Canonical: https://instain.ru/ai/birefnet/
Language: ru

Peng Zheng и соавторы  модель

# BiRefNet. 

Маска переднего плана на фотографии

4.23 / 5    [Оценка каталога](https://instain.ru/ai/birefnet/#editorial-rating) [Официальный сайт ](https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet)

Модель сегментации с опубликованными весами. Выходную маску можно использовать при удалении фона и сборке композиции.

![BiRefNet. Карточка разработчика с весами модели сегментации BiRefNet.](https://instain.ru/assets/images/birefnet-screen-158104792bf6-1200.webp)

Карточка разработчика с весами модели сегментации BiRefNet.  [Открыть источник ](https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet)

## Маска и изображение выполняют разные роли

BiRefNet выделяет передний план и строит карту, по которой можно подготовить прозрачный слой. Исходные цвета при этом сохраняются в фотографии. Работа авторов описывает сочетание общего определения области с восстановлением деталей. В практическом проекте важно оценивать оба результата. Модель может верно выбрать предмет, но обрезать тонкую часть его контура или оставить пятно фона.

## Предмет с просветами

Для учебного примера возьмите фотографию проволочной корзины или стула с тонкими ножками. Получите маску и посмотрите сначала на однотонной подложке. Затем смените белый фон на темный. Сверьте просветы между прутьями, границу тени и места, где цвет предмета совпадает с фоном. Если маска закрыла прозрачную область, исправьте ее отдельно. Сохраните результат с прозрачностью и откройте в программе, где будет собираться макет.

При серии фотографий проверьте первый и последний кадры вручную. Небольшая смена света может изменить качество контура.

## Подходящие веса

В проекте опубликованы разные модели для сегментации и разные варианты требований к входу. Откройте карточку выбранных весов и сохраните ее адрес вместе с параметрами обработки. Перед длинным запуском проверьте память на самом крупном снимке. Для работы с объектами по отдельности рассмотрите, нужно ли вручную разбить маску, если модель объединила их в один передний план.

## Для каких задач подходит

- Подготовить маску товара для композиции

- Отделить тонкие детали предмета от фона

Возможности 

## Сильные стороны

- Публикуются отдельные варианты весов

- Маска доступна для дальнейшей обработки

Стоит учитывать 

## Ограничения

- Стекло и похожие цвета усложняют выделение

- Модель может объединять соседние объекты

## Выбор и условия

Бесплатный режим

Да

Пробный период

Не подтверждено

Без регистрации

Не подтверждено

Русский интерфейс

Не подтверждено

Локальная установка

Да

API

Не подтверждено

«Не подтверждено» означает, что сведений недостаточно. Возможность может существовать; сверяйте условия разработчика.

Исходные форматы

Изображение

Результат

Маска, Изображение

### Условия

Код и веса доступны для самостоятельного запуска. Выберите подходящую модель и окружение по инструкции авторов.

От задачи к первому результату

## Практический пример

Задача

Подготовить маску товара для композиции

Что подготовить

Собственная фотография предмета с различимым силуэтом, целиком помещающимся в кадре.

### Задание или запрос

Рабочее задание: отделить передний план от фона и скачать результат с прозрачностью. Проверить внешний контур, просветы внутри ручек и тонкие элементы на светлой и темной подложке. Не менять форму товара и не добавлять комплектующие.

### Ожидаемый результат

Вырезанный предмет с прозрачным фоном или альфа-маска для дальнейшей композиции.

### Как проверить результат

- Проверьте прозрачность файла и остатки старого фона по краям.

- Сверьте ограничения формата, разрешение и правила передачи изображения сервису.

Редакционный учебный пример постановки задачи, а не результат личного тестирования сервиса. Проверьте доступность нужного режима, права на исходники и условия использования результата.

Проверить подробности

## Официальные источники

-  [Код и варианты весов BiRefNet ](https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet)

-  [Официальные веса BiRefNet ](https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet)

-  [Работа авторов о сегментации высокого разрешения ](https://arxiv.org/abs/2401.03407)

Описание составлено по материалам разработчика. Возможности, цены и доступность могут меняться; перед использованием сверяйтесь с первоисточником.

Коротко об инструменте

Разработчик

Peng Zheng и соавторы

Категория

[Изображения](https://instain.ru/category/images/)

Доступ

Код и веса доступны для самостоятельного запуска. Выберите подходящую модель и окружение по инструкции авторов.

Оплата

Для опубликованной модели не нужна платная подписка. Лицензию сверяют по карточке конкретных весов.

API

Отдельный API не указан

[Условия разработчика ](https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet)

Оценка каталога

4.23 / 5 

Возможности

4.40 / 5 

Рабочие сценарии

4.00 / 5 

Экосистема

4.30 / 5 

Документация

4.20 / 5 

Баллы — ориентир каталога. Они не являются отзывами пользователей или результатом личного тестирования.

[Посмотреть методологию ](https://instain.ru/methodology/)

Продолжить знакомство

## Для похожих задач

[Вся категория  ](https://instain.ru/category/images/)

Изображения 

###  [remove.bg](https://instain.ru/ai/remove-bg/)

Автоматическое отделение предмета от фона и прозрачный результат

4.43 / 5   сервис  

Подтверждён API