HivisionIDPhotos 本地部署教程四阶段从零到出片【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos本 HivisionIDPhotos 本地部署教程从克隆源码到服务启动共 4 个阶段全程 15 到 20 分钟你会得到 http://127.0.0.1:7860 上的本地网页上传一张随手拍自动完成抠图、换底色、排版直接产出标准证件照与排版照。 30秒认识它人像抠图、换蓝白红底色靠 hivision_modnet、BiRefNet、RMBG-1.4 等 ONNX 抠图模型纯 CPU 即可推理控制证件照构图与头身比例靠 MTCNN、RetinaFace 定位人脸位置与大小拖拽式网页操作靠 Gradio上传照片、选尺寸和底色就能出片把能力接进你自己的系统靠 FastAPI 暴露 HTTP 接口 部署前环境体检Python ≥ 3.7项目主要测试在 3.10gradio、onnxruntime 对解释器版本有要求pip 可用两个依赖清单 requirements.txt 与 requirements-app.txt 都要用它安装conda 或 venv 虚拟环境隔离依赖避免和别的项目打架稳定网络 约 500MB 空闲磁盘5 个 ONNX 权重文件rmbg-1.4 有 176.2MB、BiRefNet 有 224MB 跑起来阶段一把源码拉到本地目的拿到代码、下载脚本和示例图。操作git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos cd HivisionIDPhotos验证目录下能看到app.py、hivision/子目录和 scripts/download_model.py。阶段二建环境装依赖目的建一个隔离的 Python 3.10 环境装齐推理库和 Web 界面依赖。操作conda create -n hivision python3.10 conda activate hivision pip install -r requirements.txt pip install -r requirements-app.txt验证安装日志没有红色 ERRORpip list里能看到 gradio、onnxruntime、opencv-python 三个包。阶段三下载人像抠图权重目的仓库不带模型这一步把 ONNX 权重拉到hivision/creator/weights/。操作python scripts/download_model.py --models all验证每个文件都有 tqdm 进度条完成后逐行打印Download completed. Save to: ...onnxhivision/creator/weights/下出现 4 个 .onnx 文件hivision_modnet、modnet_photographic_portrait_matting、rmbg-1.4、birefnet-v1-litehivision/creator/retinaface/weights/下出现 retinaface-resnet50.onnx。阶段四启动 Gradio 网页服务目的在默认端口 7860 拉起网页界面。操作python app.py验证终端打印Running on local URL: http://127.0.0.1:7860且没有抛异常浏览器打开后左侧是 Image 上传框右侧有证件照尺寸选项、背景色、人脸检测模型和抠图模型的选择区。✅ 判断跑通与高频坑位判定标准从demo/images/里传一张 test0.jpg点「开始制作」右侧标准照、高清照、排版照三个区域都出蓝底证件照就算跑通了。现象python app.py刚启动就抛 ValueError「未找到任何存在的人像分割模型请检查 hivision/creator/weights 目录下的文件」。原因权重没下载或没落到指定目录app.py 启动时会扫描该目录的 .onnx 文件。处理重跑阶段三的下载脚本确认 4 个 .onnx 已在hivision/creator/weights/下再启动。现象终端报端口被占用或 7860 页面显示的是别的应用。原因7860 已被本机其他服务占用。处理python app.py --port 7861换端口浏览器相应访问 http://127.0.0.1:7861。现象阶段三进度条卡住最后打印Download failed。原因网络中断脚本只按文件名判断跳过残留的半截文件重跑时会被直接跳过。处理删掉权重目录里那个不完整的文件重跑同一条命令网络不稳时可用--models hivision_modnet单个补下。 下一步想跳过页面、用命令行出片看 inference.pypython inference.py --help可查全部参数想把证件照能力嵌进自己的系统运行python deploy_api.py起后端按 docs/api_CN.md 的 cURL / Python 示例发请求想先熟悉参数组合用 demo/images/ 里 5 张示例图把尺寸、底色、抠图模型各试一遍【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
长河君 · 2026/10/16 2:31:27 · 阅读 1.2k HivisionIDPhotos 本地部署教程：四阶段从零到出片
HivisionIDPhotos 本地部署教程四阶段从零到出片【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos本 HivisionIDPhotos 本地部署教程从克隆源码到服务启动共 4 个阶段全程 15 到 20 分钟你会得到 http://127.0.0.1:7860 上的本地网页上传一张随手拍自动完成抠图、换底色、排版直接产出标准证件照与排版照。 30秒认识它人像抠图、换蓝白红底色靠 hivision_modnet、BiRefNet、RMBG-1.4 等 ONNX 抠图模型纯 CPU 即可推理控制证件照构图与头身比例靠 MTCNN、RetinaFace 定位人脸位置与大小拖拽式网页操作靠 Gradio上传照片、选尺寸和底色就能出片把能力接进你自己的系统靠 FastAPI 暴露 HTTP 接口 部署前环境体检Python ≥ 3.7项目主要测试在 3.10gradio、onnxruntime 对解释器版本有要求pip 可用两个依赖清单 requirements.txt 与 requirements-app.txt 都要用它安装conda 或 venv 虚拟环境隔离依赖避免和别的项目打架稳定网络 约 500MB 空闲磁盘5 个 ONNX 权重文件rmbg-1.4 有 176.2MB、BiRefNet 有 224MB 跑起来阶段一把源码拉到本地目的拿到代码、下载脚本和示例图。操作git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos cd HivisionIDPhotos验证目录下能看到app.py、hivision/子目录和 scripts/download_model.py。阶段二建环境装依赖目的建一个隔离的 Python 3.10 环境装齐推理库和 Web 界面依赖。操作conda create -n hivision python3.10 conda activate hivision pip install -r requirements.txt pip install -r requirements-app.txt验证安装日志没有红色 ERRORpip list里能看到 gradio、onnxruntime、opencv-python 三个包。阶段三下载人像抠图权重目的仓库不带模型这一步把 ONNX 权重拉到hivision/creator/weights/。操作python scripts/download_model.py --models all验证每个文件都有 tqdm 进度条完成后逐行打印Download completed. Save to: ...onnxhivision/creator/weights/下出现 4 个 .onnx 文件hivision_modnet、modnet_photographic_portrait_matting、rmbg-1.4、birefnet-v1-litehivision/creator/retinaface/weights/下出现 retinaface-resnet50.onnx。阶段四启动 Gradio 网页服务目的在默认端口 7860 拉起网页界面。操作python app.py验证终端打印Running on local URL: http://127.0.0.1:7860且没有抛异常浏览器打开后左侧是 Image 上传框右侧有证件照尺寸选项、背景色、人脸检测模型和抠图模型的选择区。✅ 判断跑通与高频坑位判定标准从demo/images/里传一张 test0.jpg点「开始制作」右侧标准照、高清照、排版照三个区域都出蓝底证件照就算跑通了。现象python app.py刚启动就抛 ValueError「未找到任何存在的人像分割模型请检查 hivision/creator/weights 目录下的文件」。原因权重没下载或没落到指定目录app.py 启动时会扫描该目录的 .onnx 文件。处理重跑阶段三的下载脚本确认 4 个 .onnx 已在hivision/creator/weights/下再启动。现象终端报端口被占用或 7860 页面显示的是别的应用。原因7860 已被本机其他服务占用。处理python app.py --port 7861换端口浏览器相应访问 http://127.0.0.1:7861。现象阶段三进度条卡住最后打印Download failed。原因网络中断脚本只按文件名判断跳过残留的半截文件重跑时会被直接跳过。处理删掉权重目录里那个不完整的文件重跑同一条命令网络不稳时可用--models hivision_modnet单个补下。 下一步想跳过页面、用命令行出片看 inference.pypython inference.py --help可查全部参数想把证件照能力嵌进自己的系统运行python deploy_api.py起后端按 docs/api_CN.md 的 cURL / Python 示例发请求想先熟悉参数组合用 demo/images/ 里 5 张示例图把尺寸、底色、抠图模型各试一遍【免费下载链接】HivisionIDPhotos⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hiv/HivisionIDPhotos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考