Birefnet Background Removal V2

BiRefNet V2 ile nesneyi arka plandan ayırabilirsin.

Girdi

* işaretli alanlar zorunlu. Üretmeden önce ücreti kontrol et.

URL of the image to remove background from

Dosya yüklemek için hesap gerekir. Hesap oluşturJPEG, PNG, WebP · en fazla 25 MB

Ek ayarlar
İpuçları ve koşullar

Model to use for background removal. The 'General Use (Light)' model is the original model used in the BiRefNet repository. The 'General Use (Light 2K)' model is the original model used in the BiRefNet repository but trained with 2K images. The 'General Use (Heavy)' model is a slower but more accurate model. The 'Matting' model is a model trained specifically for matting images. The 'Portrait' model is a model trained specifically for portrait images. The 'General Use (Dynamic)' model supports dynamic resolutions from 256x256 to 2304x2304. The 'General Use (Light)' model is recommended for most use cases. The corresponding models are as follows: - 'General Use (Light)': BiRefNet - 'General Use (Light 2K)': BiRefNet_lite-2K - 'General Use (Heavy)': BiRefNet_lite - 'Matting': BiRefNet-matting - 'Portrait': BiRefNet-portrait - 'General Use (Dynamic)': BiRefNet_dynamic

İpuçları ve koşullar

The resolution to operate on. The higher the resolution, the more accurate the output will be for high res input images. The '2304x2304' option is only available for the 'General Use (Dynamic)' model.

Whether to output the mask used to remove the background

Whether to refine the foreground using the estimated mask

The format of the output image

İpuçları ve koşullar

Whether to return only the segmentation mask without applying it to the image. When set to True, only the mask will be returned and foreground refinement will be skipped. Useful for reducing computation and data transfer when only the mask is needed.

Fiyat$0,28 / üretim

Önce kayıt olursun. Ayarların saklanır.

Bu girdinin API kodu

API kodunu görmek için zorunlu alanları doldur ve girdi hatalarını düzelt.

Birefnet Background Removal V2 nasıl kullanılır?

Başlarken

BiRefNet V2 ile nesneyi arka plandan ayırabilirsin. Kaynağına göre genel görsel, portre veya ince kenarlar için uygun model sürümünü seç.

Sonuç kontrolü

Saçları, camı ve boşlukları açık ve koyu arka planda kontrol et. Kesilen nesneyi kaynakla karşılaştır.

Girdiler ve ayarlar

image_url, model ve operating_resolution değerlerini belirle. 2304x2304 yalnız General Use (Dynamic) sürümünde kullanılabilir.

output_mask maskeyi de ekler; mask_only ise kesilmiş nesne yerine yalnız maskeyi döndürür. output_format ve refine_foreground seçeneklerini kontrol et.