background-removal

Übersicht

Was der background-removal Skill macht

Der background-removal Skill automatisiert hochwertiges Freistellen von Bildhintergründen mit dem BiRefNet-Modell über die inference.sh (infsh) CLI.

Er ist ideal geeignet für:

• Saubere Produktfotos für E‑Commerce und Marktplätze
• Freisteller für Porträt- und Profilfotos
• Marketing- und Social-Visuals, die transparente PNGs benötigen
• Schnelle Fotobearbeitung, bei der der Hintergrund mit minimalem manuellem Aufwand entfernt oder ersetzt werden soll

Der Skill nutzt ausschließlich inference.sh Tools (Bash infsh * Befehle) und fügt sich damit nahtlos in Shell-Skripte, CI-Pipelines und andere automatisierte Bild-Workflows ein.

Zentrale Funktionen

• Präzise Hintergrundentfernung mit BiRefNet für klare Freisteller des Motivs
• Transparenter Hintergrund als Output, ideal für PNG-Export und Compositing
• Prompt-basierte Hintergrundänderungen über die falai/reve App (z. B. Austausch der Szene)
• Generate-then-edit Workflow, bei dem du zuerst ein Bild mit einem AI-Modell erzeugst und es anschließend durch Entfernen oder Ändern des Hintergrunds verfeinerst

Für wen ist dieser Skill gedacht?

Nutze den background-removal Skill, wenn du:

• E‑Commerce-Kataloge betreust und konsistente, saubere Produktbilder brauchst
• Im Marketing oder Design arbeitest und wiederkehrende Freistellarbeiten automatisieren möchtest
• Batch-Bildpipelines (Skripte oder CI-Jobs) betreibst und eine CLI-first Lösung für Hintergrundentfernung suchst
• Bereits mit der inference.sh CLI arbeitest oder bereit bist, AI-Imagemodelle über die CLI auszuführen

Er ist weniger geeignet, wenn du:

• Ausschließlich mit einem grafischen Desktop-Editor arbeiten möchtest (ohne Terminal)
• Vollständig offline arbeiten musst, ohne Remote-AI-Inference
• Extrem feine, manuell gesteuerte Pixelmasken brauchst statt modellbasierter Ergebnisse

Nutzung

Voraussetzungen

Bevor du den background-removal Skill verwendest, stelle sicher, dass du Folgendes eingerichtet hast:

• Eine funktionierende Terminal-Umgebung (macOS, Linux oder WSL/PowerShell unter Windows)
• Die inference.sh CLI (infsh) installiert
• Ein inference.sh Konto, um Apps wie infsh/birefnet und falai/reve auszuführen

Die Installationsanleitung für die CLI wird im Repository gepflegt:

• https://raw.githubusercontent.com/inference-sh/skills/refs/heads/main/cli-install.md

background-removal Skill installieren

Installiere den Skill in deinem Agenten oder deinem lokalen Skills-Setup mit:

npx skills add https://github.com/inferen-sh/skills --skill background-removal

Dadurch wird die background-removal Konfiguration aus dem inferen-sh/skills Repository geladen, damit dein Agent die entsprechenden infsh Apps und Workflows aufrufen kann.

Schritt 1 – Mit der inference.sh CLI einloggen

Nachdem du infsh installiert hast, authentifiziere dich, damit du Modelle ausführen kannst:

infsh login

Folge den Anweisungen im Terminal, um den Login abzuschließen.

Schritt 2 – BiRefNet für Hintergrundentfernung ausführen

Für eine einfache Hintergrundentfernung (z. B. um ein Produktfoto in ein transparentes PNG umzuwandeln) rufst du die BiRefNet App direkt über die CLI auf:

infsh app run infsh/birefnet --input '{
  "image_url": "https://your-photo.jpg"
}'

Ersetze https://your-photo.jpg durch eine öffentlich erreichbare Bild-URL. Die App liefert JSON-Output mit Links zum bearbeiteten Bild, bei dem der Hintergrund entfernt wurde.

Schritt 3 – Hintergründe mit Reve bearbeiten (optional)

Wenn du mehr möchtest als nur den Hintergrund zu entfernen – etwa ihn durch eine bestimmte Szene zu ersetzen – zeigt dir der Skill, wie du Reve für Bildbearbeitung nutzen kannst.

Hintergrund entfernen und transparent machen

infsh app run falai/reve --input '{
  "prompt": "remove the background, make it transparent",
  "image_url": "https://portrait.jpg"
}'

Hintergrund durch eine neue Szene ersetzen

infsh app run falai/reve --input '{
  "prompt": "change the background to a beach",
  "image_url": "https://product-photo.jpg"
}'

Passe den Text im prompt an, um den gewünschten Hintergrund zu beschreiben (Studio-Weiß, Verlauf, Büro, Natur usw.).

Schritt 4 – Generieren und dann bearbeiten (AI-Image-Workflow)

Der background-removal Skill zeigt auch ein Generate-and-Edit-Muster:

1. Bild generieren mit einem AI-Modell
2. Bearbeiten, um den Hintergrund zu entfernen oder anzupassen

Beispiel (Struktur angelehnt an den Repository-Snippet):

# 1. Bild generieren
infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{
  "prompt": "a cute robot mascot"
}' > robot.json

# 2. image_url aus robot.json extrahieren (mit jq o. Ä.) und anschließend mit Reve bearbeiten
# (Pseudo-Beispiel; passe es an dein eigenes Tooling an)
IMAGE_URL=$(jq -r '.image_url' robot.json)

infsh app run falai/reve --input "{
  \"prompt\": \"remove background, make it transparent\",
  \"image_url\": \"$IMAGE_URL\"
}"

Dieses Muster eignet sich besonders, wenn du zunächst viele Bilder generierst und sie anschließend im Batch für Marketing oder Produktpräsentation aufbereitest.

Integration in Skripte und Automatisierung

Da der background-removal Skill CLI-basiert ist, lässt er sich leicht in Bash-Skripte oder CI-Workflows einbinden:

• Über eine CSV oder eine Liste von Produktbild-URLs iterieren
• Für jede URL infsh app run infsh/birefnet aufrufen
• Die zurückgegebenen URLs oder heruntergeladenen Dateien in deine Asset-Pipeline übernehmen

Beispielskizze in Bash:

while read -r URL; do
  echo "Processing $URL"
  infsh app run infsh/birefnet --input "{\"image_url\": \"$URL\"}" >> results.json
done < product-images.txt

Passe dies an deinen eigenen Speicher (S3, CDN, lokale Ordner) und deine weiteren Verarbeitungsschritte an.

FAQ

Wann sollte ich den background-removal Skill statt eines Desktop-Editors verwenden?

Nutze den background-removal Skill, wenn du eine wiederholbare, skriptgesteuerte Hintergrundentfernung brauchst – insbesondere für viele Bilder. Er ist ideal für Teams, die CLI-Tools, Automatisierung oder die Integration von AI-Bildbearbeitung in bestehende Pipelines bevorzugen. Für einzelne Ad-hoc-Bearbeitungen, bei denen du visuelle Kontrolle im Vordergrund siehst, ist ein Desktop-Editor oft angenehmer.

Auf welche Modelle und Tools stützt sich background-removal?

Der Skill basiert auf:

• BiRefNet (infsh/birefnet) für hochpräzise Hintergrundentfernung
• Reve (falai/reve) für prompt-basierte Bildbearbeitung inklusive Hintergrundwechsel
• flux-dev-lora (falai/flux-dev-lora) im Beispiel-Workflow zur Bildgenerierung
• Der inference.sh CLI (infsh) als Ausführungsoberfläche

Brauche ich die inference.sh CLI, damit der Skill funktioniert?

Ja. Der background-removal Skill setzt voraus, dass die inference.sh CLI installiert und konfiguriert ist. Die in diesem Skill gezeigten Befehle (wie infsh login und infsh app run ...) funktionieren ohne die CLI nicht.

Kann ich lokale Bilddateien statt URLs verwenden?

Die Repository-Beispiele verwenden image_url mit HTTP-Links. Die Unterstützung lokaler Dateien hängt von den aktuellen Funktionen der infsh CLI und den jeweiligen App-Definitionen ab. Sieh in der aktuellen infsh Dokumentation und in den App-Referenzen für infsh/birefnet und falai/reve nach, ob lokale Dateipfade oder Datei-Uploads in deiner Umgebung unterstützt werden.

Ist der background-removal Skill für vollständig offline Nutzung geeignet?

Nein. Der background-removal Skill ruft Remote-Inference-Apps über die inference.sh Plattform auf und benötigt daher Netzwerkzugriff. Wenn du ausschließlich offline arbeiten musst, brauchst du eine andere, lokal gehostete Lösung.

Welche typischen Use Cases gibt es für Marketing und E‑Commerce?

Typische Anwendungsfälle sind:

• Rohaufnahmen von Produkten in saubere, transparente PNGs für Shops und Marktplätze umwandeln
• Hintergründe über einen gesamten Katalog hinweg standardisieren (z. B. komplett weiß oder hellgrau)
• Kampagnenmotive vorbereiten, indem Hintergründe bei Hero-Bildern entfernt oder ausgetauscht werden
• Influencer- oder Porträtfotos schnell für Landingpages und Social Media aufbereiten

Wie starte ich möglichst schnell mit minimalem Setup?

1. Installiere die inference.sh CLI gemäß den Hinweisen in cli-install.md.
2. Führe infsh login aus.
3. Teste ein einzelnes Bild mit:

   infsh app run infsh/birefnet --input '{
     "image_url": "https://your-photo.jpg"
   }'
   

4. Wenn du mit dem Ergebnis zufrieden bist, integriere den Befehl über den background-removal Skill in deine Skripte oder deine Agent-Konfiguration.

Wo finde ich die Konfiguration des Skills?

Im inferen-sh/skills Repository findest du die Konfiguration im File tools/image/background-removal/SKILL.md. Dort sind Skill-Name, Beschreibung, erlaubte Tools und die Beispielbefehle dokumentiert, die in diesem Guide zusammengefasst wurden.