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Rembg 基于 Python，使用深度学习模型（U‑Net / U‑2‑Net）进行图像分割，一键识别前景，剔除背景，输出带透明通道的最终图像。支持本地命令行、Python 包、服务端 API、集成到第三方工具等各种形式。
主要特点
命令行处理：步骤简单，适合批量自动化
Python API：程序式调用，适合集成服务端
多模型支持：包括 u2net、u2netp、human_seg 等，精细抠毛发、人物、衣物分割等
GPU 加速：ONNXRuntime‑GPU 支持，处理更快
广泛兼容性：插件、Web App、GIMP 等多平台集成
使用场景
电商商品图：产品抠图后统一白底，提升视觉一致性和专业度。
社交头像优化：一键换背景，提升个人照片高级感和美观度。
设计项目图像：海报/宣传图快速生成透明图层素材。
AI 图像后处理：和 Stable Diffusion 等创作工具结合，自动去除生成背景。
批量服务端应用：通过 Flask、FastAPI 搭建批量抠图服务，用于内容平台图片处理 。
Rembg 是一款真正好用的开源抠图工具。稳定、精确、本地部署，不受限于第三方 API 和隐私问题，即使在专业、商业环境也可广泛采用。它的核心亮点在于模型性能强、接口多样、使用高效、社区活跃。
GitHub：https://github.com/danielgatis/rembg
python介绍：：https://pypi.org/project/rembg/
pip install "rembg[gpu]"
pip install rembg[cpu]
from rembg import remove
from PIL import Image
input_path = 'input.png'
output_path = 'output.png'
input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output.save(output_path)
from rembg import remove
import cv2
input_path = 'input.png'
output_path = 'output.png'
input = cv2.imread(input_path)
output = remove(input)
cv2.imwrite(output_path, output)
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