TY 时尚背景移除器

TY 时尚背景移除器是一个基于 IS-Net 的人体分割和背景移除模型，旨在自动检测和分离图像中的人物。它生成高质量的二进制/Alpha 遮罩和裁剪后的 RGBA 合成图，适用于下游编辑、合成和自动化图像处理流程。虽然针对时尚摄影进行了优化，但它适用于任何包含人物的图像应用场景，目标是干净地将人物与背景分离。

模型详情

• 架构: IS-Net
• 目标: 使用 TY 时尚图像微调 isnet-general-use 模型，以在时尚图像上获得更好的性能
• 训练数据: 包含人体模型的大规模 Trendyol 时尚产品图像数据集
• 硬件: 使用 PyTorch 进行多 GPU 训练
• 框架: PyTorch

预期用途

• 自动从包含人物的图像中移除背景，分离主体以便进一步编辑、合成或分析。

• 专为电子商务产品摄影、时尚目录、个人头像和创意媒体项目等应用设计，在这些场景中需要将人物主体与背景干净地分离。

• 针对有明确人物存在的图像进行了优化；不适用于物体、动物或没有人物的场景。

• 可用作下游任务的预处理步骤，如虚拟试穿、背景替换和基于图像的内容生成。

使用方法

加载模型、移除图像背景并保存结果的完整示例：

"""
ONNX inference script for image segmentation model.

This script loads an ONNX model and performs inference on an input image to generate
an alpha mask. The mask is combined with the RGB image and saved as output.
"""

import onnxruntime as ort
from utils import process_image

if __name__ == "__main__":
  MODEL_PATH = "model.onnx"
  SRC = "https://cdn.dsmcdn.com/ty184/product/media/images/20210924/23/136268224/224296134/1/1_org_zoom.jpg"
  OUTPUT_FILE = "out.png"

  # Initialize ONNX runtime session with CUDA and CPU providers
  ort_session = ort.InferenceSession(
      MODEL_PATH,
      providers=["CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"]
  )
  
  process_image(SRC, ort_session, MODEL_PATH, OUTPUT_FILE)

模型性能

• 实现高精度图像抠图: 特别是对于人体模型的精细细节，如头发和服装纹理。

训练配置

• 骨干网络: 在 DIS 数据集 V1.0: DIS5K 上训练的 IS-Net 通用模型
• 模型输入尺寸: 1800x1200
• 训练框架: Torch 1.13.1

局限性

• 领域特定性: 针对包含人体模型的电子商务时尚产品图像进行了优化；可能无法很好地泛化到其他图像领域
• 图像质量: 在低质量、高度压缩或明显失真的图像上，性能可能会下降
• 类别偏差: 根据训练数据分布，不同产品类别的性能可能会有所不同

伦理考量

• 商业使用: 专为电子商务应用设计；请考虑对市场竞争的潜在影响
• 隐私: 处理产品图像时，请确保遵守数据保护法规
• 公平性: 监控不同产品类别或品牌之间可能存在的偏差相似性判断

引用

@misc{trendyol2025fashionbgremover,
  title={TY Fashion Background Remover},
  author={Trendyol Data Science Team},
  year={2025},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/trendyol/ty-fashion-bg-remover}}
}

模型卡作者

• Trendyol 数据科学团队

许可证

该模型由 Trendyol 以源码可用、非开源模型的形式发布。

您可以：

• 查看、下载和评估模型权重。
• 将模型用于非商业研究和内部测试。
• 将模型或其衍生品用于商业目的，前提是：
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  • 您提前通过 [ai@trendyol.com] 或其他指定联系方式通知 Trendyol。

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