MatAnyone本地部署,视频分割处理,绿幕抠像(WIN/MAC)

大家好，今天要和大家分享的项目是MatAnyone，与上一篇分享的SAM2LONG类似，不过上次的分享没有提到如何在 MAC 上部署，后来有小伙伴私信说希望能出一个 MAC 版本的。那正好看到MatAnyone这个项目顺手就写下来。该项目基于SAM2同样可以一键抠出视频中的主体，快速输出绿幕视频或者是AlphaMask视频。本篇会分享本地手动部署流程以及MatAnyone的使用方法。

以下是手动部署的步骤，也可以直接使用一键包进行部署。

手动部署

克隆代码仓库

git clone https://github.com/pq-yang/MatAnyone
cd MatAnyone

创建 Conda 虚拟环境

conda create -n matanyone python=3.10 -y

安装依赖

pip install -e .

pip3 install -r hugging_face/requirements.txt

安装FFmpeg

# macOS
brew install ffmpeg

# Windows (通过 Chocolatey)
choco install ffmpeg

# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg

安装pytorch

windows

安装 CUDA 12.8 支持的 PyTorch 套件，启用 GPU 加速。

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

MAC

pip3 install torch torchvision torchaudio

MAC部署需要修改下matanyone_wrapper.py第44行

 device = torch.device("mps") if torch.backends.mps.is_available() else torch.device("cpu")
    mask = torch.from_numpy(mask).to("cpu")


    frames_np = [frames_np[0]]* n_warmup + frames_np

    frames = []
    phas = []
    for ti, frame_single in tqdm.tqdm(enumerate(frames_np)):
        image = to_tensor(frame_single).to("cpu").float()

运行

首次运行会自动下载模型

python hugging_face/app.py

使用教程

上传需要处理的视频

点击加载视频

点击右边的区域可以选择蒙版

支持多选

选择完成后点击下方的视频抠图

最后输出绿幕视频以及Alpha视频

配置需求

Windows

WindowsN卡需10G显存

如果运行报错，需要安装cuda12.8

https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive

支持50系显卡

MAC

MAC Apple Silicon M1/M2/M3/M4 芯片

10G内存以上

关于速度

11秒视频(每秒24帧)

4090完成花费60秒左右。

5090完成花费45秒左右。

MAC M1 MAX完成花费20分钟左右。

整合包获取

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夸夸夸盘：
https://pan.quark.cn/s/9160ab732d7b

度度度盘:
https://pan.baidu.com/s/1OKOTyzo-PW9Zd3HVK4QK0w?pwd=p7x3

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