1. 튜토리얼 소개

RMBG-2.0은 다음으로 구성됩니다. 브리아 AI  2024년에 출시된 오픈소스 배경 빼기 모델은 다양한 카테고리와 이미지 유형에서 전경과 배경을 효과적으로 분리하도록 설계되었습니다. 이 모델은 전자상거래, 광고 제작, 사진 후반 작업, 게임 개발, 영화 및 비디오 제작을 포함하여 높은 정확도와 광범위한 적용 시나리오로 유명합니다. 기술적인 측면에서 RMBG-2.0은 BiRefNet 아키텍처를 기반으로 하며, 양측 참조 메커니즘을 통합하여 고해상도 이미지 분할에서 모델의 정확도와 안정성을 향상시킵니다. 이 모델은 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있습니다. 로컬라이제이션 모듈(LM)은 의미 맵을 생성하는 역할을 하고, 복원 모듈(RM)은 분할 결과의 정확성을 보장하기 위해 전경 경계를 신중하게 복구합니다.

RMBG-2.0은 이미지 전경과 배경 분리 작업에서 현재 최고 수준(State-of-the-Art, SOTA)을 달성했습니다. 이전 버전과 비교했을 때 정확도가 73.26%에서 90.14%로 향상되어 업계에서 유명한 유료 도구인 remove.bg를 능가했습니다. 기술적인 측면에서 RMBG-2.0은 BiRefNet 아키텍처를 기반으로 하며, 양측 참조 메커니즘을 통합하여 고해상도 이미지 분할에서 모델의 정확도와 안정성을 향상시킵니다. 이 모델은 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있습니다. 로컬라이제이션 모듈(LM)은 의미 맵을 생성하는 역할을 하고, 복원 모듈(RM)은 분할 결과의 정확성을 보장하기 위해 전경 경계를 신중하게 복구합니다.

이 튜토리얼은 다음 모델과 기능을 지원합니다.

두 가지 기능:

• 배경을 제거하려면 사진을 업로드하세요
• 배경을 제거하려면 이미지 URL을 업로드하세요

2. 작업 단계

컨테이너를 시작한 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 들어갑니다.

1. 배경을 제거하기 위해 이미지를 업로드하세요

선택하다 입력 이미지  기능, 다음과 같이 사진을 업로드합니다.

그림 1 이미지 배경 제거

2. 배경을 제거하기 위해 이미지 URL을 업로드하세요.

선택하다 입력 URL  함수는 아래에 필요에 따라 이미지 URL을 입력하기만 하면 됩니다.

그림 2 이미지 생성 비디오 데모

교류 및 토론

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