本指南示範如何僅使用Python程式碼取代影像的背景，而不依賴Photoshop等影像編輯軟體。目標是在交換人工智慧生成的背景時保持主體完整。
雖然這種方法可能不是革命性的，但它解決了一個常見的需求，所以我希望它對那些有類似需求的人有所幫助。
讓我們從結果開始。
以下輸出影像是根據下面所示的輸入影像產生的。
安裝請求來處理 API 呼叫。
$ pip install requests
我驗證版本如下：
$ pip list | grep -e requests requests 2.31.0
對於背景生成，我們將使用 Stability AI 的 Web API。
要存取此 API，您需要從其開發者平台取得 API 金鑰。有關定價，請參閱定價頁面。
為了確保金鑰安全，請將其儲存為環境變量，而不是將其硬編碼到程式碼中。
在我的環境中，我使用 zshrc 設定檔。
$ open ~/.zshrc
我將金鑰保存在名稱 STABILITY_API_KEY 下。
export STABILITY_API_KEY=your_api_key_here
在這裡，我們使用刪除背景 API 來隔離主題。然後，我們將提取的圖像傳遞給 Inpaint API 以建立新的背景。
使用的提示是「大玻璃窗，可以看到後面的大都市」
import os
import requests
# File paths
input_path = './input.png' # Original image
mask_path = './mask.png' # Mask image (temporarily generated)
output_path = './output.png' # Output image
# Check for API Key
api_key = os.getenv("STABILITY_API_KEY")
if api_key is None:
raise Exception("Missing Stability API key.")
headers = {
"Accept": "image/*",
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
# Call Remove Background API
response = requests.post(
f"https://api.stability.ai/v2beta/stable-image/edit/remove-background",
headers=headers,
files={
"image": open(input_path, "rb")
},
data={
"output_format": "png"
},
)
# Save mask image
if response.status_code == 200:
with open(mask_path, 'wb') as file:
file.write(response.content)
else:
raise Exception(str(response.json()))
# Call Inpaint API
response = requests.post(
"https://api.stability.ai/v2beta/stable-image/edit/inpaint",
headers=headers,
files={
"image": open(mask_path, "rb"),
},
data={
"prompt": "Large glass windows with a view of the metropolis behind",
"output_format": "png",
"grow_mask": 0, # Disable blurring around the mask
},
)
# Delete mask image
os.remove(mask_path)
# Save output image
if response.status_code == 200:
with open(output_path, "wb") as file:
file.write(response.content)
else:
raise Exception(str(response.json()))
背景去除的另一種方法是使用 rembg。這種方法只需要呼叫一次API，成本效益更高，但可能會導致提取精度的差異。
首先，安裝rembg。
$ pip install rembg
我驗證版本如下：
$ pip list | grep -e rembg rembg 2.0.59
這是此方法的程式碼：
from rembg import remove
import os
import requests
# File paths
input_path = './input.png' # Input image path
mask_path = './mask.png' # Mask image path (temporarily generated)
output_path = './output.png' # Output image path
# Generate mask image with background removed
with open(input_path, 'rb') as i:
with open(mask_path, 'wb') as o:
input_image = i.read()
mask_image = remove(input_image)
o.write(mask_image)
# Check for API Key
api_key = os.getenv("STABILITY_API_KEY")
if api_key is None:
raise Exception("Missing Stability API key.")
# Call Inpaint API
response = requests.post(
"https://api.stability.ai/v2beta/stable-image/edit/inpaint",
headers={
"Accept": "image/*",
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
},
files={
"image": open(mask_path, "rb"),
},
data={
"prompt": "Large glass windows with a view of the metropolis behind",
"output_format": "png",
"grow_mask": 0,
},
)
# Delete mask image
os.remove(mask_path)
# Save output image
if response.status_code == 200:
with open(output_path, "wb") as file:
file.write(response.content)
else:
raise Exception(str(response.json()))
這是輸出影像。在這種情況下，提取的準確性似乎令人滿意。
如果您設定本地穩定擴散環境，則可以消除 API 呼叫成本，因此，如果該選項適合您的需求，請隨意探索。
僅透過程式碼即可實現這一點，非常方便。
很高興見證工作流程效率的持續改善。
我使用 Stable Diffusion 的 Web API 僅用 AI 生成替換背景，同時保留圖像中的人物原樣。
以上是使用穩定擴散 Web API 透過 AI 產生僅替換影像的背景的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
