このモデルについて
BiRefNet（双方向参照ネットワーク）は、精密な背景除去のために設計された画像セグメンテーションモデルです。プロンプトベースの編集を行う汎用画像モデルとは異なり、BiRefNet は前景・背景の分離に特化して訓練されており、より綺麗なエッジとより正確な切り抜きを実現します。
主な特徴
- 精密エッジ検出 — 髪の毛、毛皮、半透明オブジェクト、複雑な境界を高精度処理
- 複数のモデルバリアント — 汎用（高速/精密）、ポートレート最適化、マッティングモード
- 最大 2048×2048 — 高解像度処理で細部まで対応
- 透明 PNG 出力 — クリーンなアルファチャンネル、合成にそのまま使用可能
最適な用途
- EC サイト商品写真の背景除去
- ポートレート切り抜き（証明写真、プロフィール、合成素材）
- デザイン素材作成（ステッカー、オーバーレイ、レイヤー画像）
- API 経由での一括背景除去
FAQ
どのモデルバリアントを選べばいいですか？
汎用（高速）がほとんどの画像に適しています。人物写真にはポートレートモードがおすすめです（髪のエッジ処理が優れています）。毛皮や木の枝など細かいディテールのある複雑なシーンには**汎用（精密）**を使用してください。
なぜ GPT Image 1.5 で背景除去しないのですか？
GPT Image 1.5 はプロンプトで背景を編集できますが、BiRefNet は専用のセグメンテーションモデルです。特に髪や半透明オブジェクトの切り抜きがよりクリーンで精密です。また処理速度が速く、コストも低くなります。