CorridorKey2.0은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

CorridorKey2.0은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

CorridorKey2.0은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. CorridorKey2.0의 마지막 커밋은 2026년 10월 15일입니다.

CorridorKey2.0은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

VFX 및 합성 파이프라인에서 그린 스크린이나 블루 스크린 촬영본을 키잉합니다. 최종 합성 전에 검토 렌더에 사용할 매트를 생성합니다. HDR 합성 워크플로에서 선형 EXR 플레이트를 처리합니다. 명령줄에서 클립 폴더를 일괄 키잉합니다.

CorridorKey2.0는 어떻게 설치하나요?

Python 가상 환경을 만듭니다: python -m venv venv 가상 환경을 활성화합니다: source venv/bin/activate CUDA 지원 PyTorch와 나머지 종속 항목을 설치합니다: pip install torch==2.9.1 torchvision==0.24.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 && pip install -r requirements.txt 모델 가중치(약 5 GB)를 다운로드하고 동영상 클립으로 추론을 실행합니다: python scripts/download_weights.py

CorridorKey2.0은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/nikopueringer/CorridorKey2.0

nikopueringer/CorridorKey2.0

NVIDIA GPU에서 Python으로 실행해 영상의 알파 매트와 전경 색상을 생성하는 AI 그린·블루 스크린 키잉 모델입니다.

대체할 수 있는 제품:Keylight Ultimatte

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 826
포크: 89
열린 이슈: 5
마지막 커밋: 7일 전

어떤 프로젝트인가요?

CorridorKey 2.0은 그린 스크린 및 블루 스크린 영상을 위한 비디오 키잉 모델입니다. 각 프레임의 알파 매트와 깨끗한 전경 색상을 예측하며, 힌트 없이 실행하거나 첫 프레임의 매트 힌트 하나 또는 모든 프레임의 전체 힌트 영상을 사용할 수 있습니다.

저장소에는 명령줄 도구(infer.py)를 사용하는 Python 추론 파이프라인과 Windows 및 Linux용 단계별 드래그 앤 드롭 실행기가 포함되어 있습니다. 출력에는 매트 미리보기, 전경 미리보기, 체커보드 검토 렌더, 디스필을 조절할 수 있는 컷아웃이 포함됩니다. 출력은 ffmpeg로 인코딩한 비디오나 클리핑되지 않은 HDR 값을 담은 OpenEXR 이미지 시퀀스로 저장할 수 있으며, 입력으로 비디오 파일이나 선형 EXR을 포함한 프레임 디렉터리를 사용할 수 있습니다.

이 코드를 사용하려면 CUDA를 지원하는 PyTorch가 설치된 NVIDIA GPU와 PATH에 등록된 ffmpeg가 필요합니다. Hann 윈도우 크기와 저VRAM 모드로 메모리 사용량을 관리하므로 긴 클립이나 메모리가 적은 GPU에서도 사용할 수 있습니다. 모델과 코드는 비상업적 성격의 라이선스와 추가 조건에 따라 공개되어 있으므로, 상업적으로 사용하기 전에 라이선스를 확인하세요.

핵심 기능

01그린 스크린 또는 블루 스크린 영상에서 알파 매트와 전경 색상을 생성합니다.
02힌트 없이 실행하거나 첫 프레임의 매트 힌트 또는 프레임별 전체 힌트 영상을 사용할 수 있습니다.
03ffmpeg 비디오 미리보기 또는 클리핑되지 않은 HDR 값을 담은 OpenEXR 시퀀스를 출력합니다.
04체커보드 검토 결과와 디스필을 조절할 수 있는 컷아웃을 제공합니다.
05GPU 메모리에 따라 시간 윈도우 크기와 저VRAM 모드를 자동으로 선택합니다.

활용 사례

VFX 및 합성 파이프라인에서 그린 스크린이나 블루 스크린 촬영본을 키잉합니다.
최종 합성 전에 검토 렌더에 사용할 매트를 생성합니다.
HDR 합성 워크플로에서 선형 EXR 플레이트를 처리합니다.
명령줄에서 클립 폴더를 일괄 키잉합니다.

빠른 시작

1
Python 가상 환경을 만듭니다
python -m venv venv
2
가상 환경을 활성화합니다
source venv/bin/activate
3
CUDA 지원 PyTorch와 나머지 종속 항목을 설치합니다
pip install torch==2.9.1 torchvision==0.24.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 && pip install -r requirements.txt
4
모델 가중치(약 5 GB)를 다운로드하고 동영상 클립으로 추론을 실행합니다
python scripts/download_weights.py

사용 전 알아둘 점

VRAM이 4 GB 이상인 NVIDIA GPU가 필요합니다(RTX 30 시리즈 이상 권장).
PATH에 ffmpeg가 있어야 하며, CUDA를 지원하는 PyTorch 환경이 필요합니다.
다운로드할 모델 가중치는 약 5 GB입니다.

포함된 컬렉션

컴퓨터 비전 라이브러리 및 도구

토픽

#green-screen #chroma-key #video-matting #compositing #pytorch #computer-vision #blue-screen #keying #machine-learning #vfx

자주 묻는 질문

CorridorKey2.0은(는) 무엇인가요?: NVIDIA GPU에서 Python으로 실행해 영상의 알파 매트와 전경 색상을 생성하는 AI 그린·블루 스크린 키잉 모델입니다. CorridorKey 2.0은 그린 스크린 및 블루 스크린 영상을 위한 비디오 키잉 모델입니다. 각 프레임의 알파 매트와 깨끗한 전경 색상을 예측하며, 힌트 없이 실행하거나 첫 프레임의 매트 힌트 하나 또는 모든 프레임의 전체 힌트 영상을 사용할 수 있습니다.
CorridorKey2.0은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: CorridorKey2.0은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
CorridorKey2.0은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. CorridorKey2.0의 마지막 커밋은 2026년 10월 15일입니다.
CorridorKey2.0은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: VFX 및 합성 파이프라인에서 그린 스크린이나 블루 스크린 촬영본을 키잉합니다. 최종 합성 전에 검토 렌더에 사용할 매트를 생성합니다. HDR 합성 워크플로에서 선형 EXR 플레이트를 처리합니다. 명령줄에서 클립 폴더를 일괄 키잉합니다.
CorridorKey2.0는 어떻게 설치하나요?: Python 가상 환경을 만듭니다: python -m venv venv 가상 환경을 활성화합니다: source venv/bin/activate CUDA 지원 PyTorch와 나머지 종속 항목을 설치합니다: pip install torch==2.9.1 torchvision==0.24.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 && pip install -r requirements.txt 모델 가중치(약 5 GB)를 다운로드하고 동영상 클립으로 추론을 실행합니다: python scripts/download_weights.py
CorridorKey2.0은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/nikopueringer/CorridorKey2.0

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.