Krita Vision ML：如何通过神经网络实现高效图像分割与编辑
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kr/krita-ai-tools 基于计算机视觉的Krita插件通过集成先进的神经网络模型，为数字艺术家提供了全新的图像编辑工作流程。该插件采用模块化架构设计，在保持与Krita核心功能无缝集成的同时，实现了基于深度学习的智能选区生成、背景移除和图像修复功能。
技术架构与实现原理
Vision ML插件的核心架构建立在vision.cpp推理引擎之上，通过VisionModels类统一管理多个神经网络模型。该类的静态工厂方法create()确保在插件生命周期内模型实例的单例化，避免重复加载带来的资源浪费。
图像分割技术实现
插件集成了Meta AI的Segment Anything Model（SAM）及其优化版本MobileSAM，通过VisionMLImage结构体实现Krita画布数据与神经网络输入格式的转换。当用户执行点选或框选操作时，系统调用predictSegmentationMask方法，将用户输入的空间坐标转换为模型可理解的提示信息。
// 从VisionML.h提取的关键方法
visp::image_data predictSegmentationMask(visp::i32x2 point);
visp::image_data predictSegmentationMask(visp::box_2d box);
SegmentationToolHelper类作为分割工具的核心实现，封装了从图像预处理到选区应用的全流程。该类的processImage方法负责将Krita图层数据转换为适合神经网络处理的格式，而applySelectionMask方法则处理用户交互并生成最终选区。
图：基于点提示的智能分割效果，神经网络根据单点坐标生成完整对象掩码
背景移除算法解析
Background Removal Filter基于BiRefNet模型实现二分分割，该模型通过双向参考机制提升前景-背景分离的精度。模型采用.gguf格式，支持在CPU和GPU后端之间灵活切换，确保在不同硬件配置下的最佳性能表现。
模型管理与性能优化
VisionModels类提供了统一的模型管理接口，支持动态加载和卸载不同任务的专用模型。通过setModelName方法，用户可以在运行时切换模型，而backendDeviceDescription方法则提供当前计算设备的详细信息，便于性能调优。
多后端支持机制
插件支持CPU和GPU两种计算后端，用户可通过VisionMLBackendWidget在图形界面中实时切换。这种设计使得资源受限的用户也能获得可接受的性能，同时为高性能硬件提供加速支持。
// 后端切换相关方法
visp::backend_type backend() const;
bool setBackend(visp::backend_type backend);
QString backendDeviceDescription() const;
图：基于边界框提示的区域分割，神经网络分析框内内容并生成多个候选掩码
实际应用场景与技术细节
精确模式与快速模式对比
SegmentationMode枚举定义了两种分割模式：fast和precise。快速模式基于MobileSAM模型，在保持合理精度的同时实现毫秒级响应；精确模式则使用完整的SAM模型，在复杂场景下提供更准确的分割结果。
图像修复技术实现
Inpainting工具集成MI-GAN模型，采用生成对抗网络架构实现小区域的内容填充。该工具在src/inpaint/目录下实现，通过inpaint方法接收源图像和掩码输入，生成自然的修复效果。
安装配置与开发指南
插件集成方式
从版本2.0开始，插件采用Python扩展方式安装。用户可通过Krita的Tools › Scripts › Import Python Plugin from File...导入.zip安装包。
源码构建流程
要将插件集成到Krita源码树中构建，需要在krita/plugins/CMakeLists.txt文件中添加add_subdirectory(krita-ai-tools)指令。这种设计确保了插件与Krita核心功能的深度集成。
技术演进与未来展望
当前版本主要专注于静态图像的分割与编辑功能，未来可能扩展至视频序列处理、实时交互优化等方向。随着神经网络技术的不断发展，插件架构也为后续模型升级和功能扩展预留了充分的空间。
Vision ML插件代表了开源数字艺术工具与人工智能技术融合的重要里程碑。通过将先进的计算机视觉算法集成到成熟的创作工作流中，它为专业艺术家和开发者提供了探索新创作可能性的技术平台。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
