Ultralytics YOLOv5, toolkit de visão computacional baseado em PyTorch para detecção de objetos, segmentação de instâncias e classificação de imagens, com recursos de treinamento e exportação.
58,2 mil17,5 milPythonAGPL-3.0Atualizado anteontem
ZhengPeng7/BiRefNet
Implementação oficial em PyTorch do BiRefNet, um modelo de deep learning para segmentação dicotômica de imagens em alta resolução, usado com frequência para remover fundos.
Alternativa open source a:Remove.bg
Adobe Photoshop Remove Background
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- Issues abertas
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- Último commit
- há 3 dias
O que é?
BiRefNet é um modelo de deep learning para segmentação dicotômica de imagens, que separa objetos em primeiro plano do fundo em alta resolução. O projeto é a implementação oficial de um artigo de 2024 da CAAI AIR e oferece scripts em Python com PyTorch para treinamento, testes e avaliação.
O repositório oferece um catálogo de pesos pré-treinados para várias tarefas, incluindo uso geral, matting geral e de retratos, DIS, HRSOD e COD. Os modelos podem ser carregados em uma única linha usando Hugging Face Transformers. O projeto também aborda a conversão para ONNX e a inferência em FP16, com números de tempo de execução e uso de memória para GPUs A100, RTX 4090 e V100.
O projeto também documenta o fine-tuning em datasets personalizados, usando uma estrutura de pastas com imagens e máscaras de ground truth. Há várias integrações da comunidade, incluindo nós para ComfyUI, uma extensão para Stable Diffusion WebUI e conversões para TensorRT e GGUF.
Recursos principais
- 01Segmenta objetos em primeiro plano em alta resolução para tarefas de segmentação dicotômica de imagens.
- 02Oferece pesos pré-treinados para uso geral, matting, matting de retratos, DIS, HRSOD e COD.
- 03Carrega o modelo em uma única linha usando Hugging Face Transformers.
- 04Inclui conversão para ONNX e inferência em FP16, com dados publicados de velocidade e uso de memória.
- 05Permite fazer fine-tuning em datasets personalizados com scripts de treinamento e avaliação.
Casos de uso
- Remover o fundo de fotos de produtos ou retratos em alta resolução.
- Criar um serviço de remoção de fundo de imagens ou vídeos usando um modelo PyTorch ou ONNX.
- Fazer fine-tuning de um modelo de segmentação em um dataset específico de um domínio.
- Adicionar a remoção de fundo como nó em fluxos de trabalho do ComfyUI ou Stable Diffusion.
Início rápido
- 1
Carregue o modelo BiRefNet do Hugging Face com transformers
birefnet = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('zhengpeng7/BiRefNet', trust_remote_code=True)
Antes de usar
- O uso prático com imagens de alta resolução geralmente requer uma GPU, pois os números de velocidade do README foram medidos em uma RTX 4090.
- O README do projeto informa que são necessários mais recursos de GPU para avançar o modelo, então algumas variantes avançadas dependem de recursos computacionais externos.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é BiRefNet?
- Implementação oficial em PyTorch do BiRefNet, um modelo de deep learning para segmentação dicotômica de imagens em alta resolução, usado com frequência para remover fundos. BiRefNet é um modelo de deep learning para segmentação dicotômica de imagens, que separa objetos em primeiro plano do fundo em alta resolução. O projeto é a implementação oficial de um artigo de 2024 da CAAI AIR e oferece scripts em Python com PyTorch para treinamento, testes e avaliação.
- BiRefNet é gratuito? Qual é a licença?
- BiRefNet é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- BiRefNet ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de BiRefNet foi em 17 de out. de 2026.
- Para que posso usar BiRefNet?
- Remover o fundo de fotos de produtos ou retratos em alta resolução. Criar um serviço de remoção de fundo de imagens ou vídeos usando um modelo PyTorch ou ONNX. Fazer fine-tuning de um modelo de segmentação em um dataset específico de um domínio. Adicionar a remoção de fundo como nó em fluxos de trabalho do ComfyUI ou Stable Diffusion.
- Como instalar BiRefNet?
- Carregue o modelo BiRefNet do Hugging Face com transformers: birefnet = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('zhengpeng7/BiRefNet', trust_remote_code=True)
- Onde consigo BiRefNet?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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