图片去背景

这个去背景工具能做什么

拖入一张照片，主体在一秒内从背景里分离出来——人物、商品、动物、汽车、植物、Logo 都行。结果保持照片原分辨率，输出带真实 alpha 通道的 PNG：发丝、毛发、纱网这类半透明边缘以柔和的透明度保留，而不是生硬地一刀切，这正是抠图结果能放到任何新背景上的关键。拖动预览中间的分割线，可以逐像素对比前后效果。

背景可以保持透明、换成白色（电商主图、证件照）或填任意颜色，边缘羽化滑块可以把轮廓柔化最多 5 像素。多张照片可以一起拖入，逐张处理；单张下载或打包 ZIP。抠图由 ISNet 完成——一个在高分辨率图像上训练的开源二分类分割网络——通过 WebGPU 在你的浏览器里运行；不上传，无水印，不用注册，没有次数限制。

怎么用

设备上第一次使用，页面会拉取 AI 模型（44 MB）和运行时（21 MB），有进度条，之后缓存，再来直接开始。拖入、粘贴或选择照片。每张自动处理；第一张完成的图出现在对比视图里。选背景——透明、白色或取色——和边缘羽化；这两项即时生效，不需要重新跑 AI。点"下载 PNG"保存当前图，或"全部下载"打包整批。

给模型一个清晰的主体效果最好：一个人、一件商品、一只动物。主体占画面比例大的照片抠得最干净；辽阔风景里的一个小人分到的像素太少。结果可以继续交给图片压缩、图片尺寸调整或图片加水印；要把抠图放到新照片上，用任何支持透明 PNG 的图片编辑器。

常见坑

速度取决于你的浏览器。有 WebGPU——当前电脑上的 Chrome、Edge、Firefox、Safari 26，以及近年的 Android 手机——首次加载后一张照片不到一秒。没有的话，同一个模型在 CPU 上以 WebAssembly 运行，每张大约 15–25 秒；页面会告诉你当前是哪种模式，处理期间界面不会卡死。老手机和很旧的笔记本可能连模型都装不下。

主体由模型判断，它猜不到你的心思。合照会保留所有人，手持商品会保留手，地面上的倒影和阴影通常被去掉（想要阴影就在编辑器里补）。玻璃、水、薄纱这类透明物体得到的是合理但不精确的透明度。背景杂乱且颜色与主体接近是最难的情况。模型内部按 1024 像素处理，再把蒙版放大回原尺寸，所以 6000 像素大图的边缘比 1500 像素的略软。

背景知识：抠图是怎么做到的

ISNet 是做二分类图像分割的神经网络——判断每个像素有多大比例属于前景。它在数千张带像素级精确蒙版的高分辨率图像上训练，包括头发、网眼和细长结构，所以能给出柔和、细致的边缘，而不是老模型那种糊成一团的轮廓。网络以 1024 × 1024 运行，输出概率图；这张图放大到原尺寸后就成为照片的 alpha 通道。

本站用的是原始的 Apache 许可权重，卷积权重以 8 位整数存储（体积四分之一，蒙版与全精度版本无法区分），切成三个文件以便普通静态托管，在浏览器里重新拼接。推理由 ONNX Runtime Web 执行：浏览器提供 WebGPU 就走 GPU，否则用 WebAssembly 在 CPU 上跑。照片读入 canvas、归一化、送进网络、合成回来——每一步都在你的标签页里，不发送任何东西，模型缓存后页面离线也能用。

哪些场景需要去背景

平台要求纯白背景的商品主图。用纯色背景的头像和证件照。必须透明才能放到文档上的 Logo 和签名。用在演示、海报、封面图和社媒图片里的抠图。在杂乱桌面上拍的二手物品照片。把几张照片的主体拼在一起的合成和拼贴。用照片做的贴纸和表情。

本站的流程是：在这里去背景，再按平台缩放或压缩，公开发布就加水印，或者把透明 PNG 当作 Logo/印章放到 PDF 上——用PDF 签名。

常见问题