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background-removal

作者 inferen-sh

透過 inference.sh CLI 搭配 BiRefNet 模型，使用 background-removal 技能移除圖片背景。非常適合產品照、人像、電商商品圖片、透明 PNG 以及快速去背裁切。

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分類影像编辑
安裝指令
npx skills add https://github.com/inferen-sh/skills --skill background-removal
BashCliAutomationAiMarketing
總覽

概觀

background-removal 技能能做什麼

background-removal 技能透過 inference.sh（infsh）CLI，使用 BiRefNet 模型自動進行高品質的圖片去背處理。

它特別適合：

  • 電商與各類市集所需的乾淨產品照
  • 人像與個人頭像照片的去背裁切
  • 需要透明 PNG 的行銷與社群視覺素材
  • 想快速移除或更換背景、但不希望花太多時間手動修圖的情境

此技能只使用 inference.sh 的工具（Bash infsh * 指令），非常適合整合到 shell scripts、CI pipeline，以及其他自動化影像處理流程中。

主要功能

  • 使用 BiRefNet 進行精準去背，清楚保留主體邊緣
  • 輸出透明背景，適合匯出 PNG 及後續合成
  • 透過 falai/reve app 的 prompt-based 背景更換（例如換成全新場景）
  • 支援先產生再編輯的工作流程：先用 AI 模型生成圖片，再透過去背或換背景做進一步修圖

適合哪些使用者？

如果你符合以下情境，會很適合使用 background-removal 技能：

  • 經營或管理 電商商品目錄，需要大量一致、乾淨的產品圖片
  • 在 行銷或設計 團隊工作，希望自動化大量重複的去背工作
  • 建立 批次影像處理 pipeline（scripts 或 CI jobs），偏好透過 CLI 進行去背
  • 已經在使用或願意使用 inference.sh CLI 來執行 AI 影像模型

它在以下狀況就不那麼適合：

  • 只想使用圖形化桌面編輯器（完全不想碰終端機）
  • 需要完全離線、無遠端推論的處理方式
  • 需要極度精細、逐像素手動調整的遮色片，而非依賴模型輸出

使用方式

使用前準備

在使用 background-removal 技能之前，請先確認已具備：

  • 可用的 終端機 環境（macOS、Linux，或 Windows 上的 WSL/PowerShell）
  • 已安裝 inference.sh CLI（infsh）
  • 已註冊 inference.sh 帳號，用來執行 infsh/birefnet 和 falai/reve 等 apps

CLI 的安裝說明維護在以下 repo 文件中：

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

安裝 background-removal 技能

使用以下指令，將此技能安裝到你的 agent 或本機技能設定中：

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

這會從 inferen-sh/skills repository 取得 background-removal 的設定，讓你的 agent 能呼叫對應的 infsh apps 與 workflows。

步驟一：使用 inference.sh CLI 登入

安裝好 infsh 之後，先登入以便執行模型：

infsh login

依照終端機提示完成登入流程。

步驟二：使用 BiRefNet 進行去背

若只需要單純去背（例如將產品照變成透明 PNG），可以直接透過 CLI 呼叫 BiRefNet app：

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

請將 https://your-photo.jpg 替換成可公開存取的圖片網址。程式會回傳 JSON 結果，其中包含已去背圖片的連結。

步驟三：使用 Reve 編輯背景（選用）

如果你不只想去背，而是希望把背景換成特定場景，可以依照本技能示範，使用 Reve 進行影像編輯。

移除背景並轉為透明

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

將背景換成新場景

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

你可以調整 prompt 文字來描述想要的背景，例如 studio white、gradient、office、nature 等。

步驟四：先生成再編輯的 AI 影像流程

background-removal 技能也示範了「先生成、再編輯」的模式：

  1. 使用 AI 模型生成圖片
  2. 再將圖片去背或調整背景

底下是依據 repository 範例結構的示意：

# 1. 生成一張圖片
infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{
  "prompt": "a cute robot mascot"
}' > robot.json

# 2. 從 robot.json 取出 image_url（使用 jq 或其他工具），再交給 Reve 編輯
# （以下為概念示例，請依你自己的工具鏈調整）
IMAGE_URL=$(jq -r '.image_url' robot.json)

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

這種模式特別適合先批次生成大量圖片，再統一做去背，供行銷或產品團隊使用。

整合到 scripts 與自動化流程

由於 background-removal 技能是以 CLI 為核心，很容易整合到 Bash scripts 或 CI workflows 中：

  • 迴圈讀取 CSV 或產品圖片網址清單
  • 針對每個網址呼叫 infsh app run infsh/birefnet
  • 將回傳的圖片連結或下載後檔案寫入你的素材處理 pipeline

以下是 Bash 示意：

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

你可以依照自己的儲存方式（S3、CDN、本機資料夾等）以及後處理流程進一步調整。

常見問題（FAQ）

什麼時候應該用 background-removal 技能，而不是桌面影像編輯器？

當你需要大量、可重複、可寫 script 的去背流程時，就很適合使用 background-removal 技能，特別是一次要處理很多圖片的情況。對偏好 CLI 工具、自動化流程，或想把 AI 圖像編輯整合到既有 pipeline 的團隊而言，它會比桌面工具更有效率；若只是偶爾修一張、而且想要完整視覺化操作，用桌面編輯器會比較舒服。

background-removal 技能依賴哪些模型與工具？

此技能主要建構在以下元件之上：

  • BiRefNet（infsh/birefnet）：負責高精準度的去背
  • Reve（falai/reve）：支援以 prompt 控制的影像編輯，包括背景更換
  • flux-dev-lora（falai/flux-dev-lora）：在範例流程中用來生成圖片
  • inference.sh CLI（infsh）：作為執行介面

使用這個技能一定需要 inference.sh CLI 嗎？

需要。background-removal 技能假設你已安裝並設定好 inference.sh CLI。技能中示範的指令（例如 infsh login、infsh app run ...）都必須透過 CLI 才能運作。

可以用本機圖片檔，而不是圖片網址嗎？

repo 中的範例是使用帶 HTTP 連結的 image_url。是否支援本機檔案，取決於目前 infsh CLI 與各個 app 的支援情況。建議查看最新版的 infsh 文件，以及 infsh/birefnet 與 falai/reve 的 app 說明，確認是否支援你環境中的本機路徑或檔案上傳。

background-removal 技能適合完全離線使用嗎？

不適合。background-removal 技能是透過 inference.sh 平台呼叫遠端推論 apps，因此必須具備網路連線。如果你需要完全離線的處理方式，就必須改用其他在本機自行部署的解決方案。

在行銷與電商場景中有哪些典型用法？

常見應用包括：

  • 將原始產品照轉換成乾淨、透明背景的 PNG，用於官網與各類市集平台
  • 統一整個商品目錄的背景風格（例如全白或淺灰）
  • 為 行銷活動視覺 去背或換背景，例如主視覺 hero 圖片
  • 快速整理 KOL、網紅或人像照片，方便放到 landing page 和社群貼文

想快速上手、降低設定成本，有什麼建議流程？

  1. 依照 cli-install.md 的說明安裝 inference.sh CLI。
  2. 執行 infsh login 完成登入。
  3. 用單張圖片先測試一次：
    infsh app run infsh/birefnet --input '{
  "image_url": "https://your-photo.jpg"
}'
  4. 若結果符合預期，再透過 background-removal 技能，把這個指令整合進你的 scripts 或 agent 設定中。

要在哪裡查看這個技能的設定內容？

在 inferen-sh/skills repository 中，開啟 tools/image/background-removal/SKILL.md 檔案即可。裡面記錄了技能名稱、說明、允許使用的工具，以及本指南所整理的指令範例。

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