background-removal

Visão geral

O que a skill background-removal faz

A skill background-removal automatiza a remoção de fundo em alta qualidade para imagens usando o modelo BiRefNet por meio da CLI do inference.sh (infsh).

Ela é pensada para:

• Fotos de produto limpas para e-commerce e marketplaces
• Recortes de retratos e fotos de perfil
• Criações de marketing e social media que precisam de PNGs transparentes
• Edições rápidas de foto em que você quer remover ou trocar o fundo com o mínimo de trabalho manual

A skill usa apenas as ferramentas inference.sh (comandos Bash infsh *), o que permite integrá-la facilmente em shell scripts, pipelines de CI e outros fluxos automatizados de imagens.

Principais recursos

• Remoção precisa de fundo com BiRefNet para recortes nítidos do assunto
• Saída com fundo transparente, ideal para exportar em PNG e fazer composição
• Troca de fundo guiada por prompt usando o app falai/reve (por exemplo, colocar uma nova cena)
• Fluxo de gerar e depois editar, em que você primeiro cria uma imagem com um modelo de IA e depois a refina removendo ou alterando o fundo

Para quem é essa skill?

Use a skill background-removal se você:

• Gerencia catálogos de e-commerce e precisa de imagens de produto consistentes e limpas
• Trabalha com marketing ou design e quer automatizar tarefas repetitivas de recorte
• Mantém pipelines de imagens em lote (scripts ou jobs de CI) e prefere remoção de fundo via CLI
• Já usa ou está disposto a usar a CLI do inference.sh para rodar modelos de imagem com IA

Ela é menos indicada se você precisa de:

• Apenas um editor gráfico desktop (sem uso de terminal)
• Processamento totalmente offline, sem inferência de IA remota
• Máscaras extremamente detalhadas, com controle manual de pixels em vez de depender da saída do modelo

Como usar

Pré-requisitos

Antes de usar a skill background-removal, verifique se você tem:

• Um ambiente de terminal funcionando (macOS, Linux ou WSL/PowerShell no Windows)
• A CLI do inference.sh (infsh) instalada
• Uma conta inference.sh para rodar apps como infsh/birefnet e falai/reve

As instruções de instalação da CLI são mantidas no repositório:

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

Instalar a skill background-removal

Instale a skill no seu agente ou setup local de skills com:

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

Esse comando baixa a configuração de background-removal do repositório inferen-sh/skills, permitindo que seu agente chame os apps e workflows infsh relevantes.

Etapa 1 – Fazer login com a CLI do inference.sh

Após instalar o infsh, autentique-se para poder rodar os modelos:

infsh login

Siga as instruções exibidas no terminal para concluir o login.

Etapa 2 – Rodar o BiRefNet para remover o fundo

Para remoção de fundo simples (por exemplo, transformar uma foto de produto em um PNG transparente), chame o app BiRefNet diretamente via CLI:

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

Substitua https://your-photo.jpg por uma URL de imagem acessível publicamente. O app retorna um JSON com links para a imagem processada, já com o fundo removido.

Etapa 3 – Editar fundos com o Reve (opcional)

Se você quiser ir além de apenas remover o fundo — por exemplo, trocá-lo por uma cena específica — a skill mostra como usar o Reve para edição de imagens.

Remover o fundo e deixá-lo transparente

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

Trocar o fundo por uma nova cena

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

Ajuste o texto do prompt para descrever o fundo desejado (fundo branco de estúdio, degradê, escritório, natureza etc.).

Etapa 4 – Gerar e depois editar (workflow de imagem com IA)

A skill background-removal também demonstra um padrão de gerar e depois editar:

1. Gerar uma imagem com um modelo de IA
2. Editá-la para remover ou ajustar o fundo

Exemplo (estrutura baseada no trecho do repositório):

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

# 2. Extract the image_url from robot.json (using jq or similar), then edit with Reve
# (Pseudo-example; adapt to your own tooling)
IMAGE_URL=$(jq -r '.image_url' robot.json)

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

Esse padrão funciona muito bem se você primeiro gera muitas imagens e depois faz o processamento em lote para uso em marketing ou em páginas de produto.

Integração em scripts e automação

Como a skill background-removal é orientada à CLI, ela se integra facilmente com scripts Bash ou workflows de CI:

• Fazer loop sobre um CSV ou lista de URLs de imagens de produto
• Chamar infsh app run infsh/birefnet para cada uma
• Salvar as URLs retornadas ou os arquivos baixados no seu pipeline de assets

Exemplo de esboço em Bash:

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

Adapte esse fluxo ao seu tipo de armazenamento (S3, CDN, pastas locais) e às necessidades de pós-processamento.

FAQ

Quando devo usar a skill background-removal em vez de um editor desktop?

Use a skill background-removal quando você precisar de remoção de fundo repetível e scriptável — especialmente para muitas imagens. Ela é ideal para equipes que preferem ferramentas de CLI, automação ou integrar edição de imagem com IA em pipelines já existentes. Para edições pontuais, em que você prefere controle visual, um editor desktop pode ser mais confortável.

Em quais modelos e ferramentas a background-removal se baseia?

A skill é construída em torno de:

• BiRefNet (infsh/birefnet) para remoção de fundo de alta precisão
• Reve (falai/reve) para edição de imagem baseada em prompt, incluindo troca de fundo
• flux-dev-lora (falai/flux-dev-lora) no fluxo de exemplo para geração de imagens
• A CLI do inference.sh (infsh) como interface de execução

Eu preciso da CLI do inference.sh para essa skill funcionar?

Sim. A skill background-removal parte do pressuposto de que você tem a CLI do inference.sh instalada e configurada. Os comandos mostrados na skill (como infsh login e infsh app run ...) não funcionarão sem ela.

Posso usar arquivos de imagem locais em vez de URLs?

Os exemplos no repositório usam image_url com links HTTP. O suporte a arquivos locais depende das capacidades atuais da CLI infsh e das definições de cada app. Consulte a documentação mais recente do infsh e a referência dos apps infsh/birefnet e falai/reve para verificar se caminhos de arquivos locais ou upload de arquivos são suportados no seu ambiente.

A skill background-removal é adequada para uso totalmente offline?

Não. A skill background-removal chama apps de inferência remota pela plataforma inference.sh, portanto é necessário ter acesso à rede. Se você precisa de processamento exclusivamente offline, vai precisar de outra solução, hospedada localmente.

Quais são os casos de uso típicos em marketing e e-commerce?

Alguns usos comuns incluem:

• Transformar fotos de produto brutas em PNGs transparentes para lojas e marketplaces
• Padronizar fundos em todo o catálogo (por exemplo, tudo branco ou tudo cinza-claro)
• Preparar peças de campanha removendo ou trocando fundos em imagens de destaque
• Limpar rapidamente fotos de influenciadores ou retratos para landing pages e redes sociais

Como começo rapidamente com o mínimo de configuração?

1. Instale a CLI do inference.sh seguindo as instruções em cli-install.md.
2. Rode infsh login.
3. Faça um teste com uma única imagem usando:

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

4. Quando estiver satisfeito com o resultado, integre o comando nos seus scripts ou na configuração do seu agente por meio da skill background-removal.

Onde posso ver a configuração da skill?

No repositório inferen-sh/skills, abra o arquivo tools/image/background-removal/SKILL.md. Ele documenta o nome da skill, descrição, ferramentas permitidas e os comandos de exemplo resumidos neste guia.