1. チュートリアルの概要

RMBG-2.0を開発したのは、ブライア・アイ 2024 年に発売されたオープンソースの背景除去モデル。さまざまなカテゴリや画像タイプにわたって前景を背景から効果的に分離するように設計されています。このモデルは、電子商取引、広告制作、写真の後処理、ゲーム開発、映画やビデオ制作など、高い精度と幅広い応用シナリオで知られています。技術レベルでは、RMBG-2.0 は BiRefNet アーキテクチャに基づいており、双方向参照メカニズムを統合することで高解像度画像セグメンテーションにおけるモデルの精度と安定性が向上します。このモデルは 2 つの主要モジュールで構成されます。ローカリゼーションモジュール (LM) はセマンティックマップの生成を担当し、回復モジュール (RM) は前景の境界を細心の注意を払って修復して、セグメンテーション結果の精度を保証します。

RMBG-2.0 は、画像の前景と背景の分離タスクにおいて最先端 (SOTA) レベルを達成します。以前のバージョンと比較して、精度率は 73.26% から 90.14% に向上し、業界で有名な有料ツールの Remove.bg を上回りました。技術レベルでは、RMBG-2.0 は BiRefNet アーキテクチャに基づいており、双方向参照メカニズムを統合することで高解像度画像セグメンテーションにおけるモデルの精度と安定性が向上します。このモデルは 2 つの主要モジュールで構成されます。ローカリゼーションモジュール (LM) はセマンティックマップの生成を担当し、回復モジュール (RM) は前景の境界を慎重に修復してセグメンテーション結果の精度を保証します。

このチュートリアルでは、次のモデルと機能がサポートされています。

2 つの機能: