DefTruth

> 能否参考MNN的说明文档那样，https://www.yuque.com/mnn/cn/build_windows 稍微组织下Windows下的部署门槛？ 首先感谢您的建议❤️~ 工作日比较忙，周末再搞一下。恐怕很难弄的和MNN这些这么专业。之后会直接放一个在windows10下编译好的动态库出来。暂且先把这个项目看成是许多模型C++推理的工程样例集合吧，你可以抠出与你任务相关的例子来魔改，应该很容易就能用到新任务或新模型上，比如 #50 。或者，你可以先看下上面贴的几个讨论和[中文版文档](https://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/blob/main/README.zh.md)，看看能否先玩起来。

> 你好 有个问题请教 我跑起来了抠图的demo 但是非常非常非常非常慢 20秒的视频 扣一次要15分钟 才能输出最终文件 有可能是哪里不对呢 如果是在CPU跑的话是比较慢的，而且也和视频分辨率相关，分辨率越高速度越慢。CPU达不到实时，你可以下RVM的论文，里面有提到需要GPU才可能实时

> > > 你好 有个问题请教 我跑起来了抠图的demo 但是非常非常非常非常慢 20秒的视频 扣一次要15分钟 才能输出最终文件 有可能是哪里不对呢 > > > > > > 如果是在CPU跑的话是比较慢的，而且也和视频分辨率相关，分辨率越高速度越慢。CPU达不到实时，你可以下RVM的论文，里面有提到需要GPU才可能实时 > > 另外 看到您之前在#10里面的讨论 问题是关于gpu的 最后看到二位讨论到了cuda 意思是我必须使用N卡 才能使用gpu渲染 是嘛 A卡或者核显这些都将是龟速的？ 不好意思 刚接触这些...

@hmk2012 你直接用输出的fgr_mat和pha_mat值就好了，pha_mat保存的就是alpha透明度，fgr_mat保存的就是前景。 ```C++ content.pha_mat = pmat; cv::merge(fgr_channel_mats, content.fgr_mat); cv::merge(merge_channel_mats, content.merge_mat); ``` 可以看下我另一个项目里的文档说明: https://github.com/DefTruth/RobustVideoMatting.lite.ai.toolkit

行吧，被大家催得我都良心不安了，我是没想到会有那么多人想用😂已经在安排各个操作系统的prebuilt了，windows、mac和linux的预计会在这两个礼拜放出来，到时可以不用编译直接使用了；android的会稍晚点

> 催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！催更Windows！！ 很抱歉，手上没有windows的电脑，所以windows的预编译计划不知道会推迟到什么时候，可能等我什么时候有windows电脑的时候吧。可以考虑使用mac和linux的版本。如果确实想用windows版本的话，可以参考： #207 的文档进行配置。

> @DefTruth 社区就不能完成预编译任务吗？快半年了，c++的预编译真的难于上青天吗？能否使用github的workflow自动完成预编译呢？再不行能否求助社区小伙伴帮忙呢？ 很抱歉~ 因为这是一个个人业余的开源项目，我并没有从这个开源项目中获取任何的收入来源，所以也不太可能为了这件事花费一笔钱去购买windows的电脑，也不打算在自己的电脑上安装windows虚机。这些c++工程都是我在做算法研究时顺便写下的，我并不是专门做推理引擎或跨平台开发的，只是由于有些热情，所以便整理了一下自己业余写的代码。我主要研究计算机视觉和虚拟人相关的算法，平时的工作压力也很大，所以这个开源项目也只能尽量维护，不可能做到十全十美。不是因为c++的预编译难于上青天，而是因为个人的精力实在有限。所以如果您急需要用到现成的工具和库，我比较推荐您使用比较成熟的mediapipe，tenginekit或MNN/TNN/NCNN本身自带的demo模型。或者您这可以找熟悉推理引擎的同事，编译这个库对他们来说是一件很简单的事。

> 说实话，很敬佩作者的开源精神，现在内卷这么严重，还能抽出精力来维护这个项目，相当不容易了；但是看到大部分人只是想白嫖。那些催更windows的，希望你能理解作者只是业余时间，作者也说了不会为了编译windwos而去购买一台windows电脑，你们等那么久就不能众筹一台windows电脑给作者过去么？😄 ！！！天啊！！！感谢小伙伴的理解！！！一起努力卷✋，这个开源项目还是会一直维护，只是个人的精力确实是有限的，很多东西没有办法一步到位哈哈，特定平台兼容就只能留给需要的同学自己去摸索了。

你需要额外编译GPU版本的onnxruntime的GPU版本的库哦，我这没专门测试，代码是不用改的，但链接的库需要改。 * onnxruntime 官方编译的包在这 [onnxruntime-win-gpu-x64-1.8.1.zip](https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/download/v1.8.1/onnxruntime-win-gpu-x64-1.8.1.zip ) 另外，有个小伙伴尝试了GPU下的测试 #9 ，应该是ok的

我这默认的线程数是1，你可以尝试别的线程数。 > > ```c++ > class LITE_EXPORTS YoloX : public BasicOrtHandler > { > public: > explicit YoloX(const std::string &_onnx_path, unsigned int _num_threads = 1) : // 线程数默认为1 > BasicOrtHandler(_onnx_path,...