RMBG-2.0是由BRIA ai開發(fā)的開源圖像背景移除模型，它通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），來實現(xiàn)高精度的前景與背景分離。RMBG-2.0模型在精心挑選的數(shù)據(jù)集上進行了訓(xùn)練，包括：一般圖像、電子商務(wù)、游戲和廣告內(nèi)容，使其適用于支持大規(guī)模企業(yè)內(nèi)容創(chuàng)建的商業(yè)用例。其準(zhǔn)確性、效率和多功能性目前可與領(lǐng)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(zhǔn)確地從各種類型的圖像中分離前景對象。

• 商業(yè)用途支持：適用于電子商務(wù)、廣告設(shè)計和游戲開發(fā)等領(lǐng)域，支持大規(guī)模的企業(yè)級內(nèi)容創(chuàng)作。

• 云服務(wù)器無關(guān)架構(gòu)：設(shè)計靈活，可以在不同的云平臺和服務(wù)器上運行，便于擴展。

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

• 數(shù)據(jù)訓(xùn)練平臺：支持大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，持續(xù)提升模型性能。

RMBG-2.0技術(shù)原理與特性：

• 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：基于深度學(xué)習(xí)，尤其是CNN，來識別和分離前景與背景。

• 數(shù)據(jù)訓(xùn)練：在大量標(biāo)注數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，學(xué)習(xí)精確的前景背景區(qū)分。

• 多模態(tài)處理：利用多模態(tài)數(shù)據(jù)提高模型理解圖像內(nèi)容的能力。

• 云無關(guān)性：確保模型的部署不依賴特定云環(huán)境，增加靈活性。

• 數(shù)據(jù)烘焙：通過數(shù)據(jù)增強和預(yù)處理，提升模型對新場景的適應(yīng)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(diào)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(yù)處理，即可實現(xiàn)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(yīng)用： 

RMBG-2.0以Creative Commons許可供非商業(yè)使用，商業(yè)應(yīng)用需與BRIA簽訂協(xié)議。

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