BiRefNet 是南开大学团队开发的开源AI抠图工具，通过双边参考框架（结合定位与重建模块）及内外部参考机制，实现高精度与高速度的平衡，在 DIS5K 数据集 S-Measure 达 94.7%、4K 图处理仅需 83ms；支持多平台与 256-2304px 动态分辨率，提供 7 种针对性算法适配通用、人像、复杂背景等场景，可广泛应用于电商、影视、医学影像等领域，且操作简单，输出结果边缘自然。
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功能特点
- 多平台支持：原生支持 Windows、MacOS 和 Linux 系统，还提供 Python API、ComfyUI 插件和在线演示，方便不同用户在各种环境下使用。
- 双边参考框架：结合定位模块（LM）和重建模块（RM），实现了全局定位与局部重建的完美结合，能更好地处理图像的细节和整体结构。
- 内部参考机制（InRef）：直接调用原始高分辨率图像区块，避免了下采样过程中细节的丢失，保证了抠图的精度。
- 外部参考机制（OutRef）：引入梯度图监督，显著强化了边缘纹理的识别能力，对于毛发、透明物体等复杂边缘的处理效果非常出色。
- 动态分辨率支持：单一模型支持 256px 到 2304px 任意尺寸输入，适应不同分辨率的图像输入需求。
- 性能表现：在 DIS5K 数据集测试中，S – Measure 指标达到 94.7%，比前代模型提升 5.6%，4K 图像处理仅需 83ms，在保持高精度的同时显著提升了处理速度。
- 多场景算法自由切换：提供 7 种针对性算法，适应不同需求，包括通用场景的 General（标准精度）、General – Lite（轻量快速）、General – Lite – 2K（兼顾速度与质量），以及垂直领域的 Portrait（人像优化）、Mating（复杂背景分离）、DIS（动态对象分割）、HRSOD（高分辨率显著对象检测）。
应用场景
- 电商产品图抠图：可以快速、精准地分离商品主体，提高电商产品图片的制作效率和质量。
- 影视后期特效制作：能够精确提取动态人物或物体，便于合成虚拟场景，降低制作成本。
- 医学影像分析：在医学领域，可用于对医学影像进行精确的图像分割，辅助医生进行诊断。
- 工业缺陷检测：帮助检测工业产品中的缺陷部分，提高检测的准确性和效率。
- 证件照背景替换：能轻松实现证件照背景的替换，为用户提供更便捷的证件照制作方式。
- 艺术创作与设计：为设计师提供了高效的抠图工具，有助于他们更好地进行创意设计和艺术创作。
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