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应用简介

HivisionIDPhoto 是一款轻量级、高效的 AI 证件照制作工具，旨在开发实用、系统性的智能证件照制作算法。如果您需要制作专业证件照，可以通过绿联 NAS 部署此工具，充分利用其强大的功能。

HivisionIDPhoto 的主要功能包括：

● 轻量级抠图：纯离线操作，仅需 CPU 即可实现快速推理。

● 多尺寸规格支持：自动生成不同标准的证件照及六寸排版照片。

● 灵活推理方式：支持纯离线推理或端云结合推理。

● 美颜功能：智能优化人像效果。

● 智能换正装（开发中）：未来支持个性化正装替换。

官方 GitHub 项目地址：Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos

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使用 Docker Compose 部署容器

在 UGOS Pro 系统上，推荐使用项目 Docker Compose 快速部署容器，适合需同时管理多个容器的场景，这种方法简化了容器的部署与管理工作。以下是使用 Docker Compose 部署 HivisionIDPhoto 的详细步骤。

进入 Docker 项目界面

在 UGOS Pro 系统中，打开 Docker 应用，点击【项目】 > 【创建】，启动项目创建向导。

配置 Docker Compose 文件

在项目创建向导中，上传以下 HivisionIDPhoto 的 Docker Compose 配置文件：

services:
  linzeyi_hivision_idphotos:
    image: linzeyi/hivision_idphotos:latest # 镜像名
    container_name: linzeyi_hivision_idphotos
    ports:
      - "7861:7860"  # Web 界面端口
      - "42553:8080" # API 后端端口
    environment:
      - PATH=/usr/local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
      - LANG=C.UTF-8
      - GPG_KEY=A035C8C19219BA821ECEA86B64E628F8D684696D
      - PYTHON_VERSION=3.10.15
      - PYTHON_SHA256=aab0950817735172601879872d937c1e4928a57c409ae02369ec3d91dccebe79
      - USER_ID=1018
      - PUID=1018
      - UID=1018
      - PGID=10
      - GID=10
      - GROUP_ID=10
      - DEFAULT_LANG=zh
    command: python3 -u app.py --host 0.0.0.0 --port 7860
    working_dir: /app
    restart: always # 容器策略
    devices:
      - /dev/dri:/dev/dri # 调用核显
    volumes:
      - ./:/hivision # 映射项目的根目录
      - ./creator/retinaface/weights:/hivision/creator/retinaface/weights # 模型文件路径

参数说明

以下是关键参数的解释：

image: 指定 Docker 镜像， latest表示使用最新版本的镜像。

ports: 定义容器内部端口和 NAS 端口的映射。

● 7861:7860 表示 NAS 的 7861 端口映射到容器的 7860 端口，用于访问 Web 应用界面。

● 42553:8080 表示 NAS 的 42553 端口映射到容器的 8080 端口，用于 API 后端通信。

environment: 定义环境变量，容器运行时会加载这些变量。

● PATH: 系统环境路径。

● LANG: 设置容器的默认语言环境为 C.UTF-8。

● PYTHON_VERSION 和 PYTHON_SHA256: 指定 Python 的版本和对应的校验和，用于确保 Python 安装的安全性。

● USER_ID, PUID, UID, PGID, GID, GROUP_ID: 设置容器内运行服务的用户和组信息，避免以 root 用户运行，增加安全性。

● DEFAULT_LANG: 设置容器中的默认语言为中文。

command：指定容器启动时运行的命令。

● python3 -u app.py: 运行 Python 脚本 app.py，-u 表示以无缓冲模式输出日志，方便调试。

● --host 0.0.0.0: 指定服务监听所有网络接口。

● --port 7860: 指定服务监听的端口为 7860。

working_dir：指定容器内运行命令的工作目录为 /app。

restart：定义容器重启策略，always表示当容器停止时自动重启。

devices: 映射主机的硬件设备到容器内。

● /dev/dri:/dev/dri: 将主机的显卡驱动设备映射到容器内，允许容器调用主机的核显资源。

volumes: 定义主机目录和容器目录的映射，方便数据共享和持久化。

● ./:/hivision: 将主机的当前目录映射到容器内的 /hivision，用于共享目录。

● ./creator/retinaface/weights:/hivision/creator/retinaface/weights: 将 NAS 的模型文件路径映射到容器内部的指定目录，便于模型调用。

注意：

./ 表示当前 Docker Compose 文件所在的目录；

冒号前是 NAS 本地路径，后是容器内路径。

部署项目

上传配置文件后，点击【立即部署】，系统会自动拉取镜像并启动容器。

部署完成后，通过浏览器访问以下地址进入 HivisionIDPhoto 界面：

http://<NAS_IP>:7861

请将 <NAS_IP> 替换为 NAS 的实际 IP 地址，例如：http://192.168.22.153:7861。

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使用指南

容器启动后，通过浏览器访问 Web 界面完成配置和管理。上传需要处理的照片，设置参数后即可生成证件照。

Web 界面功能

1. 图片上传：支持从本地上传文件。

2. 参数设置：可选择语言、人脸模型和抠图模型，支持调整证件照尺寸、背景颜色、美颜选项等。

3. 证件照生成：生成过程中显示进度及用时，支持输出标准照、高清照及抠图图像。

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模型文件下载

本章节介绍适用于 CPU 加速 的模型文件下载和使用说明，涵盖抠图模型与人脸检测模型的选择与配置。请根据实际需求选择合适的模型。

抠图模型

将下载的模型文件存储至 /creator/retinaface/weights 目录。以下为支持的抠图模型列表：

MODNet

● 特点：高效抠图模型，适合多种场景下的人像抠图。

● 下载链接：点击下载 。

hivision_modnet

● 特点：专为纯色背景设计的人像抠图模型，抠图效果精准。

● 下载链接：点击下载 。

rmbg-1.4

● 特点：基于 BRIA AI 开源的抠图模型，支持多场景人像分割。

● 注意事项：下载后需将文件重命名为 rmbg-1.4.onnx。

● 下载链接：点击下载

birefnet-v1-lite

● 特点：高分割精度抠图模型，适用于需要精确分割效果的场景。

● 注意事项：下载后需将文件重命名为 birefnet-v1-lite.onnx。

● 下载链接：点击下载 。

如果下载速度较慢，可前往 SwanHub 下载。

人脸检测模型

人脸检测模型的主要功能是在人像图片中快速定位面部区域。以下为可用模型的具体说明：

RetinaFace

● 特点：离线使用，推理速度快，检测精度高。

● 配置路径：下载后请将模型文件存储于 /creator/retinaface/weights 目录。

● 下载链接：点击下载 。

Face++

● 特点：在线人脸检测 API，适合对接云端服务。

● 使用说明：需注册并申请 API 使用权限，详细操作请参考使用文档 。

使用提示

1. 模型存储路径：请确保所有下载的模型文件均存储在对应的 /creator/retinaface/weights 目录下，否则可能导致加载失败。

2. 文件命名规范：对于需要重命名的模型（如 rmbg-1.4 和 birefnet-v1-lite），请严格按照要求命名后再放置于指定目录。

3. 网络问题解决：如下载链接不可用或速度较慢，可尝试更换网络环境，或通过镜像站点（如 SwanHub）获取资源。