今天给大家分享使用后期处理插件stable-diffusion-webui-rembg实现[抠图]功能。

Stable Diffusion凭借AI驱动的图像分割能力，已成为视觉创作领域的重要工具。本文以实战视角解析其抠图插件的核心用法，系统梳理模型选择、参数优化等关键环节的避坑要点，并结合硬边缘、毛发、透明材质等典型场景的案例演示，助您快速掌握从基础操作到高阶应用的完整技术链路。
一、安装步骤

1、主页面，依次点击 扩展 -> 可下载 -> 加载扩展列表

2、搜索rembg

3、点击安装并等待安装完成

4、点击检查更新，会发现已安装列表会多出现刚安装的stable-diffusion-webui-rembg

5、点击应用更改并重启按钮，等待重启完成

二、使用方法

重新打开webui会发现，后期处理tab下多出了移除背景配置

支持的模型

咱们就先选择u2net模型试下效果，第一次使用会下载模型，需要根据自身的网速等待一段时间

经过漫长的等待，居然报错了，明天解决吧

三、U2Net模 型技术原理

U-Net
是一种常用的用于图像分割的卷积神经网络架构

U2Net 是在 U-Net
的基础上进行了改进，引入了更多的特征融合和上采样路径，并且使用了更多的深度监督机制来提高性能，广泛应用于图像编辑、虚化背景、视频处理等。

U2Net 分为两个版本：U2Net 和 U2Netp。

U2Net 是原始版本，具有更好的性能，但需要更多的计算资源。

U2Netp 是U2Net的一个轻量级版本，具有更低的模型大小和更快的推理速度，但性能略低于原始版本。

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