rmbg-video

使用 rembg AI 模型逐帧去除视频背景，输出带透明通道的 VP8 WebM 视频，保留原音频。

系统要求

• Python >= 3.9
• ffmpeg 和 ffprobe 已安装并在 PATH 中

安装

pip install rmbg-video

使用方式

命令行

# 基本用法
rmbg-video input.mp4
rmbg-video input.mp4 output.webm

# 选择模型
rmbg-video input.mp4 --model u2net

# 调节质量 (0-63，越小越好)
rmbg-video input.mp4 --crf 5

# 输出不含透明通道的普通 WebM
rmbg-video input.mp4 --no-alpha

# 跳过音频处理
rmbg-video input.mp4 --no-audio

# 强制使用 CPU
rmbg-video input.mp4 --no-gpu

# 保留临时文件用于调试
rmbg-video input.mp4 --keep-temp

# 测试模式：只处理前5帧（快速预览效果）
rmbg-video input.mp4 --test

Web 界面

启动 Web 服务后，团队成员可通过浏览器上传视频、配置参数并预览处理结果。处理任务自动排队，单 GPU 串行执行。

# 启动 Web 服务
rmbg-video-web

# 或通过 Python 模块启动
python -m rmbg_video.web

启动后访问 http://localhost:7860，界面功能：

• 上传视频 — 支持 .mp4 / .webm / .mov / .avi / .mkv 格式
• 参数配置 — 所有 CLI 参数均可通过界面调整，测试模式（仅处理前 5 帧）快捷开关位于最前
• 排队处理 — 多人同时提交时自动排队，显示队列状态，单任务串行处理
• 透明预览 — 结果视频以灰色棋盘格为背景预览，直观查看透明通道效果
• 下载结果 — 处理完成后可直接下载 WebM 视频

选项

工作原理

1. 使用 ffmpeg 管道流式解码视频为原始 RGBA 帧
2. 通过 rembg AI 模型逐帧去除背景，应用 alpha matting 平滑边缘
3. 通过 ffmpeg 管道编码为 VP8 + yuva420p 像素格式（支持透明通道）
4. 提取原音频为 Opus 编码，与视频流合并输出最终 WebM

GPU配置相关

• 用的是cuda12.8版本

• 要卸载 onnxruntime

  • uv pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu onnxruntime-azure -y
  • uv pip install onnxruntime-gpu

• 安装cuda

• 安装cudnn

• 根据错误提示把C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.23\bin\12.9\x64,E:\AI\rmbg-video\.venv\Lib\site-packages\tensorrt_libs 等dll所在路径加入到系统path中

• uv pip install tensorrt-cu12==10.9.0.34

许可证

MIT