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ZhengPeng7

ZhengPeng7/BiRefNet

高解像度の二値画像セグメンテーション向け深層学習モデルBiRefNetの公式PyTorch実装。背景除去によく使われます。

代替できる製品:Remove.bgAdobe Photoshop Remove Background

GitHub で見る公式サイト
スター
4,309
フォーク
344
未解決の Issue
33
最終コミット
4 日前

これは何？

BiRefNetは、前景オブジェクトと背景を高解像度で分離する二値画像セグメンテーション向けの深層学習モデルです。このプロジェクトは、2024年のCAAI AIR論文の公式実装であり、PyTorchを使った学習・テスト・評価用のPythonスクリプトを提供します。

リポジトリには、汎用、ポートレート、汎用マッティング、DIS、HRSOD、CODなど、複数のタスク向けの事前学習済み重みを収録したモデル一覧があります。Hugging Face Transformers経由で1行でモデルを読み込めます。また、ONNXへの変換とFP16推論についても説明されており、A100、RTX 4090、V100 GPUでの実行速度とメモリ使用量が掲載されています。

カスタムデータセットでのファインチューニング方法も、画像と正解マスクを配置するフォルダ構成とともに解説されています。ComfyUIノード、Stable Diffusion WebUI拡張機能、TensorRTやGGUFへの変換など、コミュニティによる複数の統合もあります。

主な機能

  • 01二値画像セグメンテーションタスクで、前景オブジェクトを高解像度で切り分けます。
  • 02汎用、マッティング、ポートレートマッティング、DIS、HRSOD、COD向けの事前学習済み重みを提供します。
  • 03Hugging Face Transformers経由で、1行でモデルを読み込めます。
  • 04ONNX変換とFP16推論に対応し、公開済みの速度およびメモリ使用量の数値を掲載しています。
  • 05学習・評価用スクリプトを使って、カスタムデータセットでファインチューニングできます。

ユースケース

  • 商品写真やポートレートから、高解像度で背景を除去する。
  • PyTorchまたはONNXモデルを基盤に、画像・動画の背景除去サービスを構築する。
  • 特定の分野のデータセットでセグメンテーションモデルをファインチューニングする。
  • ComfyUIやStable Diffusionのワークフローに、背景除去をノードとして追加する。

クイックスタート

  1. 1

    transformers を使って Hugging Face から BiRefNet モデルを読み込む

    birefnet = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('zhengpeng7/BiRefNet', trust_remote_code=True)

使う前に知っておきたいこと

  • README に記載された速度の数値は RTX 4090 で測定されているため、高解像度画像で実用的に使うには通常 GPU が必要です。
  • プロジェクトの README によると、モデルをさらに発展させるにはより多くの GPU リソースが必要であり、一部の高度なバリアントは外部の計算リソースに依存します。

トピック

#image-segmentation#background-removal#pytorch#computer-vision#deep-learning#onnx#birefnet#camouflaged-object-detection#dichotomous-image-segmentation#high-resolution-image-segmentation

よくある質問

BiRefNet とは？
高解像度の二値画像セグメンテーション向け深層学習モデルBiRefNetの公式PyTorch実装。背景除去によく使われます。 BiRefNetは、前景オブジェクトと背景を高解像度で分離する二値画像セグメンテーション向けの深層学習モデルです。このプロジェクトは、2024年のCAAI AIR論文の公式実装であり、PyTorchを使った学習・テスト・評価用のPythonスクリプトを提供します。
BiRefNet は無料で使えますか？ライセンスは？
BiRefNet は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
BiRefNet は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。BiRefNet の最終コミットは 2026年10月17日 です。
BiRefNet は何に使えますか？
商品写真やポートレートから、高解像度で背景を除去する。 PyTorchまたはONNXモデルを基盤に、画像・動画の背景除去サービスを構築する。 特定の分野のデータセットでセグメンテーションモデルをファインチューニングする。 ComfyUIやStable Diffusionのワークフローに、背景除去をノードとして追加する。
BiRefNet のインストール方法は？
transformers を使って Hugging Face から BiRefNet モデルを読み込む: birefnet = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('zhengpeng7/BiRefNet', trust_remote_code=True)
BiRefNet はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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