# anime-seg-rs

anime-seg-rsは、[anime-segmentation](https://github.com/SkyTNT/anime-segmentation)
の推論部分をRustで実装したものです。このツールは、画像からアニメキャラクターをセグメンテーション（分割抽出）するために使用されます。

## 重要な注意点

- ONNXモデルを用いた推論のみ

## 機能

- ディレクトリ内の画像のバッチ処理
- 様々な画像フォーマット（PNG、JPEG、WebP）のサポート
- CUDAによる高速化（オプション）
- マルチスレッド処理
- 処理状況を追跡するプログレスバー

## 前提条件

- Rust 1.68以降
- CUDAツールキット（オプション）

## インストール

1. リポジトリをクローンします：
   ```shell
   git clone https://github.com/yourusername/anime-seg-rs.git
   cd anime-seg-rs
   ```

2. プロジェクトをビルドします：
   ```shell
   cargo build --release
   ```

   CUDAサポートを有効にする場合は、`cuda`を追加します：
   ```shell
   cargo build --release --features cuda
   ```

## 使用方法

以下のコマンドでツールを実行します：

```shell
anime-seg-rs --model-path <モデルパス> [オプション] <入力ディレクトリ> <出力ディレクトリ> 
```

### 引数：

- `--model-path, -m`: ISNetモデルファイルのパス（ONNXフォーマット）
- `--format, -f`: 出力画像フォーマット（デフォルト: "png"）
- `--device-id, -d`: CUDA デバイスID（デフォルト: 0）
- `--batch-size, -b`: バッチサイズ（デフォルト: 1）

### 使用例：

```shell
anime-seg-rs --input-dir ./input_images --output-dir ./output_images --model-path ./isnet_fp16.onnx --format png
```

## ソースからのビルド

ソースからプロジェクトをビルドするには、RustとCargoがインストールされていることを確認してから、以下を実行します:

```shell
cargo build --release
```

## モデルの互換性と最適化

このRust実装は、元のanime-segmentationプロジェクトのISNet ONNXモデルで動作するように
設計されています。事前学習済みのISNetモデルは [Hugging Face](https://huggingface.co/skytnt/anime-seg)
からダウンロードできます。

## ライセンス

- [Apache License 2.0](LICENSE)

## 謝辞

- [SkyTNT](https://github.com/SkyTNT)による元の[anime-segmentation](https://github.com/SkyTNT/anime-segmentation)プロジェクト