Das Freistellen von Objekten in Fotos per KI war schon öfter Thema der Softwaretipps.
Die KI-Techniken und die Modelle dazu entwickeln sich weiter – genauso wie die Installationswege für KI-Anwendungen. Für Python-basierte Tools haben sich die Installationswege geändert, um Python-Programme und zugehörige Bibliotheken sauber in eigenen Laufzeitumgebungen zu isolieren. Die folgende handliche Anleitung zeigt die Installation des KI-Tools Rembg über den Paketmanager Miniconda.

Bei der Installation von Python-Programmen half in der Vergangenheit der Paketmanager pip. Um das Problem konkurrierender Bibliotheken und unlösbarer Abhängigkeiten in den Griff zu bekommen, unterstützen aktuelle Linux-Distributionen pip jedoch nicht mehr. Ist damit pip aus der Welt und der Python Package Index unerreichbar? Nein – so weit gehen die Distributionen nicht. Sie verlangen von Anwendern aber, dass externe Python-Pakete in einer virtuellen Python-Umgebung installiert werden. Dafür gibt es seit Ubuntu 23.04 und Debian 12 den Paketmanager „pipx“. Dieser ist weiterhin dazu geeignet, aus dem Python-Package-Index kleinere Tools mit wenigen Abhängigkeiten zu installieren.

Miniconda: KI-Werkzeuge umfassen üblicherweise eine große Zahl an weiteren Python-Bibliotheken sowie Modelldateien – das ist oft zu viel für den Paketmanager pipx. Diese Art von Programmen sind im Rahmenwerk von Anaconda (https://docs.anaconda.com/miniconda) unter Linux besser aufgehoben. Der Paketmanager Miniconda erstellt isolierte Umgebungen für umfangreiche Python-Projekte und erleichtert die Installation vieler freier KI-Tools anhand eines gut gepflegten Onlinerepositorys. Vor der Verwendung muss Miniconda anhand seines Installationsprogramms eingerichtet werden. Dazu erstellt das Kommando

mkdir ~/miniconda3

im Terminal ein neues Installationsverzeichnis und

cd ~/miniconda3

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

lädt dort die neueste Miniconda-Version herunter (150 MB).  Anschließend startet

bash ~/miniconda3/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -u -p ~/miniconda3

die Installation. Dann löscht

rm ~/miniconda3/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

das nicht mehr benötigte Installationsarchiv und

~/miniconda3/bin/conda init bash

initialisiert Miniconda in der Bash-Shell.

Rembg: Nun kann die Paketverwaltung Miniconda dazu dienen, die aktuelle Version des KI-Tools Rembg einzurichten. Rembg macht ausgiebig von der Deep-Learning-Bibliothek Py­torch Gebrauch. Zunächst erstellt das Kommando

conda create -n rembg python=3.11 anaconda

eine neue Python-Umgebung mit dem Namen „rembg“ und dem Python-Interpreter 3.12. Dann geht

conda activate rembg

in diese isolierte Umgebung hinein und der Befehl

conda install conda-forge::rembg

installiert dort Rembg. In dieser Umgebung ist es danach einsatzbereit: Um von einer Bilddatei in einem beliebigen Format den Hintergrund zu entfernen, wird es mit dem Kommando

rembg i [bild] [bild_neu]

in seiner Conda-Umgebung aufgerufen. Vor der Bearbeitung lädt Rembg noch temporär einen Datensatz zur Mustererkennung herunter, was einige Sekunden dauern kann. Ideal für die Stapelverarbeitung ist der Schalter „-p“:

rembg -p [ordner] [ordner_neu]

Alle Bilddateien im ersten Ordner werden bearbeitet und im zweiten Ordner gespeichert. Damit ist Rembg eine echte Zeitersparnis, wenn beispielsweise für einen Produktkatalog oder eine Webseite mehrere Bilddateien bearbeitet werden müssen. Rembg ist nicht unfehlbar und hat seine Probleme mit Haaren oder halbtransparenten Motiven,  spart aber viele Stunden Arbeit.

Deinstallieren: KI-Werkzeuge fordern oft beträchtliche Datenmengen. Ein installiertes Tool wie Rembg in Miniconda entfernt der Befehl

conda remove -n rembg --all

wieder. Um Miniconda komplett aus Framework zu deinstallieren, öffnet man die Datei „~/.bashrc“ im Home-Verzeichnis in einem Texteditor und entfernt den gesamten Codeblock zwischen den Zeilen

# >>> conda initialize >>>

und kann danach das Installationsverzeichnis „~/miniconda3“ löschen.