/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
u2net · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мар 2025

IS-Net-Anime

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

IS-Net-Anime — модель на U2Net для сегментации изображений аниме и генерации масок объектов.

97скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены7 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

IS-Net-Anime — модель сегментации изображений на архитектуре U2Net, опубликованная пользователем BritishWerewolf. Она предназначена для выделения объектов и генерации масок на изображениях; в карточке также заявлена возможность уточнять маску с помощью взаимодействия с пользователем. Репозиторий содержит модель в формате ONNX, использовать её можно через библиотеку Transformers. Модель ориентирована на изображения аниме; метки карточки также указывают на удаление фона и портретную сегментацию.

Модель доступна по лицензии Apache 2.0. README не приводит количественных оценок качества или конкретных ограничений точности, поэтому пригодность результата следует проверять на целевых изображениях.

Сценарии применения

  • создание маски объекта на изображении аниме
  • удаление фона с аниме-иллюстрации
  • уточнение маски сегментации с помощью пользовательского взаимодействия

Ограничения

README не приводит количественных оценок качества; точность сегментации на целевых изображениях следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

IS-Net-Anime

Model Description

IS-Net-Anime is a deep learning model designed to provide interactive image segmentation capabilities. The model allows users to refine segmentation masks through user interactions, making it highly effective for tasks that require precise and detailed segmentation results.

Usage

Perform mask generation with BritishWerewolf/IS-Net-Anime.

Example

import { AutoModel, AutoProcessor, RawImage } from '@huggingface/transformers';

const img_url = 'https://huggingface.co/ybelkada/segment-anything/resolve/main/assets/car.png';
const image = await RawImage.read(img_url);

const processor = await AutoProcessor.from_pretrained('BritishWerewolf/IS-Net-Anime');
const processed = await processor(image);

const model = await AutoModel.from_pretrained('BritishWerewolf/IS-Net-Anime', {
    dtype: 'fp32',
});

const output = await model({ input: processed.pixel_values });
// {
//   mask: Tensor {
//     dims: [ 1, 1024, 1024 ],
//     type: 'uint8',
//     data: Uint8Array(1048576) [ ... ],
//     size: 1048576
//   }
// }

Inference

To use the model for inference, you can follow the example provided above. The AutoProcessor and AutoModel classes from the transformers library make it easy to load the model and processor.

Credits

Licence

This model is licensed under the Apache License 2.0 to match the original IS-Net-Anime model.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-segmentation

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
U2NetModel
Ревизия весов
99b14ab

0 моделей