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詳細を見る ↗RMBG-1.4
briaaiRMBG v1.4 is our state-of-the-art background removal model, designed to effectively separate foreground from background in a range of categories and image types. This model has been trained on a carefully selected dataset, which includes: general stock images, e-commerce, gaming, and advertising content, making it suitable for commercial use cases powering enterprise content creation at scale. The accuracy, efficiency, and versatility currently rival leading source-available models. It is ideal where content safety, legally licensed datasets, and bias mitigation are paramount. Developed by BRIA AI, RMBG v1.4 is available as a source-available model for non-commercial use. To purchase a commercial license, simply click Here.
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詳細を見る ↗RMBG-2.0
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詳細を見る ↗U-2-Netp
BritishWerewolfU-2-Netp is a lightweight version of the U2Net model designed for efficient and effective image segmentation tasks, especially for generating masks. It retains the core architectural design of U2Net while being optimized for faster inference times and reduced memory usage. The U-2-Netp model is based on a simplified version of the original U2Net architecture, designed to be more lightweight while still achieving high performance in segmentation tasks. The model consists of several stages with down-sampling and up-sampling paths, using Residual U-blocks (RSU) for enhanced feature representation. To use the model for inference, you can follow the example provided above. The `AutoProcessor` and `AutoModel` classes from the `transformers` library make it easy to load the model and processor.
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CIDASCLIPSeg model with reduce dimension 64. It was introduced in the paper Image Segmentation Using Text and Image Prompts by Lüddecke et al. and first released in this repository.
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詳細を見る ↗clipseg-rd64-refined
CIDASCLIPSeg model with reduce dimension 64, refined (using a more complex convolution). It was introduced in the paper Image Segmentation Using Text and Image Prompts by Lüddecke et al. and first released in this repository. Refer to the documentation.
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cyberagentThis repository contains the code and model weights for the matting module in [LayerD [ICCV'25]](https://arxiv.org/abs/2509.25134), a layer decomposition framework for graphic design images. The model in this repository is **intended to be used as a part of the original LayerD github repository**. Please visit https://github.com/CyberAgentAILab/LayerD for more information. The model architecture code is based on the BiRefNet repository. We thank the authors for releasing their high-quality matting model. This repository is intended for use with LayerD, so we recommend following the instructions in the LayerD repository.
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