模型简介
BiRefNet是一个基于PyTorch的二分图像分割模型,专注于生成高质量的掩膜和显著目标检测。它通过双边参考机制实现高精度的图像分割。
模型特点
高分辨率分割
能够处理高分辨率图像并生成精确的分割结果
双边参考机制
采用双边参考策略提高分割精度
多数据集训练
在多个公开数据集上进行训练,具有广泛适用性
轻量级实现
提供轻量级版本(BiRefNet_lite)便于部署
模型能力
动漫图像分割
背景移除
掩膜生成
显著目标检测
高分辨率图像处理
使用案例
图像编辑
动漫角色提取
从复杂背景中精确分离动漫角色
生成高质量的透明背景PNG图像
照片背景替换
移除照片中的原始背景并替换为新背景
实现自然的背景替换效果
内容创作
素材准备
为设计工作准备干净的素材图像
提高设计工作效率和质量
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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