İçeriğe geç

BiRefNet V2 Background Removal

Entegre et

Model kimliği 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"

Bu istek: ≈$0,002 2 API kredisi Bu sayfada çalıştır

API anahtarı al
BiRefNet Arka Plan Kaldırma #cutout#matting#open-weights

İsteğe bağlı maske çıktısıyla, 2304 px'e kadar açık arka plan kaldırma ve matting

BiRefNet · Görsel

İlk sonucunuz burada görünecek

Aşağıda bir istek oluşturun ve API anahtarınızla çalıştırın. Çıktılar depolamamıza kopyalanır ve sonsuza kadar veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca saklanır.

İstek oluştur

Kontroller model şemasından oluşturulur. Değerleri değiştirdikçe kod ve fiyat güncellenir.

•gerekli image_url
Dosyayı bırakın veya

Arka planı kaldırılacak görseli belirten URL.

Gelişmiş operating_resolution · output_format · model · output_mask · refine_foreground · mask_only
operating_resolution varsayılan 1024x1024

Çalışma çözünürlüğü; '2304x2304' yalnızca 'General Use (Dynamic)' modeliyle sınırlıdır. Yüksek çözünürlüklü girdi görsellerinde daha yüksek ayarlar çıktı doğruluğunu artırır.

output_format varsayılan png

Sonuç görselinin biçimi.

varsayılan General Use (Light)

Arka plan kaldırma modeli seçimi: 'General Use (Light)', BiRefNet ile eşleşir, BiRefNet deposunun özgün modelidir ve çoğu kullanım için önerilir. 'General Use (Light 2K)', BiRefNet_lite-2K ile eşleşir ve 2K görsellerle eğitilmiş bu özgün modeli kullanır. 'General Use (Heavy)', BiRefNet_lite ile eşleşir ve daha yavaş işlemeyle daha yüksek doğruluk sağlar. 'Matting', BiRefNet-matting ile eşleşir ve özellikle görsel matting için eğitilmiştir. 'Portrait', BiRefNet-portrait ile eşleşir ve özellikle portre görselleriyle eğitilmiştir. 'General Use (Dynamic)', BiRefNet_dynamic ile eşleşir ve 256x256 ile 2304x2304 arasında değişken çözünürlükleri destekler.

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

Bu isteği çalıştır

Anahtarınız bu tarayıcıda kalır: yalnızca Doitong API'ye gönderilir ve yalnızca Hatırla seçeneğini işaretlerseniz localStorage'a kaydedilir. API anahtarı al

BiRefNet V2 Background Removal hakkında

BiRefNet V2, çeşitli model varyantlarıyla (light, heavy, matting, portrait, dynamic) özneyi arka plandan ayırır ve 2304x2304'e kadar çalışma çözünürlüklerini destekler. Kesilmiş özneyi ve isteğe bağlı olarak maskeyi PNG, WebP veya GIF olarak döndürür.

Parametreler

Kanonik adı veya yerel adı gönderin; ikisini birden göndermeyin. Kanonik adlar

AdTür Varsayılanİzin verilen Açıklama
modelisteğe bağlı
Türenum
VarsayılanGeneral Use (Light)
General Use (Light)General Use (Light 2K)General Use (Heavy)MattingPortraitGeneral Use (Dynamic)
Arka plan kaldırma modeli seçimi: 'General Use (Light)', BiRefNet ile eşleşir, BiRefNet deposunun özgün modelidir ve çoğu kullanım için önerilir. 'General Use (Light 2K)', BiRefNet_lite-2K ile eşleşir ve 2K görsellerle eğitilmiş bu özgün modeli kullanır. 'General Use (Heavy)', BiRefNet_lite ile eşleşir ve daha yavaş işlemeyle daha yüksek doğruluk sağlar. 'Matting', BiRefNet-matting ile eşleşir ve özellikle görsel matting için eğitilmiştir. 'Portrait', BiRefNet-portrait ile eşleşir ve özellikle portre görselleriyle eğitilmiştir. 'General Use (Dynamic)', BiRefNet_dynamic ile eşleşir ve 256x256 ile 2304x2304 arasında değişken çözünürlükleri destekler.
operating_resolutionisteğe bağlı
Türenum
Varsayılan1024x1024
1024x10242048x20482304x2304
Çalışma çözünürlüğü; '2304x2304' yalnızca 'General Use (Dynamic)' modeliyle sınırlıdır. Yüksek çözünürlüklü girdi görsellerinde daha yüksek ayarlar çıktı doğruluğunu artırır.
output_maskisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılanfalse
Arka plan kaldırma maskesinin çıktıya dahil edilip edilmeyeceğini kontrol eder.
refine_foregroundisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılantrue
Tahmini maskeye göre ön plan iyileştirmesini kontrol eder.
image_urlgerekli image
Türurl · image
Arka planı kaldırılacak görseli belirten URL.
output_formatisteğe bağlı
Türenum
Varsayılanpng
webppnggif
Sonuç görselinin biçimi.
mask_onlyisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılanfalse
Yalnızca maske çıktı anahtarı: `True`, ön plan iyileştirmesini atlar ve görseli değiştirmeden yalnızca segmentasyon maskesini döndürür. Yalnızca maske gerektiğinde ek hesaplamayı önler ve aktarılan veriyi azaltır.
gerekli Kanonik ad, bu ad da kabul edilir

Dosya parametreleri herkese açık bir https:// URL'si, 10 MB'a kadar bir data: URI'si veya yüklenen bir dosyanın file_url değerini kabul eder. Dosyalar

Çıktı

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"
  }
}
Dosyalarınız, seçiminizHer outputs[].url, depolamamızdaki bir kopyadır: sonsuza kadar (GB-ay başına ücretli) veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca, hesap ayarınızla ya da ?storage= ile saklanır.
Her modelde aynı yapıGörüntüler, video ve ses için type, url, content_type, width, height ve duration aynıdır. output, modelin kendi sonuç nesnesidir.
Çıktı alanları
image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Arka planı kaldırılmış görsel veya `mask_only` değeri `True` olduğunda segmentasyon maskesi.
mask_image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | nullArka plan kaldırma sırasında uygulanan maske.

Daha fazla model: Arka Plan Kaldırma

AI aracıları için: bu sayfanın Markdown biçimi şurada: https://doitong.com/tr/developers/models/birefnet/v2.md. Tüm modeller ve kılavuzlar: https://doitong.com/developers/llms.txt