BiRefNet V2：超强 AI 一键批量抠图工具

在图像编辑领域，AI 抠图技术的发展日新月异。BiRefNet V2 作为一款备受瞩目的工具，正以其卓越的性能引领着行业的发展。

一、BiRefNet V2 概述

BiRefNet 由阿里携手南开等高校及科研机构共同研发，是一种高分辨率图像分割框架。其独特之处在于，即便仅依靠 CPU 也能稳定运行，若搭配独立显卡，则处理速度将大幅提升，并且支持批量处理，这在处理大量图像素材时优势尽显。与先前的 RMBG 和 BRIA RMBG 相比，BiRefNet V2 不仅支持更多的分割模型，在抠图效果上更是脱颖而出，堪称当前抠图领域的佼佼者。

它能够精准地从高分辨率图片中识别出目标物体，对于复杂物体边界的识别能力尤为突出，从而为用户提供高质量的分割结果。这使得 BiRefNet V2 在多种图像分割场景中得以广泛应用，诸如常见的抠图、显著目标检测、背景移除以及伪装目标检测等工作，都能轻松应对，为专业设计师和普通用户的图像编辑需求提供了强有力的支持。

二、V2 版本更新亮点

此次发布的 V2 版本着重修复了上一版本中出现的报错问题，确保用户在使用过程中能够更加顺畅地操作。同时，同步更新了最新的官方模型，进一步提升了工具的性能和抠图精度，使其在处理各类图像时能够更加准确地识别和分割目标物体，满足用户对于高质量抠图效果的追求。

三、使用教程

1. 图片上传：支持多种图片来源，用户既可以上传本地存储的图片，也可以直接输入网络图片的 URL 地址，并且还具备批量抠图功能，方便用户一次性处理多个图像文件，大大提高工作效率。
2. 分辨率设置：在输入抠图分辨率时，建议选择 1024×1024，但用户也可依据自身素材的特点和实际需求灵活调整，以达到最佳的抠图效果。
3. 模型选择：系统默认选择第一个抠图模型，对于追求个性化或对默认效果不满意的用户，还可以手动尝试其他模型，通过不断切换和试验，找到最适合自己图像素材的抠图方式。
   4. 的抠图方式。
4. 提交操作：完成上述步骤后，点击提交按钮，BiRefNet V2 便会按照用户的设置开始进行抠图处理，用户只需等待片刻，即可获得高质量的抠图结果。

四、下载地址