移除背景。 三档模型。批量处理。100% 属于你。
工作室级抠图，在本地完成。
无账号、无 API 密钥、无水印。用画笔修整边缘，再放到预设背景上合成，支持投影与社媒比例。
无水印，无需注册
导出全分辨率透明 PNG，不带水印。无账号、无邮箱、无信用卡，打开页面即可开始。
三档模型
快速档运行 MODNet（约 26 MB），处理实时人像。精细档与精细 · GPU 档运行 BiRefNet Lite（约 183 MB），这是面向商品、动物、Logo 与发丝的通用分割模型。两档边缘完全相同；GPU 档只是在支持 WebGPU 的浏览器中更快。
100% 端侧与私密
图片不离开你的设备。不上传、无服务器、无追踪。模型只下载一次，缓存在本地。
先修整，再合成
用画笔抹掉残留或补回丢失的发丝，再把抠图放到透明、纯色或渐变背景上，添加投影，输出 1:1、4:5、9:16，最高 4K。
选档、处理、导出。
- 01
添加图片
拖放、粘贴或浏览。PNG、JPEG、WebP、AVIF、BMP，单张或最多 500 张批量。
- 02
AI 移除背景
所选模型通过 WebGPU 或 WASM 在本地运行，数秒内返回精确的 alpha 蒙版，半透明发丝也能保留。
- 03
修整并导出
用擦除与恢复画笔修整边缘，然后下载透明 PNG、白底 JPEG 或缩放后的 WebP，也可把整批导出为一个 ZIP。
remove.bg 将于 2026 年 12 月 1 日关停
独立站点关闭，网页工具并入 Canva，API 迁至 Leonardo.Ai。Feyard 无需账号、不上传图片，也不收费。
关于背景移除工具
一个免费的 AI 背景移除工具，完全在你的设备上生成透明 PNG、白底商品图和社媒比例成品图。它适用于产品图、头像、人像和设计稿——在这些场景里，把客户或私人的图片上传到云端编辑器并不是一个可选项；也适用于任何不愿为一件自己 GPU 几秒就能完成的事按张付费的人。
三档可选的模型、一支手动修边画笔，再加上一键打包 ZIP 的批量队列，让它既能处理一张头像，也能一次性刷新两百张商品图。
三档模型，一次选择
极速档运行 MODNet（约 26 MB），这是一个专注人像的抠图网络，在 WebGPU 上通常不到一秒就能给出柔和的 alpha 遮罩，适合人像、头像与快速预览。锐利档与锐利 · GPU 档都运行 BiRefNet Lite（约 183 MB，MIT 授权），这是一个通用的二分分割模型，在商品、动物、Logo 和复杂边缘上远好于只针对人像的方案。锐利档固定跑 CPU/WebAssembly，因此任何浏览器都能用；锐利 · GPU 档用同一份权重走 WebGPU，边缘效果完全一致，但通常快好几倍——也就是说这两档的差别在速度而不在画质。三档的真实差异是「人像 / 通用」与「CPU / GPU」两个维度。所有模型都通过 Transformers.js 在本地运行，权重只下载一次，之后由浏览器缓存。
手动修掉模型算错的地方
没有哪个抠图模型是完美的：飘散的碎发、豁口的杯耳、半透明的薄纱，或者一块与主体颜色相近的背景。修边画笔改的是 alpha 蒙版本身，而不是像素——这意味着换背景、加投影、放大导出之后，你的修改依然生效。Erase 把 alpha 擦成 0；Restore 写回模型原本的蒙版值，所以半透明的发丝会按原本的通透度回来，而不是被生硬地填成 100% 实心。每一笔都记录进撤销/重做栈，鼠标旁还会跟随一个 3× 放大镜，用来处理发丝级别的差别。
其余交给三个滑块：Feather 羽化边缘，Shrink / Grow 收掉模型留下的白边或补回被漏掉的细发，Edge contrast 让过渡更硬朗或更柔和。因为画笔与滑块分属两层，拖动滑块永远不会毁掉手工修改。
从抠图到可直接交付的成品
导出面板可以把抠像合成到透明、纯色或渐变背景上，加上投影，套进电商与社媒需要的比例（1:1、4:5、9:16、1.91:1 等），并输出为原始分辨率或 1K / 2K / 4K 长边。格式可选需要透明通道时的 PNG、体积最小的白底 JPEG，或兼顾两者的 WebP；「自动裁掉透明边」开关会在合成前把画布收拢到主体四周。屏幕上的预览刻意按屏幕分辨率渲染，只有真正导出时才按全分辨率合成一遍。
批量模式
一次最多可放入 500 张图片，它们在后台被逐张处理——之所以是逐张，是因为单个 ONNX 会话已经足以吃满 WebAssembly 堆，并发推理是让浏览器标签页崩溃最快的方式。每张处理完立刻编码成一份透明 PNG，因此队列在内存里最多只保留少数几张全分辨率位图。全部跑完后，可以一次性下载一个 ZIP。之后再改导出设置只会重新打包 ZIP，模型不会白跑第二遍。
限制与要求
支持 WebGPU 的 Chrome 或 Edge 速度最快；其他浏览器回退到 WebAssembly，质量一致、只是更慢。模型按固定的内部分辨率推理（BiRefNet Lite 为 512×512，MODNet 为 512），因此蒙版是在导出时被放大回照片原始尺寸的——一张 5000px 与一张 1600px 的照片，模型看到的细节其实完全相同，这也是工具会先限制喂给网络的图片尺寸的原因，同时说明超大文件并不会变得更锐利。伪装色主体（雪地上的雪人、黑沙发上的黑猫）可能仍需借助画笔。没有文件体积上限，也没有水印。
隐私
图片的解码、处理与编码全部发生在你的浏览器内存中，不会上传、不会被记录，也不会存储到任何服务器上。没有账号、没有使用次数统计，文件本身也不附带任何埋点。附带的好处是：模型权重一旦缓存，工具在离线状态下同样可用。