩)。
  • green:將背景換成綠幕。
  • white:將背景換成純白色(由 [carpedm20] 貢獻)。
  • ‘[255, 0, 0]’:使用指定的 RGB 顏色作為背景(需加單引號)。
  • blur:將背景模糊處理。
  • overlay:以半透明綠色覆蓋前景並突顯邊緣。
  • 另一張圖片:可指定圖片路徑(例如 samples/background.png),前景會直接疊加在該背景上。

--ckpt [CKPT](可選)

使用其他模型檔(checkpoint)。

  • 預設會自動下載訓練好的 composite dataset 模型
  • 你也可以從 InSPyReNet Model Zoo 選擇不同的預訓練模型。

--mode [MODE](可選)

指定運行模式:

  • base:標準模式。
  • base-nightly:使用 nightly release 版本的 checkpoint。
  • fast:快速模式,速度快但可能在細節上略有損失。

其他選項

  • --resize [RESIZE](可選):
    • static(預設):輸出尺寸固定。
    • dynamic:生成更清晰的邊緣,但可能不穩定。
  • --format [FORMAT](可選):輸出格式,若未指定,會與輸入格式相同。
  • --reverse(可選):反轉去背結果,將前景移除、保留背景(官方玩笑稱為「transparent-foreground」模式 😆)。
  • --jit(可選):啟用 TorchScript 模式,會先透過 PyTorch JIT 編譯器追蹤模型,初始化較慢,但推論速度更快且記憶體佔用更低。

範例

單張圖片去背(輸出透明 PNG):

transparent-background --source input.png --dest output --type rgba

處理整個資料夾的圖片,並輸出模糊背景效果

transparent-background --source ./images --dest ./results --type blur

即時 webcam 去背(Linux 需安裝 v4l2loopback):

transparent-background --source 0 --dest ./webcam_output --type green

更換背景為自訂圖片

transparent-background --source video.mp4 --dest ./output --type 'backgrounds/bg.png'

GUI 模式

安裝 GUI 支援

pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 transparent-background[gui] # with gui dependency (flet)

開啟 GUI

transparent-background-gui

官方教學

官方網頁

https://github.com/plemeri/transparent-background

採用的演算法

https://github.com/plemeri/InSPyReNet

開源的後製影片軟體

https://kdenlive.org

參考資料