RMBG-1.4 是 BRIA AI 发布的背景移除(background removal / matting)模型, 基于 Segformer 风格 U²-Net 架构(BriaRMBG,44M 参数),输入任意真实图片, 输出前景蒙版并生成透明背景 PNG,广泛用于电商图、证件照、素材处理等场景。
本项目完成其在**华为昇腾 NPU(Ascend 910B)**上的推理适配与验证。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 模型架构 | BriaRMBG(Segformer + U²-Net,trust_remote_code) |
| 参数量 | 44M |
| 输入尺寸 | 1024×1024(内部缩放) |
| 输出 | 前景 alpha 蒙版 + 透明背景 PNG |
| 权重格式 | safetensors(model.safetensors) |
| 支持任务 | 背景移除、图像抠图 |
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 硬件 | Ascend 910B 系列(≥1 卡) |
| CANN | ≥ 8.0(source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh) |
| Python | 3.10 – 3.11 |
| torch / torch_npu | 2.9.0 / 2.9.0.post1 |
| scikit-image | 预处理/后处理需要 |
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
export PIP_INDEX_URL=https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
pip install torch_npu==2.9.0.post1 transformers pillow safetensors scikit-image \
-i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/权重通过 HuggingFace 镜像获取:
git clone --depth 1 https://hf-mirror.com/briaai/RMBG-1.4 model_src权重目录包含:model.safetensors / briarmbg.py / MyConfig.py / utilities.py /
example_input.jpg(示例输入图)等。
cd /workspace/RMBG-1.4
python3 inference.py --model_path ./model_src --image 图片.png --output no_bg.png --device npu:0| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--model_path | 模型权重目录 | ./model_src |
--image | 输入图片(真实图片,必选) | - |
--device | 推理设备(npu:0 / cpu) | npu:0 |
--output | 输出透明背景 PNG 路径 | no_bg.png |
设备解析:NPU 优先,自动回退 CPU。
输入:模型仓库自带真实示例图(example_input.jpg,1405×933)
from_pretrained 不兼容(缺 all_tied_weights_keys
属性)。本脚本改为直接实例化模型类 + 手动加载 model.safetensors 权重
(load_state_dict(strict=False)),绕过兼容问题。utilities.py(preprocess_image / postprocess_image)。torch.no_grad(),输出 alpha 蒙版叠加到原图生成透明背景 PNG。resolve_device():NPU 可用性检测,失败自动回退 CPU。*.safetensors / *.bin / *.pth 已加入 .gitignore,
仓库仅包含推理脚本、模型卡片与截图素材。.
├── README.md # 模型卡片(本文件)
├── inference.py # NPU 推理脚本
├── utilities.py # 预处理/后处理工具(来自模型仓库)
└── assets/ # 适配过程截图素材