Rembg是一個去除圖像背景的工具，效果如下

rembg 支持的python 版本：>3.7, <3.11

所需的前置依賴安裝方法：

CPU：pip install rembg

GPU：pip install rembg[gpu]

大家可以先到這個網(wǎng)站檢查一下你的系統(tǒng)是不是支持onnxruntime-gpu

?https://onnxruntime.ai

關(guān)于REMBG的詳細(xì)使用說明，可以到github上閱讀readme（https://github.com/danielgatis/rembg）, 接下來為大家介紹一下如何在SDWEBUI中使用rembg

擴展安裝：

首先進入到sd 主目錄下的 ..\extensions 目錄， 執(zhí)行

下載完畢后進入到 當(dāng)前用戶的主目錄下創(chuàng)建名為.u2net的模型目錄（例如：windows當(dāng)前用戶名為me , 那么用戶主目錄就是C:\Users\me），將u2net.onnx,u2netp.onnx,u2net_human_set.onnx,u2net_cloth_set.onnx,silueta.onnx,isnet-general-use.onnx 這幾個模型文件放進.u2net目錄

我已經(jīng)幾個模型上傳到百度云， 大家可以從這里選擇自己所需要的模型進行下載

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1JMq_mxScwDqN0s2uOIdxGA?pwd=n854?

如何使用：

啟動sd_webui 后可以在extras 選項卡下找到rembg模塊

接著放上自己要扣的圖片后，選擇想要使用的摳圖模型，點擊生成即可一鍵摳圖

個人使用下來效果還是很不錯的，大家也可以自己試一下

模型說明：

這里來分別說明一下幾個摳圖模型的作用

u2net： 用于一般使用情況的預(yù)訓(xùn)練模型。

u2netp： 輕量級的u2net模型版本。

u2net_human_seg： 用于人類分割的預(yù)訓(xùn)練模型。

u2net_cloth_seg： 預(yù)先訓(xùn)練好的模型，用于從人像上解析衣服。這里的衣服被解析為3個類別： 上半身、下半身和全身。

silueta： 與u2net相同，但大小減少到43Mb。

isnet-general-use： 一個新的預(yù)訓(xùn)練的模型，用于一般的使用情況。