Langkau ke kandungan

BiRefNet V2 Background Removal

Integrasikan

ID model 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"

Permintaan ini: ≈$0.002 2 kredit API Jalankan pada halaman ini

Dapatkan kunci API
BiRefNet Pembuangan Latar Belakang #cutout#matting#open-weights

Pembuangan latar belakang dan matting terbuka sehingga 2304 px, dengan output topeng pilihan.

BiRefNet · Imej

Hasil pertama anda akan muncul di sini

Bina permintaan di bawah dan jalankannya dengan kunci API anda. Output disalin ke storan kami, disimpan selama-lamanya atau 7 hari secara percuma.

Bina permintaan

Kawalan dijana daripada skema model. Kod dan harga dikemas kini apabila anda mengubahnya.

•diperlukan image_url
Lepaskan fail, atau

URL yang mengenal pasti imej yang latar belakangnya akan dibuang.

Lanjutan operating_resolution · output_format · model · output_mask · refine_foreground · mask_only
operating_resolution lalai 1024x1024

Resolusi kerja, dengan '2304x2304' terhad kepada model 'General Use (Dynamic)'. Untuk imej input beresolusi tinggi, tetapan lebih tinggi meningkatkan ketepatan output.

output_format lalai png

Format untuk imej yang terhasil.

lalai General Use (Light)

Pemilihan model pembuangan latar belakang: 'General Use (Light)' dipetakan kepada BiRefNet, model asal repositori BiRefNet dan disyorkan untuk kebanyakan penggunaan. 'General Use (Light 2K)' dipetakan kepada BiRefNet_lite-2K dan menggunakan model asal yang dilatih pada imej 2K. 'General Use (Heavy)' dipetakan kepada BiRefNet_lite dan memberikan ketepatan lebih tinggi dengan pemprosesan lebih perlahan. 'Matting' dipetakan kepada BiRefNet-matting dan dilatih khusus untuk pemattingan imej. 'Portrait' dipetakan kepada BiRefNet-portrait dan dilatih khusus pada imej potret. 'General Use (Dynamic)' dipetakan kepada BiRefNet_dynamic dan menyokong resolusi berubah dari 256x256 hingga 2304x2304.

POST /run/birefnet/v2?wait=20 sebut harga → $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"

Jalankan permintaan ini

Kunci anda kekal dalam pelayar ini: ia hanya dihantar kepada Doitong API dan disimpan (localStorage) hanya jika anda menanda Ingat. Dapatkan kunci API

Tentang BiRefNet V2 Background Removal

BiRefNet V2 mengasingkan subjek daripada latar belakang dengan beberapa varian model (light, heavy, matting, portrait, dynamic) dan resolusi operasi sehingga 2304x2304. Mengembalikan potongan subjek dan secara pilihan topeng dalam PNG, WebP atau GIF.

Parameter

Hantar sama ada nama kanonik atau nama natif, bukan kedua-duanya. Nama kanonik

NamaJenis LalaiDibenarkan Penerangan
modelpilihan
Jenisenum
LalaiGeneral Use (Light)
General Use (Light)General Use (Light 2K)General Use (Heavy)MattingPortraitGeneral Use (Dynamic)
Pemilihan model pembuangan latar belakang: 'General Use (Light)' dipetakan kepada BiRefNet, model asal repositori BiRefNet dan disyorkan untuk kebanyakan penggunaan. 'General Use (Light 2K)' dipetakan kepada BiRefNet_lite-2K dan menggunakan model asal yang dilatih pada imej 2K. 'General Use (Heavy)' dipetakan kepada BiRefNet_lite dan memberikan ketepatan lebih tinggi dengan pemprosesan lebih perlahan. 'Matting' dipetakan kepada BiRefNet-matting dan dilatih khusus untuk pemattingan imej. 'Portrait' dipetakan kepada BiRefNet-portrait dan dilatih khusus pada imej potret. 'General Use (Dynamic)' dipetakan kepada BiRefNet_dynamic dan menyokong resolusi berubah dari 256x256 hingga 2304x2304.
operating_resolutionpilihan
Jenisenum
Lalai1024x1024
1024x10242048x20482304x2304
Resolusi kerja, dengan '2304x2304' terhad kepada model 'General Use (Dynamic)'. Untuk imej input beresolusi tinggi, tetapan lebih tinggi meningkatkan ketepatan output.
output_maskpilihan
Jenisboolean
Lalaifalse
Mengawal sama ada topeng pembuangan latar belakang disertakan dalam output.
refine_foregroundpilihan
Jenisboolean
Lalaitrue
Mengawal penambahbaikan latar hadapan berdasarkan topeng yang dianggarkan.
image_urldiperlukan image
Jenisurl · image
URL yang mengenal pasti imej yang latar belakangnya akan dibuang.
output_formatpilihan
Jenisenum
Lalaipng
webppnggif
Format untuk imej yang terhasil.
mask_onlypilihan
Jenisboolean
Lalaifalse
Suis output topeng sahaja: `True` memintas penambahbaikan latar hadapan dan membiarkan imej tanpa perubahan, lalu mengembalikan topeng pembahagiannya sahaja. Apabila hanya topeng diperlukan, ini mengelakkan pengiraan tambahan dan mengurangkan data yang dipindahkan.
diperlukan Nama kanonik, turut diterima

Parameter fail menerima URL awam https://, URI data: sehingga 10 MB, atau file_url bagi muat naik. Fail

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"
  }
}
Fail anda, pilihan andaSetiap outputs[].url ialah salinan pada storan kami: disimpan selama-lamanya (dibayar setiap GB-bulan) atau 7 hari secara percuma, mengikut tetapan akaun anda atau ?storage=.
Bentuk yang sama pada setiap modeltype, url, content_type, width, height dan duration, untuk imej, video dan audio. output ialah objek hasil model itu sendiri.
Medan output
image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Imej selepas pembuangan latar belakang, atau topeng pembahagian apabila `mask_only` ialah `True`.
mask_image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | nullTopeng yang digunakan semasa pembuangan latar belakang.

Lebih banyak model: Pembuangan Latar Belakang

Untuk ejen AI: halaman ini dalam Markdown tersedia di https://doitong.com/ms/developers/models/birefnet/v2.md. Semua model dan panduan: https://doitong.com/developers/llms.txt