Характеристики

Размер весов: 134 МБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: custom · dense
Библиотека: transformers.js
Опубликована: 17 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

isnet-general-use-onnx

Ko033

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

ONNX-версия ISNet для сегментации изображений, выделения переднего плана и удаления фона.

914скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Ko033/isnet-general-use-onnx — конвертированная в ONNX версия ISNet общего назначения, разработанная на основе модели Xuebin Qin и соавторов из проекта DIS и упакованная для Transformers.js. Модель предназначена для сегментации изображений и выделения переднего плана, в том числе для удаления фона и создания альфа-маски.

На вход подаётся RGB-изображение размером 1024 × 1024; модель выдаёт карту вероятностей сегментации того же разрешения. В репозитории есть варианты fp32, fp16 и динамический int8; вспомогательные выходы исходного графа удалены. Модель работает с изображениями, а сведения о поддержке естественных языков не относятся к её задачам. Лицензия модели — Apache-2.0.

Сценарии применения

удаление фона с фотографий
создание альфа-маски объекта
выделение переднего плана на изображении

Ограничения

Модель рассчитана на входное изображение 1024 × 1024; перед использованием карты вероятностей как альфа-маски README рекомендует нормализацию min-max для каждого изображения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

isnet-general-use (ONNX, fp16 / q8)

ONNX builds of ISNet (general use) from xuebinqin/DIS (Apache-2.0), packaged for Transformers.js.

Source ONNX export: the isnet-general-use.onnx distributed by the rembg project (MIT); original weights and architecture by Xuebin Qin et al. (DIS, Apache-2.0).
Modifications: the 11 auxiliary graph outputs (side stages d2-d6 and intermediate feature taps) were removed, keeping only output_image (stage-1 sigmoid probability map). fp16 and dynamic-int8 (q8) variants were generated with the official Transformers.js conversion scripts.

I/O

Input input_image: float32 [1, 3, 1024, 1024], RGB, normalized as x / 255 - 0.5 (mean 0.5, std 1.0).
Output output_image: float32 [1, 1, 1024, 1024], sigmoid probabilities. Min-max normalize per image for an alpha matte (as done by rembg).

Files

onnx/model.onnx - fp32 (aux outputs stripped)
onnx/model_fp16.onnx - fp16
onnx/model_quantized.onnx - dynamic int8 (q8)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).

Ревизия весов: 5349b61