Lumaktaw sa nilalaman

BiRefNet V2 Background Removal

I-integrate

ID ng modelo birefnet/v2
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/birefnet/v2?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.jpg"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Kahilingang ito: ≈$0.002 2 kredito ng API Patakbuhin ito sa page na ito

Kumuha ng API key
BiRefNet Pag-aalis ng Background #cutout#matting#open-weights

Open background removal at matting hanggang 2304 px, na may opsyonal na mask output.

BiRefNet · Larawan

Dito mapupunta ang iyong unang resulta

Bumuo ng kahilingan sa ibaba at patakbuhin ito gamit ang iyong API key. Kinokopya ang mga output sa aming storage, na pinananatili nang walang hanggan o 7 araw nang libre.

Bumuo ng kahilingan

Ang mga control ay binubuo mula sa schema ng modelo. Nagbabago ang code at presyo habang ina-adjust mo ang mga ito.

•kinakailangan image_url
Mag-drop ng file, o

URL na tumutukoy sa larawang aalisan ng background.

advanced operating_resolution · output_format · model · output_mask · refine_foreground · mask_only
operating_resolution default na 1024x1024

Working resolution, kung saan ang '2304x2304' ay limitado sa modelong 'General Use (Dynamic)'. Para sa mga input larawan na mataas ang resolution, pinapahusay ng mas mataas na setting ang accuracy ng output.

output_format default na png

Format ng resultang larawan.

default na General Use (Light)

Pagpili ng modelo para sa pag-aalis ng background: ang 'General Use (Light)' ay tumutugma sa BiRefNet, orihinal na modelo ng BiRefNet repository, at inirerekomenda para sa karamihan ng gamit. Ang 'General Use (Light 2K)' ay tumutugma sa BiRefNet_lite-2K at gumagamit ng orihinal na modelong sinanay sa mga larawang 2K. Ang 'General Use (Heavy)' ay tumutugma sa BiRefNet_lite at nagbibigay ng mas mataas na accuracy ngunit mas mabagal ang pagproseso. Ang 'Matting' ay tumutugma sa BiRefNet-matting at partikular na sinanay para sa larawan matting. Ang 'Portrait' ay tumutugma sa BiRefNet-portrait at partikular na sinanay sa mga portrait na larawan. Ang 'General Use (Dynamic)' ay tumutugma sa BiRefNet_dynamic at sumusuporta sa variable na resolution mula 256x256 hanggang 2304x2304.

POST /run/birefnet/v2?wait=20 presyo → $0.002
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/birefnet/v2?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.jpg"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Patakbuhin ang kahilingang ito

Nananatili ang iyong key sa browser na ito: ipinapadala lamang ito sa Doitong API at sine-save (localStorage) lamang kung pipiliin mo ang Tandaan. Kumuha ng API key

Tungkol sa BiRefNet V2 Background Removal

Inihihiwalay ng BiRefNet V2 ang subject sa background gamit ang ilang variant ng modelo (light, heavy, matting, portrait, dynamic) at operating resolution hanggang 2304x2304. Ibinabalik nito ang cut-out at opsyonal ang mask sa PNG, WebP o GIF.

Mga parameter

Ipadala ang canonical na pangalan o ang native na pangalan, hindi pareho. Mga canonical na pangalan

PangalanUri defaultPinapayagan Paglalarawan
modelopsyonal
Urienum
defaultGeneral Use (Light)
General Use (Light)General Use (Light 2K)General Use (Heavy)MattingPortraitGeneral Use (Dynamic)
Pagpili ng modelo para sa pag-aalis ng background: ang 'General Use (Light)' ay tumutugma sa BiRefNet, orihinal na modelo ng BiRefNet repository, at inirerekomenda para sa karamihan ng gamit. Ang 'General Use (Light 2K)' ay tumutugma sa BiRefNet_lite-2K at gumagamit ng orihinal na modelong sinanay sa mga larawang 2K. Ang 'General Use (Heavy)' ay tumutugma sa BiRefNet_lite at nagbibigay ng mas mataas na accuracy ngunit mas mabagal ang pagproseso. Ang 'Matting' ay tumutugma sa BiRefNet-matting at partikular na sinanay para sa larawan matting. Ang 'Portrait' ay tumutugma sa BiRefNet-portrait at partikular na sinanay sa mga portrait na larawan. Ang 'General Use (Dynamic)' ay tumutugma sa BiRefNet_dynamic at sumusuporta sa variable na resolution mula 256x256 hanggang 2304x2304.
operating_resolutionopsyonal
Urienum
default1024x1024
1024x10242048x20482304x2304
Working resolution, kung saan ang '2304x2304' ay limitado sa modelong 'General Use (Dynamic)'. Para sa mga input larawan na mataas ang resolution, pinapahusay ng mas mataas na setting ang accuracy ng output.
output_maskopsyonal
Uriboolean
defaultfalse
Kinokontrol kung isasama sa output ang mask para sa pag-aalis ng background.
refine_foregroundopsyonal
Uriboolean
defaulttrue
Kinokontrol ang refinement ng foreground batay sa tinatayang mask.
image_urlkinakailangan image
Uriurl · image
URL na tumutukoy sa larawang aalisan ng background.
output_formatopsyonal
Urienum
defaultpng
webppnggif
Format ng resultang larawan.
mask_onlyopsyonal
Uriboolean
defaultfalse
Switch para sa mask-only output: nilalampasan ng `True` ang foreground refinement at hindi binabago ang larawan, at ibinabalik lamang ang segmentation mask nito. Kapag mask lang ang kailangan, iniiwasan nito ang dagdag na computation at binabawasan ang naililipat na data.
kinakailangan Canonical na pangalan, tinatanggap din

Tumatanggap ang mga parameter ng file ng pampublikong https:// URL, data: URI na hanggang 10 MB, o file_url ng isang upload. Mga file

Output

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "birefnet/v2",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 2,
    "usd": "0.002",
    "charged": 2,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.jpg"
  },
  "output": {
    "image": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768
    },
    "mask_image": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
Ikaw ang pumipili para sa iyong mga fileAng bawat outputs[].url ay kopya sa aming storage: pinananatili nang walang hanggan (sinisingil bawat GB-month) o 7 araw nang libre, ayon sa setting ng iyong account o ?storage=.
Parehong shape sa bawat modelotype, url, content_type, width, height at duration, para sa mga larawan, video at audio. Ang output ay sariling result object ng modelo.
Mga field ng output
image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Larawan matapos alisin ang background, o ang segmentation mask kapag `mask_only` ay `True`.
mask_image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | nullMask na inilapat sa pag-aalis ng background.

Higit pang modelo: Pag-aalis ng Background

Para sa mga AI agent: nasa Markdown ang pahinang ito sa https://doitong.com/fil/developers/models/birefnet/v2.md. Lahat ng modelo at gabay: https://doitong.com/developers/llms.txt