Obwohl die künstliche Intelligenz und die Bildverarbeitungstechnologie rasant voranschreiten, stellt das Entfernen von Hintergründen nach wie vor eine der größten Herausforderungen in der Bildbearbeitung dar.
Derzeit ist remove.bg die beste Software für das Freistellen von Bildern – schnell und effizient.
Jetzt gibt es endlich eine Open-Source-Software mit vergleichbarer Leistung wie remove.bg: RMBG 2.0, kürzlich veröffentlicht vom Bria-Team, liefert erstaunliche Ergebnisse beim Freistellen.
Im Vergleich zum Vorgänger RMBG 1.4 bietet die neue Version deutliche Verbesserungen in mehreren Kernbereichen. RMBG 2.0 integriert hochentwickelte semantische Segmentierung, eine verbesserte Kantenerkennung und sorgt für höhere Konsistenz bei der Verarbeitung ähnlicher Bilder, insbesondere bei komplexen Hintergründen.
Dieses neue Open-Source-Tool zur Hintergrundentfernung basiert auf der BiRefNet-Architektur und erreicht eine beeindruckende Gesamterfolgsrate von 90,14 %. Bei realistischen Bildern liegt die Genauigkeit sogar bei 92 %.
Selbst bei komplexen Hintergründen erzielt das Tool immer noch eine hervorragende Leistung von 87 % und beweist damit seine Leistungsfähigkeit.
AIbase hat ein Bild eines kleinen Pandas hochgeladen und festgestellt, dass RMBG 2.0 auch Motive mit Fell sehr sauber freistellen kann, wobei die Fellkanten klar erkennbar sind:
Auch bei Bildern, bei denen Personen und Hintergrund stark verschmelzen und die Kanten schwer zu unterscheiden sind, kann es mühelos Vordergrund und Hintergrund trennen und eine qualitativ hochwertige Freistellung erstellen:
Das Freistellen von Anime-Bildern ist ebenfalls sehr einfach, insbesondere die Haare werden sehr sauber ausgeschnitten:
Am wichtigsten ist, dass man hoch aufgelöste Bilder kostenlos herunterladen kann. Die heruntergeladene Bildgröße entspricht der Größe des hochgeladenen Bildes. Bei remove.bg muss man für hochauflösende Downloads bezahlen, und das ist nicht gerade billig.
Im Vergleich zu remove.bg fehlt RMBG 2.0 jedoch die Funktion zum Bearbeiten mit Pinselwerkzeugen. Dies führt dazu, dass bei Bildern mit vielen Personen, die nicht sauber freigestellt werden können, keine Nachbearbeitung möglich ist:
Aber da es kostenlos ist, ist die Freistellungsleistung von RMBG 2.0 bereits sehr gut.
Das Modell kann in folgenden Bereichen eingesetzt werden:
Visualisierung von E-Commerce-Produkten
Automatisierung von Marketinginhalten
Stapelverarbeitung von Bildern
Entwicklung von Spielressourcen
Automatisierung des Website-Aufbaus
Hier können Sie es ausprobieren: https://huggingface.co/spaces/briaai/BRIA-RMBG-2.0