HivisionIDPhotos 是一个轻量级且高效的 AI 证件照制作算法项目，旨在开发一种实用、系统性的证件照智能制作算法。它通过一套完善的 AI 模型工作流程，实现对多种用户拍照场景的识别、抠图与证件照生成。
【主要能力】
- 轻量级抠图：支持纯离线运行，仅需 CPU 即可快速推理。
- 证件照生成：可根据不同尺寸规格生成不同的标准证件照以及六寸排版照。
- 提供 Gradio Demo 页面，可在本地 Web 页面中完成证件照的操作与交互。
- 提供 API 接口，支持 base64 图像传入、dpi、face_alignment、美颜等参数。
- 支持人脸旋转对齐、自定义底色（HEX 输入）、分享模版照、美式证件照背景、排版照裁剪线等功能。
- 打印排版支持六寸、五寸、A4、3R、4R 五种排版尺寸。
- 默认照片下载支持 300DPI，并支持五寸相纸和 JPEG 下载选项。
【使用方式】
- 环境要求：Python >= 3.7（项目主要在 Python 3.10 测试），操作系统支持 Linux、Windows、MacOS。建议使用 conda 创建 Python 3.10 虚拟环境。
- 下载人像抠图模型权重文件：模型均存到项目的 hivision/creator/weights 目录下。如下载不顺利，可前往 SwanHub 下载。
- 人脸检测模型配置（可选）。
- 运行 Gradio Demo：执行相关命令后将生成一个本地 Web 页面，在页面中可完成证件照的操作与交互。
- 推理类型包括：idphoto、human_matting、add_background、generate_layout_photos。可通过参数选择人像抠图模型权重和人脸检测模型。更多参数可通过 python inference.py --help 查看。
- 支持 Dockerfile 直接构建镜像、Docker compose 构建，以及启动 Gradio Demo 服务后在本地访问 http://127.0.0.1:7860 使用。
- 提供环境变量进行额外配置。
【GPU 加速】 当前版本中可被英伟达 GPU 加速的模型为 birefnet-v1-lite，需要确保有 16GB 左右的显存。使用前需安装 CUDA 与 cuDNN，并根据 onnxruntime-gpu 文档和 pytorch 官网安装对应版本。CUDA 支持向下兼容。
【适用场景】
- 个人或团队快速制作标准证件照、排版照。
- 开发者集成证件照生成能力到自己的应用中，如微信小程序、Windows 客户端等。
- 在纯离线或资源受限环境中进行证件照制作。
- 解决证件照应急制作问题。
【自定义配置】
- 修改预设尺寸和颜色：尺寸修改 size_list_CN.csv，颜色修改 color_list_CN.csv。
- 添加水印：将字体文件放到 hivision/plugin/font 文件夹下，并修改 hivision/plugin/watermark.py 的 font_file 参数。
- 添加社交媒体模板照：将模板图片放到 hivision/plugin/template/assets 文件夹下，并在 template_config.json 中添加模板信息，同时在 demo/processor.py 的 _generate_image_template 函数中的 TEMPLATE_NAME_LIST 变量添加模板名。
- 修改 Gradio Demo 顶部导航栏：修改 demo/assets/title.md。
- 添加或修改打印排版中的尺寸：修改 demo/locales.py 中的 print_switch 字典，然后重新运行 python app.py。
【社区扩展】 社区构建了多个有趣的应用和扩展，包括 HivisionIDPhotos-cpp（C++ 版本）、ai-idphoto（uniapp 多端兼容版）、HivisionIDPhotos-uniapp-WeChat-gpto1（微信小程序）、HivisionIDPhotos-windows-GUI（Windows 客户端应用）、HivisionIDPhotos-NAS（群晖 NAS 部署教程）等。
【许可与引用】 本项目采用 Apache-2.0 许可。如在研究或项目中使用了 HivisionIDPhotos，建议引用相关工作。
