remove-bg · git:20260828.21694dd · 2026-08-28 · sha256 6a5d23ee1f2c333e

remove-bg git:20260828.21694ddA

Immutable. This exact content is served forever at /api/v1/blob/6a5d23ee1f2c333e.

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name: remove-bg
description: "图片去背景 / 抠图 / 换背景:用 AI 语义分割把主体从背景抠出,输出透明 PNG,或直接换成纯色(电商白底)/ 新场景背景。无需绿幕。当用户说 去背景、抠图、抠图换背景、去掉背景、透明背景、白底图、换背景、抠人像、抠产品、扣图、KO图、商品白底 时使用。基于 shared/scripts/remove_bg.py(rembg u2net)。与 green-screen 区别:green-screen 处理绿幕视频,本 SKILL 处理任意图片;与 ecom-details-image 区别:那个出电商视觉方案,本 SKILL 只做抠图。"
layer: produce
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# 图片去背景 / 抠图换背景

> 用 rembg(AI 语义分割)把主体抠出,输出透明 PNG 或换新背景。无需绿幕。全部走
> `skills/shared/scripts/remove_bg.py`。

> 绿幕**视频**抠像见 **green-screen**;电商视觉方案见 **ecom-details-image**;
> 常规缩放/裁切/水印见 **image-editing**。

## 前置

首次运行自动下载模型(~4-170MB,视模型而定),需外网代理(脚本读 `EASEL_PROXY`/`http(s)_proxy`,未设则直连)。先自检:
```bash
python skills/shared/scripts/remove_bg.py check
```

## 输入

| 字段 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|
| 图片 | 是 | 要抠图的图片(没给就问) |
| 输出背景 | 否 | 透明(默认)/ 纯色 / 换图片背景 |
| 模型 | 否 | 通用 / 人像 / 精细,见下表 |

## 输出(`outputs/主题名/`)

- 抠好的图片(透明用 `.png`)
- 报告:所用模型、背景形态

## 执行步骤

脚本路径(相对项目根):`skills/shared/scripts/remove_bg.py`(`remove -h` 看参数)。

```bash
# 透明背景(务必输出 .png)
python skills/shared/scripts/remove_bg.py remove -i product.jpg \
  -o outputs/主题名/cutout.png

# 电商白底主图
python skills/shared/scripts/remove_bg.py remove -i product.jpg \
  -o outputs/主题名/white.jpg --bg-color white

# 换新场景背景
python skills/shared/scripts/remove_bg.py remove -i person.jpg \
  -o outputs/主题名/scene.png --bg-image scene.jpg

# 人像 + 毛发边缘细腻
python skills/shared/scripts/remove_bg.py remove -i portrait.jpg \
  -o outputs/主题名/cut.png --model u2net_human_seg --alpha-matting
```

## 模型选择

| 模型 | 适用 |
|------|------|
| `u2net`(默认) | 通用主体 |
| `u2netp` | 轻量快速(质量略低) |
| `u2net_human_seg` | 人像专用 |
| `isnet-general-use` | 更精细的通用分割 |
| `silueta` | 体积小的通用模型 |

抠不干净/边缘毛糙时:换更精细的模型,或加 `--alpha-matting`(慢但边缘更好,适合头发/毛绒)。

## 规则

1. 要透明背景**必须输出 .png**(jpg 不支持透明,脚本会自动改白底并提示)。
2. 电商主图用 `--bg-color white`;换场景用 `--bg-image`(自动等比覆盖裁切)。
3. 人像优先 `u2net_human_seg`,商品/通用用 `u2net`。
4. 抠图质量取决于主体与背景对比度;复杂/低对比图无法保证完美。
5. 产物统一进 `outputs/主题名/`。

## 参考来源

去背景用 rembg(u2net 系列显著性目标检测/分割模型)+ onnxruntime CPU 推理,是无 GPU 抠图的
主流方案。换背景合成用 Pillow alpha_composite。把模型加载、代理注入、背景合成封装成确定性脚本。