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birefnet-cutout-skill

抠人物的方法与实测边界：模型代际、rembg 的 1024 陷阱、官方 2048 HR-matting 的软 alpha、8GB 显卡跑不了 2048 的原因，以及用「半透明像素占比」客观量发丝。附两个通用脚本（GPU 快路线 / 官方高清路线）。DSH 与 Codex 都能用。

Stars
0
Language
Python
Created
Oct 3, 2026
Updated
Oct 3, 2026
Skills
GitHub repo

Introduction

portrait-cutout

把人物从照片里抠出来。附带一份实测出来的能力边界 —— 哪一代模型、什么分辨率、什么显卡跑得动什么。

起因：想把一张 2970×4096 的真人照抠成透明背景做贴图。试了三代模型、两条流水线， 顺手量出了「发丝到底能保住多少」这件平时只能靠眼睛吵的事。

30 秒上手

# ① 快：GPU + rembg + 2024 的人像模型（秒级，日常够用）
uv run --python 3.13 --with rembg --with pillow `
       --with "onnxruntime-gpu==1.22.0" --with "nvidia-cudnn-cu12<9.10" --with nvidia-cublas-cu12 `
       python scripts/cutout_gpu.py input.jpg out.webp

# ② 发丝：官方 BiRefNet_HR-matting @2048（软 alpha，发丝在）
$env:CUTOUT_FORCE_CPU='1'      # 8GB 显卡跑不了 2048，见下
uv run --python 3.13 --with pillow --with numpy `
       --with "onnxruntime-gpu==1.22.0" --with "nvidia-cudnn-cu12<9.10" --with nvidia-cublas-cu12 `
       python scripts/cutout_hr.py  input.jpg out.webp

第二次起依赖都在缓存里，秒开。

三条最值钱的结论

一、别抄 rembg 的默认值。 它默认 u2net —— 2020 年的模型。抠人物要用 birefnet-portrait（2024）。而且注意 u2net_human_seg 虽然名字像"人像特化"， 它跟 u2net 同龄，换了等于没换。

二、发丝糊的根因是分辨率，不是模型。 rembg 把输入固定压到 1024×1024 （源码里写死的），1200 万像素压下去再放大 —— 发丝在那一步就没了。官方的正解是 换 2048 训练的 BiRefNet_HR-matting，它输出连续软 alpha。切块没用 （那个 ONNX 输入形状写死 2048）。

三、8GB 显卡装不下 2048。 某一层要申请单个 3.28GB 的缓冲，三次实测同样 OOM， 加显存策略开关也没用。所以要么走 CPU（95 秒/张），要么换 lite 模型，要么升显卡。

怎么客观量"发丝保住了多少"

发丝在数学上就是 alpha 介于 0 和 255 之间的像素。量它：

流水线半透明档
u2net（1024）≈ 0 ✗ 硬边
官方 HR-matting（2048）24.0% ✓ 整幅 2970×4096 全留住

比"你觉得好不好看"可靠得多，也不会吵。

装到你的 agent 里

这个仓库的 SKILL.md 是通用格式，DSH 和 Codex 都能吃：

  • DSH：宿主插件里注册一下（ctx.skills.register({ content: readFileSync('SKILL.md') })）， 或者直接把 SKILL.md 的内容粘进你的 AGENTS.md。
  • Codex：把 SKILL.md 里「一、先结论」到「五、8GB 显卡跑不了 2048」这几节 粘进 AGENTS.md；脚本按上面的命令直接用。

环境要点（踩过的坑）

Python         钉 3.13（uv 默认 3.14，很多包没 cp314 轮子）
pip 源         清华镜像 + NO_PROXY 直连（同一批包：代理 40 分钟 → 镜像 17 秒）
onnxruntime-gpu  1.22.0（对应 CUDA 12；1.30 要 CUDA 13）
cuDNN          <9.10（9.27 对 Turing 太新，会 HEURISTIC_QUERY_FAILED）
DLL 挂载        必须遍历 sys.path（uv 用 archive 覆盖层，getsitepackages 看不到）
验证           nvidia-smi 抓 python 进程 + 输出里没有 "Falling back to CPU"
                （onnxruntime 缺 DLL 时是静默回退，不验就不知道跑在哪）
模型下载        ghfast.top 加速 + curl -C -（972MB 实测 29 秒）

目录

SKILL.md                 方法论（给 agent 看的）
scripts/cutout_gpu.py    GPU 快路线：rembg + birefnet-portrait
scripts/cutout_hr.py     官方 2048 HR-matting（CPU 可跑通）

License

MIT