diff --git a/README.md b/README.md
index 87fa639c..d030c421 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -111,6 +111,15 @@ python app.py
 
 # 🚀 Python 推理
 
+核心参数：
+
+- `-i`: 输入图像路径
+- `-o`: 保存图像路径
+- `-t`: 推理类型，有idphoto、human_matting、add_background、generate_layout_photos可选
+- `--matting_model`: 人像抠图模型权重选择，可选`hivision_modnet`、`modnet_photographic_portrait_matting`
+
+更多参数可通过`python inference.py --help`查看
+
 ## 1. 证件照制作
 
 输入 1 张照片，获得 1 张标准证件照和 1 张高清证件照的 4 通道透明 png
@@ -119,15 +128,21 @@ python app.py
 python inference.py -i demo/images/test.jpg -o ./idphoto.png --height 413 --width 295
 ```
 
-## 2. 增加底色
+## 2. 人像抠图
+
+```python
+python inference.py -i -t human_matting demo/images/test.jpg -o ./idphoto_matting.png --matting_model hivision_modnet
+```
+
+## 3. 透明图增加底色
 
 输入 1 张 4 通道透明 png，获得 1 张增加了底色的图像）
 
 ```python
-python inference.py -t add_background -i ./idphoto.png -o ./idhoto_ab.jpg  -c 000000 -k 30
+python inference.py -t add_background -i ./idphoto.png -o ./idhoto_ab.jpg  -c 4f83ce -k 30 -r 1
 ```
 
-## 3. 得到六寸排版照
+## 4. 得到六寸排版照
 
 输入 1 张 3 通道照片，获得 1 张六寸排版照
 
diff --git a/inference.py b/inference.py
index 53c71969..89f52ad3 100644
--- a/inference.py
+++ b/inference.py
@@ -10,36 +10,66 @@
     generate_layout_photo,
     generate_layout_image,
 )
+from hivision.creator.human_matting import (
+    extract_human_modnet_photographic_portrait_matting,
+    extract_human,
+)
 
 parser = argparse.ArgumentParser(description="HivisionIDPhotos 证件照制作推理程序。")
 
 creator = IDCreator()
 
+INFERENCE_TYPE = [
+    "idphoto",
+    "human_matting",
+    "add_background",
+    "generate_layout_photos",
+]
+MATTING_MODEL = ["hivision_modnet", "modnet_photographic_portrait_matting"]
+RENDER = [0, 1, 2]
+
 parser.add_argument(
     "-t",
-    "--type",
-    help="请求 API 的种类，有 idphoto、add_background 和 generate_layout_photos 可选",
+    help="请求 API 的种类",
+    choices=INFERENCE_TYPE,
     default="idphoto",
 )
-parser.add_argument("-i", "--input_image_dir", help="输入图像路径", required=True)
-parser.add_argument("-o", "--output_image_dir", help="保存图像路径", required=True)
+parser.add_argument("-i", help="输入图像路径", required=True)
+parser.add_argument("-o", help="保存图像路径", required=True)
 parser.add_argument("--height", help="证件照尺寸-高", default=413)
 parser.add_argument("--width", help="证件照尺寸-宽", default=295)
 parser.add_argument("-c", "--color", help="证件照背景色", default="638cce")
 parser.add_argument(
     "-k", "--kb", help="输出照片的 KB 值，仅对换底和制作排版照生效", default=None
 )
+parser.add_argument(
+    "--matting_model",
+    help="抠图模型权重",
+    default="hivision_modnet",
+    choices=MATTING_MODEL,
+)
+parser.add_argument(
+    "-r",
+    "--render",
+    type=int,
+    help="底色合成的模式，有 0:纯色、1:上下渐变、2:中心渐变 可选",
+    choices=RENDER,
+    default=0,
+)
 
 args = parser.parse_args()
 
-root_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+# ------------------- 人像抠图模型选择 -------------------
+if args.matting_model == "hivision_modnet":
+    creator.matting_handler = extract_human
+elif args.matting_model == "modnet_photographic_portrait_matting":
+    creator.matting_handler = extract_human_modnet_photographic_portrait_matting
 
+root_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
 input_image = cv2.imread(args.input_image_dir, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
 
-
 # 如果模式是生成证件照
 if args.type == "idphoto":
-
     # 将字符串转为元组
     size = (int(args.height), int(args.width))
     try:
@@ -55,15 +85,24 @@
         new_file_name = file_name + "_hd" + file_extension
         cv2.imwrite(new_file_name, result.hd)
 
+# 如果模式是人像抠图
+elif args.type == "human_matting":
+    result = creator(input_image, change_bg_only=True)
+    cv2.imwrite(args.output_image_dir, result.hd)
+
 # 如果模式是添加背景
 elif args.type == "add_background":
 
+    render_choice = ["pure_color", "updown_gradient", "center_gradient"]
+
     # 将字符串转为元组
     color = hex_to_rgb(args.color)
     # 将元祖的 0 和 2 号数字交换
     color = (color[2], color[1], color[0])
 
-    result_image = add_background(input_image, bgr=color)
+    result_image = add_background(
+        input_image, bgr=color, mode=render_choice[args.render]
+    )
     result_image = result_image.astype(np.uint8)
 
     if args.kb: