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HivisionIDPhotos

हल्का और कुशल ओपन-सोर्स AI आईडी फोटो जनरेशन और मैटिंग टूल।

फोटोग्राफरों के लिए AI आईडी फोटो

स्थानीय मैटिंग और फेस अलाइनमेंट के साथ मानक आईडी और लेआउट फोटो जनरेट करें।

हमेशा के लिए मुफ़्त · ओपन सोर्स · Apache-2.0
✓ Light setup✓ ब्राउज़र-आधारित✓ रियल-टाइम सहयोग
7.3
ZEKAI
ओपन-सोर्स आईडी फोटो यूटिलिटी
फ्री & ओपन सोर्स · फ़ोटोग्राफ़र
सेटअप की आसानी5
उपयोगिता8
रखरखाव7
समुदाय9.2
★ 21,662
गिटहब
Jul 2026
अपडेटेड
Apache-2.0
लाइसेंस
🛠 खुद होस्ट नहीं करना चाहते? हम इसे सेट कर सकते हैं →
⚡ त्वरित उत्तर

HivisionIDPhotos स्वचालित आईडी फोटो निर्माण, मैटिंग और साइज़िंग के लिए बनाया गया एक ओपन-सोर्स Python टूल है। यह पेशेवर फोटोग्राफरों और डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जो पासपोर्ट और आईडी जनरेशन वर्कफ़्लो को स्थानीय या वेब अनुप्रयोगों में एकीकृत करना चाहते हैं।

इस पर चलता है
Cross-platform
होस्टिंग
Self-host
भाषाएँ
Python
लाइसेंस
Apache-2.0

यह क्या है

यह सॉफ्टवेयर पृष्ठभूमि मैटिंग मॉडल जैसे MODNet, BiRefNet, और RMBG को चेहरा पहचान (MTCNN, RetinaFace, या Face++) के साथ मिलाकर आईडी फोटो की पृष्ठभूमि को क्रॉप, रीसाइज़ और बदलता है। इसमें एक Gradio इंटरफ़ेस शामिल है जो कस्टम HEX पृष्ठभूमि रंगों, ब्यूटी फिल्टर, प्रिंट लेआउट और 300DPI JPEG आउटपुट का समर्थन करता है।

किसके लिए

यह उन फोटोग्राफरों और स्टूडियो के लिए उपयुक्त है जिन्हें थोक आईडी फोटो प्रोसेसिंग या कस्टम प्रिंट लेआउट के लिए स्वचालित पाइपलाइन की आवश्यकता है। यह उन गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त नहीं है जिन्हें कोड, python पर्यावरण, या Docker कंटेनरों को संभाले बिना उपयोग के लिए तैयार कमर्शियल डेस्कटॉप एप्लिकेशन की आवश्यकता है।

मुख्य विशेषताएँ

हल्के मैटिंग मॉडल

MODNet और BiRefNet सहित कई ऑफ़लाइन बैकग्राउंड हटाने वाले मॉडल का समर्थन करता है।

प्रिंट लेआउट टैब

क्रॉप लाइनों के साथ 6-इंच, 5-इंच, A4, 3R, और 4R फोटो लेआउट शीट जनरेट करता है।

API और Docker समर्थन

बीस्ट मोड मेमोरी कैचिंग के विकल्पों के साथ FastAPI या Docker के माध्यम से तैनात करने योग्य।

लचीला साइज़ और रंग

मिलीमीटर में आयाम कस्टमाइज़ करें और CSV कॉन्फ़िगरेशन या HEX इनपुट के माध्यम से बैकग्राउंड रंग चुनें।

कैसे शुरू करें

3 चरणों में तैयार

1
रिपॉजिटरी को क्लोन करें और आवश्यक Python और ऐप निर्भरता (dependencies) इंस्टॉल करें।
2
स्थानीय निर्देशिका में पोर्ट्रेट मैटिंग वजन प्राप्त करने के लिए मॉडल डाउनलोड स्क्रिप्ट चलाएं।
3
Python का उपयोग करके स्थानीय रूप से Gradio डेमो लॉन्च करें या Docker के माध्यम से सेवा शुरू करें।
सच कहें तो

हमारा ईमानदार फैसला

क्या अच्छा है

  • हल्के मैटिंग मॉडल के साथ CPU पर पूरी तरह से ऑफ़लाइन चलता है।
  • क्रॉप लाइनों के साथ मानक शीट आकार के लिए प्रिंट लेआउट विकल्प शामिल हैं।
  • Gradio वेब डेमो और FastAPI बैकएंड सर्विस दोनों प्रदान करता है।
  • कस्टम बैकग्राउंड HEX इनपुट और फेस रोटेशन अलाइनमेंट का समर्थन करता है।

कहाँ कमी है

  • Python निर्भरता (dependencies) सेट अप करने और मॉडल वजन (weights) डाउनलोड करने के लिए तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है।
  • BiRefNet जैसे उच्च-सटीकता वाले मॉडल के लिए महत्वपूर्ण RAM या समर्पित NVIDIA GPU की आवश्यकता होती है।
  • Face++ जैसे ऑनलाइन चेहरा पहचान विकल्पों के लिए बाहरी API कुंजियों की आवश्यकता होती है।
लागत

मूल्य & लाइसेंस

Free under its open source license. The only cost is running it on your own hardware or server infrastructure.

पेड वर्क

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प्रश्न

सामान्य प्रश्न

क्या मैं इस टूल को ऑफ़लाइन उपयोग कर सकता हूँ?

हाँ, MTCNN और MODNet जैसे डिफ़ॉल्ट मॉडल बिना इंटरनेट एक्सेस के आपके CPU पर पूरी तरह से ऑफ़लाइन चलते हैं।

मैं मानक आईडी आयाम कैसे बदलूँ?

आयामों को जोड़ने या बदलने के लिए आप डेमो एसेट फ़ोल्डर में स्थित size_list_CN.csv फ़ाइल को संशोधित कर सकते हैं।

क्या मैं GPU के साथ प्रोसेसिंग को तेज कर सकता हूँ?

हाँ, यदि आप संबंधित ONNX Runtime GPU और CUDA ड्राइवर इंस्टॉल करते हैं, तो BiRefNet मॉडल NVIDIA GPU त्वरण का समर्थन करता है।

रडार

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