BiRefNet (birefnet)

birefnet（BiRefNet）以发丝级的细节将前景主体与背景分离，返回主体的 RGBA 抠图，或单独返回 8 位灰度 alpha 蒙版。

模型 ID	birefnet（接口的默认模型）
模型	BiRefNet 通用模型（Peng Zheng 等）
权重	官方通用模型（ZhengPeng7/BiRefNet）
用例	抠图
接口	POST /v1/remove-background
模型池	付费池：从余额中扣费
计费单位	image。单位与价格：计费
许可证	MIT

工作原理

一次调用是分割网络对整张图片的一次前向推理，随后把结果打包为图像。

预测。 图片被缩放到 1024 × 1024 像素并做归一化，BiRefNet 为每个像素预测其属于前景主体的程度。该网络保留高分辨率细节，所以发丝等细小结构的边缘保持柔和、半透明。预测结果缩放回图片的尺寸，并存储为 8 位数值：255 为主体，0 为背景，两者之间为半透明像素。这就是 alpha 蒙版。

输出。 options.output 为 matte 时，蒙版原样以灰度图像返回。为 cutout（默认）时，输入图片的颜色加上作为 alpha 通道的蒙版组成 RGBA 图像，因此背景透明。两种输出来自同一次推理，区别只在于结果的打包方式。随后图像按 options.format 编码为 PNG 或 WebP。

每次调用都在自己的图片上运行完整模型。没有可复用的编码，因此没有缓存折扣，一次调用计为一次 image，抠图和蒙版的价格相同。

各用例下的特性

抠图

• birefnet 是 POST /v1/remove-background 的默认模型，每次调用一张图片。
• options.output 返回 cutout（默认）或 matte，options.format 将其编码为 png（默认）或 webp；详见输出格式。
• 结果的长边为图片长边与 options.size（64 至 4096 的整数，默认 2048）中较小的一个，保持宽高比，图片不会被放大。结果以 base64 内联返回在 data 中。

用例说明与调用示例：抠图。

限制与说明

• 每次调用一张图片。每次调用都运行完整模型，没有缓存折扣。
• 图片限制：详见图片。图片长边超过 options.size 时，结果的长边缩小到该值。
• 延迟：录制的调用中 timing.processingMs 为 882 ms。该数值取决于图片、排队情况和节点负载，不构成保证。