BEN2本地部署全流程指南
環境準備:需Python 3.8+环境,建议配备NVIDIA显卡(支持CUDA加速)
- モデルの入手::
git clone https://huggingface.co/PramaLLC/BEN2 cd BEN2
- 依存関係のインストール実施
pip install -r requirements.txt
(包含PyTorch等核心库) - モデルの初期化::
from model import BEN_Base device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = BEN_Base().to(device).eval()
- 経営推論::
mask, foreground = model.inference(Image.open('test.jpg')) mask.save('result_mask.png')
ほら:首次运行会自动下载1.13GB模型文件;4K处理建议至少有8GB显存;CPU模式处理时间约为GPU的3-5倍。
この答えは記事から得たものである。BEN2: 画像や動画から背景を高速除去するディープラーニングモデルについて