解放你的双手，全自动AI批量抠图整合包

解放你的双手，全自动AI批量抠图整合包

在数字图像处理领域，抠图是一项基础而重要的技术。随着人工智能技术的发展，基于AI的抠图工具如rembg应运而生，大大提高了抠图的效率和质量。

为了让更多用户能够轻松享受到这一技术带来的便利，学术Fun将rembg制作成了一键启动包，用户无需配置复杂的Python环境，即可一键启动使用，实现高效、高质量的抠图。

本整合包提供了两种主要的使用模式：单图抠图和批量抠图。用户可以根据自己的需求选择合适的模式进行操作。

单图抠图

单图抠图模式适用于处理单张图片。使用这种模式时，rembg会提供一个简单的界面，用户只需上传图片，即可在线看到抠图效果，并下载抠图后的图片。

批量抠图

批量抠图模式适合需要处理多张图片的场景。用户只需将所有待处理的图片放入inputs文件夹，运行一键启动包后，rembg将自动处理文件夹内的所有图片，并将抠图结果保存到outputs文件夹中，如下图所示。

更换抠图模型

rembg支持多种预训练的抠图模型，用户可以根据自己的需求选择最适合的模型。以下是rembg当前支持的一些模型，以及如何更换模型的说明。

支持的抠图模型

u2net: 适用于一般用例的预训练模型。

u2netp: u2net模型的轻量级版本。

u2net_human_seg: 专为人物分割设计的预训练模型。

u2net_cloth_seg: 从人物肖像中解析衣物的预训练模型。

silueta: 与u2net相同，但模型更小。

isnet-general-use: 适用于一般用例的新预训练模型。

isnet-anime: 专为动漫角色分割设计的高精度模型。

sam: 适用于任何用例的预训练模型。

注意电脑配置如下：

windows 10/11 64位操作系统