前言
由于需要批量摳圖，原本是想用 MODNet 的，可惜最新的模型官方不開源，舊模型扣的人物邊緣有白邊。最后發現了 PP 飛槳。
飛槳（PaddlePaddle）以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎，集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發套件、豐富的工具組件于一體，是中國首個自主研發、功能豐富、開源開放的產業級深度學習平臺。
本程序封裝自 PP 飛槳的PaddleSeg（飛槳高性能圖像分割開發套件，端到端完成從訓練到部署的全流程圖像分割應用。）
工具內置了兩個模型 PP-Matting 和PP-MattingV2
以下說明節選自官方文檔：
PP-Matting 是 PaddleSeg 自研的高精度摳圖模型，通過引導流設計實現語義引導下高分辨率圖像摳圖。追求更高精度，推薦使用該模型。且該模型提供了 512 和 1024 兩個分辨率級別的預訓練模型。
PP-MattingV2 是 PaddleSeg 自研的輕量級摳圖 SOTA 模型，通過雙層金字塔池化及空間注意力提取高級語義信息，并利用多級特征融合機制兼顧語義和細節的預測。對比 MODNet 模型推理速度提升 44.6%，誤差平均相對減小 17.91%。追求更高速度，推薦使用該模型。
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提取碼：gprf
使用說明
1、工具應解壓到非中文路徑，含中文的路徑必出錯。
2、完整解壓后，運行 main.exe。將單個 / 多個圖片拖入工具，等待提示完成后，在運行目錄下的 out 目錄內可找到扣好的圖片。
3、如果需要 alpha 圖，可勾選輸出 – 保留蒙版
注：
1、模型菜單內，效率優先為 PP-MattingV2（默認），精度優先為 PP-Matting，可根據具體需求選擇。
2、如果使用精度優先，等待時間會比較長
3、工具使用 CPU 版的 PaddlePaddle，非 GPU 版本
