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BiRefNet 是由阿里联合南开等高校及科研机构发布一个高分辨率图像分割框架，可以精准的从高分辨率图片中识别出目标物体。BiRefNet 凭借其高精度分割能力和灵活的多算法支持，迅速成为行业焦点，被网友称为“抠图之王”。

BiRefNet 模型训练最高采用2048x2048像素分辨率，确保输出细节清晰，毛发、透明物体等复杂边缘也能精准捕捉，告别“锯齿感”。

BiRefNet 处理高分辨率图片能力出色，可以识别出复杂物体边界，提供高质量的分割结果。可以应用于多种图像分割场景，比如抠图、显著目标检测、背景移除、伪装目标检测等。
BiRefNet 只需要CPU也可以运行，独立显卡处理速度更快，支持批量处理。对比了之前发不的 RMBG 和 BRIA RMBG ，BiRefNet 支持更多的分割模型，且抠图效果更加出色，应该是目前效果最好的抠图模型。

今天分享的V3版 主要更新官方最新模型，新增50系显卡支持。

应用领域

图像编辑‌：  BiRefNet可以帮助用户快速准确地从图像中分离出前景和背景，为图像编辑提供便利，如背景替换、图像合成等。 ‌
视频监控‌：  在视频监控领域，BiRefNet可以用于识别和分析视频中的关键信息，如人员、车辆等，提高监控系统的智能化水平。 ‌
医学影像分析‌：  在医学影像领域，BiRefNet可以对医学影像进行精细分割，帮助医生更准确地诊断疾病，制定治疗方案。 ‌
自动驾驶‌：  自动驾驶汽车需要实时处理和分析车载摄像头捕捉的图像信息，BiRefNet可以帮助自动驾驶系统更准确地识别道路、车辆和行人等关键信息，提高自动驾驶的安全性和可靠性。


使用教程：（建议N卡，CPU也可以使用。支持50系显卡，基于CUDA12.8）

上传图像：拖拽或点击上传，支持常见格式（JPG/PNG等）。  
设置参数：输入目标分辨率（如1024x1024），选择模型（只保留了常用的几种模型，页面有对应介绍，根据需要选择）。  
一键生成：自动输出抠图结果，可右键下载到本地。

下载地址：私信