/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
birefnet
Опубликована
13 мая 2024

BiRefNet-portrait

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

BiRefNet-portrait выделяет человека на портретном изображении и создаёт маску для удаления или замены фона.

20 863скачиваний за 30 дней17лайковвеса 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

BiRefNet-portrait — модель сегментации портретов, опубликованная Zheng Peng и соавторами в рамках работы BiRefNet. Она предназначена для высокоточного отделения людей от фона на изображениях и генерации масок, в частности для удаления фона с портретных фотографий. В карточке приведён результат на тестовом наборе TE-P3M-500-P: S-measure 0,983, maxFm 0,996 и MAE 0,006.

Модель обучалась на P3M-10k и TR-humans; архитектура указана как BiRefNet, файлы представлены в формате safetensors. Модель принимает изображение и выдаёт сегментационную маску. Лицензия — MIT. В README не приведены сведения о размере модели, поддерживаемых библиотеках и ограничениях качества за пределами указанного набора оценки.

Сценарии применения

  • удаление фона с портретной фотографии
  • создание маски человека для фоторедактора
  • подготовка портрета для замены фона
  • отделение человека от фона для графического дизайна

Ограничения

Оценка качества приведена только для набора TE-P3M-500-P, поэтому она не гарантирует аналогичный результат на других типах изображений. Модель описана для портретной сегментации и может быть менее подходящей для других объектов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This repo holds the official weights of BiRefNet for general matting.

Training Sets:

Validation Sets:

  • TE-P3M-500-P

Performance:

DatasetMethodSmeasuremaxFmmeanEmMAEmaxEmmeanFmwFmeasureadpEmadpFmHCE
TE-P3M-500-PBiRefNet-portrai--epoch_150.983.996.991.006.997.988.990.933.965.000

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

Acknowledgement:

  • Many thanks to @fal for their generous support on GPU resources for training this BiRefNet for portrait matting.

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
b656196

0 моделей