RMBG-2.0是由BRIA ai開發的開源圖像背景移除模型，它通過卷積神經網絡（CNN），來實現高精度的前景與背景分離。RMBG-2.0模型在精心挑選的數據集上進行了訓練，包括：一般圖像、電子商務、游戲和廣告內容，使其適用于支持大規模企業內容創建的商業用例。其準確性、效率和多功能性目前可與領先的 Source Available 型號相媲美。

RMBG-2.0主要功能：

• 高精度背景移除：能夠準確地從各種類型的圖像中分離前景對象。

• 商業用途支持：適用于電子商務、廣告設計和游戲開發等領域，支持大規模的企業級內容創作。

• 云服務器無關架構：設計靈活，可以在不同的云平臺和服務器上運行，便于擴展。

• 多模態歸因引擎：通過處理多種類型的數據（如圖像與文本），增強模型的泛化能力，提高背景移除的準確性。

• 數據訓練平臺：支持大規模數據訓練，持續提升模型性能。

RMBG-2.0技術原理與特性：

• 深度學習基礎：基于深度學習，尤其是CNN，來識別和分離前景與背景。

• 數據訓練：在大量標注數據上訓練，學習精確的前景背景區分。

• 多模態處理：利用多模態數據提高模型理解圖像內容的能力。

• 云無關性：確保模型的部署不依賴特定云環境，增加靈活性。

• 數據烘焙：通過數據增強和預處理，提升模型對新場景的適應性和魯棒性。

RMBG-2.0如何使用？ 

使用該模型只需簡單的Python庫調用，使用者可以方便地對圖像進行背景去除，例如，通過Hugging Face的庫加載模型，并進行圖像預處理，即可實現背景移除。用戶需要安裝torch、torchvision、pillow、kornia和transformers等依賴庫。

RMBG-2.0許可與應用： 

RMBG-2.0以Creative Commons許可供非商業使用，商業應用需與BRIA簽訂協議。

相比于前代版本，RMBG-2.0的準確率顯著提升，從73.26%增加到90.14%，超越了一些知名的商業工具，如remove.bg。