高精度图像分割技术，适用于多种场景。
一键去除图片背景，快速精准。
cyberagent
LayerD BiRefNet 是 LayerD 图形设计图像图层分解框架中的抠图模块，专门用于从图形设计图像中精确提取前景对象。该模型基于 BiRefNet 架构，在图层分解任务中表现出色。
Acly
BiRefNet是一个用于二分类图像分割的深度学习模型，专门用于背景去除任务。该模型经过GGUF格式转换，可在消费级硬件上通过vision.cpp进行轻量级推理，实现高效的图像分割处理。
ZhengPeng7
BiRefNet是一个用于高分辨率二分图像分割的模型，特别擅长动漫分割和背景移除任务。
Pushti
BiRefNet是一个面向高分辨率二分图像分割的双边参考框架模型，专注于背景去除、掩膜生成等任务，支持2048x2048及以上分辨率的图像处理。
BiRefNet是一种用于高分辨率二分图像分割的先进模型，特别擅长背景去除和掩膜生成任务。
BiRefNet是一个基于双边参考的高分辨率二分图像分割模型，专为高分辨率透明图像抠图设计。
BiRefNet是一个用于高分辨率二分图像分割的深度学习模型，专注于背景去除和掩模生成任务。
BiRefNet是一个用于高分辨率二分图像分割的双边参考框架模型，专注于背景去除和掩膜生成任务。
wefttechnologies
BiRefNet是一种用于高分辨率二分图像分割的深度学习模型，能够精确地从背景中分离出前景对象。
IRPC
BiRefNet 是一个用于高分辨率二分图像分割的深度学习模型，通过双边参考机制实现精确的图像分割。
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BiRefNet是一个用于高分辨率二分图像分割的深度学习模型，通过双边参考机制实现精确的图像分割。
BiRefNet是一个基于双边参考的高分辨率二分图像分割模型，专注于背景去除和掩膜生成任务。
高分辨率二分图像分割的双边参考框架，专注于背景去除和掩膜生成任务
BiRefNet是一个高分辨率二分图像分割模型，采用双边参考框架，在多个图像分割任务上表现优异。
BiRefNet 是一个基于双边参考的高分辨率二分图像分割模型，专门用于背景去除和掩膜生成任务。
基于双边参考的高分辨率二分图像分割模型，专注于显著目标检测和背景去除任务
aigchacker
BiRefNet是一个用于高分辨率二分图像分割的深度学习模型，通过双边参考网络实现精确的图像分割。
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