如果你之前是通过调用阿里云的接口进行图像分割，并且可以传递参数，那么你可以将这些参数作为输入传递给ModelScope模型，然后在模型中进行处理。在ModelScope中，你可以使用inputs参数来传递输入数据，使用options参数来传递模型配置选项，包括参数。例如，以下代码演示了如何在ModelScope中调用一个模型，并传递输入数据和参数：

from modelscope import Pipeline

pipeline = Pipeline('mymodel') pipeline.run(inputs={'input': '/path/to/input/image.jpg', 'param1': 'value1', 'param2': 'value2'}, options={'param3': 'value3'})

其中，inputs参数指定输入数据，包括输入图像和其他参数，options参数指定模型配置选项，包括模型参数。在模型中，你可以使用Python的sys.argv或argparse模块来解析这些参数，并将其传递给模型的函数或类。例如，以下代码展示了如何在模型中解析参数：

import sys import argparse

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--param1', type=str, default='default_value1', help='help message for param1') parser.add_argument('--param2', type=str, default='default_value2', help='help message for param2') parser.add_argument('--param3', type=str, default='default_value3', help='help message for param3') args = parser.parse_args(sys.argv[1:])

param1 = args.param1 param2 = args.param2 param3 = args.param3

在这里使用参数进行模型推理

在模型中，你可以使用param1、param2和param3变量来访问传递的参数。你可以根据需要添加或修改参数，并在模型中使用这些参数。