在当今的数字图像处理领域,抠图技术占据着不可忽视的地位。它不仅在专业的图形设计工作中扮演重要角色,也常见于日常的图片编辑需求中。随着人工智能技术的发展,出现了如rembg这样的基于AI的抠图工具,它们能够显著提升抠图的效率和质量。

Rembg - 强大的批量抠图去背景AI工具

Rembg的开源地址:

https://github.com/danielgatis/rembg

Rembg的抠图模型列表:

  • u2net: 适用于通用场景的高精度预训练模型。
  • u2netp: u2net的轻量级版本,适用于对模型大小有要求的场合。
  • u2net_human_seg: 专为人像分割设计的高精度预训练模型。
  • u2net_cloth_seg: 旨在从人物肖像中精确分离衣物的预训练模型。
  • silueta: 小型化的模型,与u2net类似,但体积更小。
  • isnet-general-use: 针对通用场景优化的新预训练模型。
  • isnet-anime: 专为动漫风格的角色设计的高精度分割模型。
  • sam: 一种全能型的预训练模型,适用于广泛的应用场景。

如何使用Rembg?

为了让更多用户能够轻松体验这一技术,我们将Rembg包成了一键启动包。现在,您无需繁琐地配置Python环境,只需简单点击即可启动程序,从而避免了潜在的环境配置问题。

操作系统:Windows 10/11 64位

  1. 下载压缩包,解压到电脑D盘,最好不要有中文路径;
  2. 解压后点击 01-单张抠图.bat 或 02-批量抠图.bat 文件即可运行(文件可能会被误杀,请添加为信任);
  3. 浏览器访问:http://localhost:7000/,即可正常使用。
Rembg - 强大的批量抠图去背景AI工具
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