Repolode
nikopueringer

nikopueringer/CorridorKey2.0

Модель на базе ИИ для кеинга по зелёному и синему фону: создаёт альфа-матты и цвет переднего плана из видео, запускается на Python с GPU NVIDIA.

Open source альтернатива:KeylightUltimatte

Звёзды
886
Форки
98
Открытые issues
5
Последний коммит
7 дней назад

Что это?

CorridorKey 2.0 — модель для кеинга видео с зелёным или синим фоном. Для каждого кадра она предсказывает альфа-матту и очищенный цвет переднего плана. Модель может работать без подсказки, с подсказкой в виде матты для первого кадра или с видео подсказок для всех кадров.

В репозитории есть Python-пайплайн инференса с CLI-инструментом (infer.py) и пошаговым лаунчером с перетаскиванием файлов для Windows и Linux. Среди выходных материалов — превью матты и переднего плана, проверочный рендер с шахматным фоном и вырезанный объект с настройкой подавления цветового ореола (despill). Результат можно сохранить в виде видео, закодированного через ffmpeg, или последовательности изображений OpenEXR без отсечения HDR-значений. На вход принимаются видеофайлы и папки с кадрами, в том числе в линейном EXR.

Для работы кода необходимы GPU NVIDIA с PyTorch, собранным с поддержкой CUDA, и ffmpeg в PATH. Потребление памяти регулируется размером окон Hann и режимом low-VRAM, предназначенным для длинных роликов и видеокарт с небольшим объёмом памяти. Модель и код распространяются по лицензии некоммерческого типа с дополнительными условиями, поэтому перед коммерческим использованием ознакомьтесь с лицензией.

Ключевые возможности

  • 01Создаёт альфа-матты и цвет переднего плана для видео с зелёным или синим фоном.
  • 02Работает без подсказки, с подсказкой в виде матты для первого кадра или с видео подсказок для всех кадров.
  • 03Сохраняет превью в виде видео через ffmpeg или последовательности OpenEXR без отсечения HDR-значений.
  • 04Создаёт проверочные рендеры с шахматным фоном и вырезанные объекты с настройкой подавления цветового ореола (despill).
  • 05Автоматически выбирает размер временного окна и режим low-VRAM с учётом объёма памяти GPU.

Сценарии использования

  • Кеинг кадров с зелёным или синим фоном в VFX- и композитинг-пайплайнах.
  • Создание матт для проверочных рендеров перед финальным композитингом.
  • Обработка линейных EXR-плейтов для HDR-композитинга.
  • Пакетный кеинг роликов из папки через командную строку.

Быстрый старт

  1. 1

    Создайте виртуальное окружение Python

    python -m venv venv
  2. 2

    Активируйте виртуальное окружение

    source venv/bin/activate
  3. 3

    Установите PyTorch с поддержкой CUDA и остальные зависимости

    pip install torch==2.9.1 torchvision==0.24.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 && pip install -r requirements.txt
  4. 4

    Скачайте веса модели (около 5 ГБ) и запустите инференс на видеоклипе

    python scripts/download_weights.py

Что важно знать

  • Требуется видеокарта NVIDIA как минимум с 4 ГБ видеопамяти (рекомендуется RTX 30-й серии или новее).
  • В PATH должен быть ffmpeg, а PyTorch должен поддерживать CUDA.
  • Для скачивания потребуется около 5 ГБ весов модели.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое CorridorKey2.0?
Модель на базе ИИ для кеинга по зелёному и синему фону: создаёт альфа-матты и цвет переднего плана из видео, запускается на Python с GPU NVIDIA. CorridorKey 2.0 — модель для кеинга видео с зелёным или синим фоном. Для каждого кадра она предсказывает альфа-матту и очищенный цвет переднего плана. Модель может работать без подсказки, с подсказкой в виде матты для первого кадра или с видео подсказок для всех кадров.
CorridorKey2.0 можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
CorridorKey2.0 распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
CorridorKey2.0 всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в CorridorKey2.0 — 15 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать CorridorKey2.0?
Кеинг кадров с зелёным или синим фоном в VFX- и композитинг-пайплайнах. Создание матт для проверочных рендеров перед финальным композитингом. Обработка линейных EXR-плейтов для HDR-композитинга. Пакетный кеинг роликов из папки через командную строку.
Как установить CorridorKey2.0?
Создайте виртуальное окружение Python: python -m venv venv Активируйте виртуальное окружение: source venv/bin/activate Установите PyTorch с поддержкой CUDA и остальные зависимости: pip install torch==2.9.1 torchvision==0.24.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 && pip install -r requirements.txt Скачайте веса модели (около 5 ГБ) и запустите инференс на видеоклипе: python scripts/download_weights.py
Где скачать CorridorKey2.0?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/nikopueringer/CorridorKey2.0

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Учебная программа Microsoft по ИИ для начинающих: 12 недель и 24 урока о символическом ИИ, нейросетях, компьютерном зрении, NLP и этике, с ноутбуками на PyTorch и TensorFlow.

70,1 тыс.13,6 тыс.Jupyter NotebookMITОбновлён 23 часа назад

Кроссплатформенный фреймворк и готовые ML-решения для запуска моделей компьютерного зрения, аудио и текста на мобильных устройствах, в вебе, на десктопе и IoT.

37,4 тыс.6,2 тыс.C++Apache-2.0Обновлён 2 часа назад