前言
由于需要批量抠图，原本是想用MODNet的，可惜最新的模型官方不开源，旧模型扣的人物边缘有白边。最后发现了PP飞桨。
飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。
本程序封装自PP飞桨的PaddleSeg（飞桨高性能图像分割开发套件，端到端完成从训练到部署的全流程图像分割应用。）
工具内置了两个模型PP-Matting和PP-MattingV2
以下说明节选自官方文档：
PP-Matting是PaddleSeg自研的高精度抠图模型，通过引导流设计实现语义引导下高分辨率图像抠图。追求更高精度，推荐使用该模型。 且该模型提供了512和1024两个分辨率级别的预训练模型。
PP-MattingV2是PaddleSeg自研的轻量级抠图SOTA模型，通过双层金字塔池化及空间注意力提取高级语义信息，并利用多级特征融合机制兼顾语义和细节的预测。 对比MODNet模型推理速度提升44.6%， 误差平均相对减小17.91%。追求更高速度，推荐使用该模型。
图片预览
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下载链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1FCoO_dayxNOo--dTrncEUg?pwd=gprf
提取码：gprf
使用说明
1、工具应解压到非中文路径，含中文的路径必出错。
2、完整解压后，运行main.exe。将单个/多个图片拖入工具，等待提示完成后，在运行目录下的out目录内可找到扣好的图片。
3、如果需要alpha图，可勾选输出-保留蒙版
注：
1、模型菜单内，效率优先为PP-MattingV2（默认），精度优先为PP-Matting，可根据具体需求选择。
2、如果使用精度优先，等待时间会比较长
3、工具使用CPU版的PaddlePaddle，非GPU版本
AI一键抠图
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。