Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: birefnet
Опубликована: 1 авг 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2401.03407

BiRefNet-DIS5K

ZhengPeng7

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

Официальный чекпойнт BiRefNet для выделения заметных объектов на изображениях и генерации масок.

10 417скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены29 авг 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

ZhengPeng7/BiRefNet-DIS5K — официальные веса модели BiRefNet, разработанной авторами статьи о двустороннем анализе признаков для высокоточной сегментации изображений. Модель обучена на разделении DIS5K-TR для дихотомической сегментации: выделения заметного объекта на фоне. Она предназначена для получения масок объектов и может применяться для удаления фона и обработки изображений с высокими требованиями к границам маски.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы используется библиотека BiRefNet. Модель принимает изображение и выдаёт сегментационную маску. Лицензия MIT разрешает использование и распространение с соблюдением её условий. Карточка указывает на официальный чекпойнт статьи, но не приводит сведения о размере модели или поддержке языков.

Сценарии применения

удаление фона с фотографий
выделение основного объекта на изображении
создание маски объекта для редактирования фотографии

Ограничения

Модель обучена для дихотомической сегментации и не предназначена для универсальной семантической сегментации множества классов. В карточке не приведены результаты оценки и требования к ресурсам.

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

This repo holds the official weights of BiRefNet trained on DIS5K-TR for Dichotomous Image Segmentation (DIS) in the original paper.

Check the main BiRefNet model repo for more info and how to use it:
https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet/blob/main/README.md

Also check the GitHub repo of BiRefNet for all things you may want:
https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet

Citation

@article{zheng2024birefnet,
  title={Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation},
  author={Zheng, Peng and Gao, Dehong and Fan, Deng-Ping and Liu, Li and Laaksonen, Jorma and Ouyang, Wanli and Sebe, Nicu},
  journal={CAAI Artificial Intelligence Research},
  volume = {3},
  pages = {9150038},
  year={2024}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · birefnet · image-segmentation

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры: BiRefNet
Ревизия весов: 343602b