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LiYing 是一个为照相馆设计的开源证件照后期处理工具。项目灵感源于作者希望帮助家人减轻繁琐的修图工作,因此核心理念是“离线运行”。这意味着所有图像识别、背景替换、角度校正等操作均在本地计算机完成,无需将顾客照片上传至云端,从根本上杜绝了信息泄露的风险。
技术上,LiYing 整合了 Yunnet 人脸检测、RMBG-1.4/2.0 主体抠图、yolov8n-pose 姿态识别等前沿模型,实现了高精度的自动化处理。它不仅能一键完成背景更换、角度校正和标准裁切,还能进行批量处理和多尺寸自动排版,将原本需要数十分钟的人工操作缩短至分钟级。项目采用 AGPL-3.0 开源许可证,代码全部公开,并提供中英双语文档。
官网入口地址:https://github.com/aoguai/LiYing
下载地址:https://github.com/aoguai/LiYing/releases
功能介绍
LiYing 提供了一套完整的证件照制作解决方案,主要功能包括:
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人脸与人体自动识别:集成 Yunnet、yolov8n-pose 等模型,能够精准定位人脸关键点并识别人体姿态,为后续校正和裁切提供依据。
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智能角度自动纠正:根据检测到的人体关键点(如肩膀、眼睛的倾斜角度),自动旋转和校正照片,确保人物头部居中、姿态端正,符合严格的证件照标准。
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背景颜色自由替换:依托 RMBG-1.4/2.0 等高精度抠图模型,可将人物主体从原背景中精细分离,并支持替换为任意纯色背景(如红、白、蓝),满足不同证件的要求。
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任意尺寸自动裁切与排版:支持预设或自定义证件照尺寸,可一次性生成一寸、二寸等多种规格。自动排版功能可将不同尺寸照片智能排列在标准相纸上,省去人工计算和手动拼版的麻烦。
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图像智能压缩:集成了作者另一个开源项目 AGPicCompress(基于 mozjpeg、pngquant),能在保持视觉质量的前提下,显著减小照片文件大小,便于上传和存储。
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灵活的配置与操作方式:提供从命令行到图形界面的多种版本。
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CLI版本:单文件可执行程序,通过命令行参数运行,适合集成到自动化脚本中批量处理。
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BAT版本:包含完整Python环境,支持批处理脚本,适合需要批量处理但无需图形界面的场景。
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WebUI版本:提供完整的网页图形用户界面,通过浏览器访问操作,功能,使用最直观。
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同时,每个版本都提供 Compatible(兼容老系统)和 Latest(追求新能)两种类型,以适配不同电脑环境。
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应用场景
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普通照相馆/冲印店:日常的证件照拍摄量巨大,LiYing 可对接拍摄流程,实现快速出片,减少客户等待时间,高峰期的接单能力明显提升。
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学校/机构的批量采集:在新生入学或员工入职等需要集中采集证件照的场景下,工作人员可现场拍摄、即时处理、统一规格,确保全校或全公司证件照背景、尺寸一致。
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政务服务中心的配套设备:可集成到自助拍照设备中,为办事群众提供标准化的证件照即拍即处理服务,离线特性尤符合政务网络的安全要求。
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个人在家自制证件照:普通用户用手机拍好后,可在自己的电脑上通过 LiYing 离线完成处理,既保护了隐私,又节省了去照相馆的费用和时间。
补充信息
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项目定价:LiYing 是免费的开源软件,采用 AGPL-3.0 许可证,用户可以自由使用、修改和分发。
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应用示例:在典型的照相馆工作流中,摄影师拍摄完一组照片后,可将直接导入 LiYing。软件会批量自动完成抠图、背景换色、角度纠偏和一寸、二寸等多种规格的裁切排版。工作者只需确认一下,即可直接打印,整套流程下来,后期处理环节的时间大约能缩短70%。
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LiYing常见问题
LiYing是由开发者aoguai创建的开源项目,项目的初衷是为了帮助父母减轻繁琐的证件照后期处理工作。
LiYing是一套离线的证件照后期自动化处理软件,为照相馆等场景设计,能用AI模型自动完成抠图、换背景、校正角度和排版等工作。
你可以从GitHub的Releases页面下载适合你系统的版本。如果只是简单批处理,可以选CLI或BAT版本;如果想有网页操作界面,就下载WebUI版本。解压后,根据版本类型,通过命令行或打开网页界面上传照片就能处理。
是的,LiYing是免费的开源软件,没有任何收费计划。
非常安全。它的特点就是离线运行,所有图像处理都在你自己的电脑上完成,顾客的照片根本不会上传到互联网,从根本上保护了隐私。
如果你每天有大量照片要处理,可以试试使用CLI版本,并把它集成到你自己的批处理脚本或自动化工作流里,这样无需任何手动操作就能完成全自动处理。
核心特色是本地AI自动排版和一键换背景。你只需要导入照片,软件就能自动识别、校正,并按预设标准生成多种尺寸的排版照,非常符合照相馆快速、一致出片的需求。
目前提供的整合包主要适用于Windows7SP1及以上版本的操作系统。对于macOS和Linux用户,由于项目是开源的,可以尝试从源代码手动运行。
这和你选择的模型版本有关。使用Latest版本搭配较新的依赖库,性能会更好。普通的办公电脑,同时处理几张照片时运行都很流畅。如果是非常老旧的电脑,建议选择标有Compatible的版本。