update

app.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+import gradio as gr
+import torch
+from torchvision import transforms
+from transformers import AutoModelForImageSegmentation
+from PIL import Image
+
+# Muat model
+model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained(
+    "briaai/RMBG-2.0",
+    trust_remote_code=True
+)
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+model.to(device)
+model.eval()
+
+# Transformasi untuk penyesuaian ukuran gambar
+transform_image = transforms.Compose([
+    transforms.Resize((1024, 1024)),
+    transforms.ToTensor(),
+    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]),
+])
+
+def remove_background(image: Image.Image):
+    """
+    Menghilangkan latar belakang dari gambar yang diunggah.
+    """
+    img = image.convert("RGB")
+    orig_size = img.size
+
+    # Pre‑process dan pindahkan ke device (CPU/GPU)
+    input_images = transform_image(img).unsqueeze(0).to(device)
+    with torch.no_grad():
+        preds = model(input_images)[-1].sigmoid().cpu()
+
+    # Konversi prediksi ke PIL dan ubah ukurannya ke ukuran asli
+    pred = preds[0].squeeze()
+    pred_pil = transforms.ToPILImage()(pred)
+    mask = pred_pil.resize(orig_size)
+
+    # Tambahkan channel alpha (latar belakang transparan)
+    img.putalpha(mask)
+    return img
+
+# Membuat antarmuka Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=remove_background,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="Unggah gambar"),
+    outputs=gr.Image(type="pil", label="Gambar tanpa latar"),
+    title="BRIA RMBG‑2.0 – Penghapus Latar Belakang",
+    description="Model RMBG‑2.0 dari BRIA AI (non-komersial). Unggah gambar dan dapatkan gambar dengan latar transparan."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+transformers>=4.38.0
+torch
+torchvision
+gradio>=4.42.0
+Pillow