软件介绍
对于大部分IT从业者来说，抠图技术占据着不可忽视的地位。它不仅在专业的图形设计工作中扮演重要角色，也常见于日常的图片编辑需求中。但很多人并不能熟练地掌握抠图技术。
随着人工智能技术的发展，AI已经可以快速实现自动抠图、批量抠图。rembg就是其中一个佼佼者。并且完全本地运行，无需联网，可实现批量自动化抠图，速度快，占用显存小。能够显著提升抠图的效率和质量。
安装说明
本软件已经整合AI环境，无需安装复杂的环境。
解压即用。
硬件要求
win10或win11系统 64位
2G以上显卡显存
占用空间：3G
使用说明
1、解压缩
2、单图抠图模式
①运行单图抠图.exe，显示如下：（需要大概几十秒中才能完整运行，运行过程中不可关闭此窗口）
随即，浏览器会自动打开如下页面：
（如果没有自动打开，可以再浏览器内输入：http://localhost:7000/ 回车即可打开 ）
上传文件至1位置，2为模型选择（文章结尾有模型的介绍），将位置3的参数调整为255，然后点击4生成即可，速度很快几秒钟即可完成，处理后的图片会出现在5的位置上，右上角会有一个下载的按钮，或者右键另存为也可以。
3、批量抠图模型。
将需要抠的图片放入根目录inputs文件夹，然后运行批量抠图.exe，如果无法运行，请右键以管理员方式运行，然后等待即可（等待的时间有图片数量和质量决定）。
结束后，处理好文图片会保存在根目录outputs文件夹内。
模型的介绍
rembg支持多种预训练的抠图模型，以适应不同场景下的需求。以下是rembg当前支持的部分模型列表及更换模型的简要说明。
u2net: 适用于通用场景的高精度预训练模型。(默认选项，一般情况下，此选项即可，无需更改)
u2netp: u2net的轻量级版本，适用于对模型大小有要求的场合。
u2net_human_seg: 专为人像分割设计的高精度预训练模型。
u2net_cloth_seg: 旨在从人物肖像中精确分离衣物的预训练模型。
silueta: 小型化的模型，与u2net类似，但体积更小。
isnet-general-use: 针对通用场景优化的新预训练模型。
isnet-anime: 专为动漫风格的角色设计的高精度分割模型。
sam: 一种全能型的预训练模型，适用于广泛的应用场景。
效果预览
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