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danielgatis

danielgatis/rembg

Herramienta para eliminar fondos de imágenes, disponible como CLI, biblioteca de Python, servidor HTTP o contenedor Docker.

Alternativa open source a:Remove.bgAdobe Photoshop

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hace 9 días

¿Qué es?

Rembg elimina el fondo de las imágenes y deja el sujeto como un recorte transparente. Ejecuta modelos locales de segmentación ONNX, como U2Net, ISNet, SAM y varias variantes de BiRefNet, que se descargan automáticamente la primera vez que se usan. También hay backends en la nube (withoutBG y Atlas Cloud) disponibles mediante la misma interfaz.

La misma funcionalidad se ofrece de cuatro formas: una CLI `rembg` para archivos individuales, carpetas y flujos RGB24 de FFmpeg; una función de Python `remove()` que acepta bytes, imágenes de PIL o arrays de NumPy; un servidor HTTP con una API y una interfaz de Gradio; y una imagen de Docker con versiones para CPU o NVIDIA CUDA. Los backends para CPU, GPU NVIDIA y AMD ROCm se seleccionan durante la instalación mediante las variantes de onnxruntime.

Para suavizar los bordes, por ejemplo en el pelo o el pelaje, el proyecto ofrece la descontaminación de color (`-dc`), el matting alfa (`-a`) y ViTMatte (`-vm`) como modos alternativos de refinamiento.

Funciones clave

  • 01Ejecuta modelos ONNX locales, como U2Net, ISNet, SAM y varias variantes de BiRefNet.
  • 02Ofrece opciones de uso mediante CLI, biblioteca de Python, servidor HTTP y Docker.
  • 03Admite el procesamiento por lotes de carpetas y un modo de vigilancia.
  • 04Incluye descontaminación de color y matting alfa para suavizar los bordes.
  • 05Acepta bytes, imágenes de PIL o arrays de NumPy como entrada.
  • 06Ofrece backends opcionales en la nube mediante withoutBG y Atlas Cloud.

Casos de uso

  • Eliminar fondos por lotes de fotos de productos para publicaciones de comercio electrónico.
  • Añadir un endpoint para eliminar fondos a un servicio web mediante el servidor HTTP.
  • Extraer sujetos de fotogramas de video canalizando la salida de FFmpeg a rembg.
  • Crear retratos transparentes con los modelos de segmentación de retratos o personas.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el backend de CPU con compatibilidad con CLI

    pip install "rembg[cpu,cli]"
  2. 2

    Elimina el fondo de una imagen local

    rembg i path/to/input.png path/to/output.png

Antes de usarlo

  • Requiere Python 3.11 a 3.13.
  • La configuración de la GPU puede ser complicada y, en sistemas NVIDIA, puede requerir CUDA y cudnn-devel.
  • Algunos modelos en la nube, como withoutBG y Atlas Cloud, necesitan una clave de API y son de pago o funcionan con créditos.

Temas

#background-removal#image-processing#python#onnx#computer-vision#cli

Preguntas frecuentes

¿Qué es rembg?
Herramienta para eliminar fondos de imágenes, disponible como CLI, biblioteca de Python, servidor HTTP o contenedor Docker. Rembg elimina el fondo de las imágenes y deja el sujeto como un recorte transparente. Ejecuta modelos locales de segmentación ONNX, como U2Net, ISNet, SAM y varias variantes de BiRefNet, que se descargan automáticamente la primera vez que se usan. También hay backends en la nube (withoutBG y Atlas Cloud) disponibles mediante la misma interfaz.
¿rembg es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
rembg es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿rembg sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de rembg fue el 10 oct 2026.
¿Para qué puedo usar rembg?
Eliminar fondos por lotes de fotos de productos para publicaciones de comercio electrónico. Añadir un endpoint para eliminar fondos a un servicio web mediante el servidor HTTP. Extraer sujetos de fotogramas de video canalizando la salida de FFmpeg a rembg. Crear retratos transparentes con los modelos de segmentación de retratos o personas.
¿Cómo se instala rembg?
Instala el backend de CPU con compatibilidad con CLI: pip install "rembg[cpu,cli]" Elimina el fondo de una imagen local: rembg i path/to/input.png path/to/output.png
¿Dónde consigo rembg?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/danielgatis/rembg

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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