图片去背景会识别主要前景并生成透明蒙版，使人物、商品或物体能够叠加到新的背景上。工具提供偏质量和偏速度的模型选择，处理在浏览器端执行，首次使用某个模型时通常需要加载相应资源。
分离质量取决于主体边界、前后景对比和原图分辨率。头发、透明材质、阴影、细网格及与背景颜色接近的区域最容易出现缺口或残留，导出前应在棋盘格和深浅两种背景上检查轮廓。
工具说明
使用步骤
选择清晰原图
优先上传主体完整、光线均匀且边界与背景有明显区别的图片。
选择处理模型
普通预览可优先速度模式，细发丝或商品边缘可尝试质量模式。
检查透明边缘
放大观察轮廓、内部孔洞与半透明区域，确认后导出带透明通道的结果。
支持范围与限制
- 输出
- 透明背景的 PNG
- 模型
- 浏览器内运行的开源分割模型，首次使用需要下载数十 MB 模型文件
- 效果较好
- 主体与背景对比清晰的人像、商品图、单一主体照片
- 常见瑕疵
- 发丝、毛边、半透明材质（玻璃、纱、烟雾）和与背景同色的边缘容易抠不干净
- 耗时
- 推理在本地完成，大图和低配设备会明显变慢
- 后续处理
- 需要换底色或按证件尺寸构图，直接用证件照制作更省事
典型使用场景
制作商品素材
分离商品后统一放到品牌色、场景图或电商白底中。
准备人物头像
移除杂乱环境，让人物可用于简历、演示文稿或社交资料。
为商品图换背景
电商详情页需要统一的纯色或场景背景，先去掉原背景再合成到目标底图上。
使用前需要知道的事
- 自动分割是估计结果，不适合作为法律证据、医学影像或需要像素级准确性的抠图依据。
- 透明结果应保存为 PNG 或支持 alpha 的 WebP，保存成 JPG 会失去透明通道。
- 首次模型加载耗时取决于网络与设备性能，批量处理前可先用一张代表性图片测试。
相关概念
- alpha channel
- 每个像素记录不透明度的通道，0 表示完全透明，最大值表示完全不透明。
- segmentation mask
- 模型对每个像素属于前景或背景的估计，用于合成透明结果。