近日，PramaLLC 推出了其最新的人工智能模型 —— 背景消除網絡 BEN2（Background Erase Network），該模型在前景分割技術上做出了顯著創新。BEN2採用了信心引導摳圖(Confidence Guided Matting，CGM)管道，利用一個精煉網絡專門處理基礎模型信心較低的像素，從而獲得更爲精準、可靠的摳圖效果。

BEN2的訓練數據集包括 DIS5k 以及 PramaLLC 自有的22K 分割數據集。得益於這些高質量的數據，BEN2在頭髮摳圖、4K 圖像處理、物體分割以及邊緣優化等方面表現出色。值得注意的是，基礎模型是開源的，用戶可以通過訪問其官網進行嘗試，也可通過 API 將 BEN2集成到自己的項目中。

對於開發者來說，安裝 BEN2也十分簡單。只需使用 pip 命令便可完成安裝，之後便可通過幾行代碼快速開始圖像處理工作。該模型支持單張圖像及批量圖像處理，批處理時推薦的最大批量爲3，以確保消費者級 GPU 的最佳性能。

除了圖像處理，BEN2還提供了視頻分割功能。用戶可以輕鬆將視頻中的前景與背景分離，操作流程同樣簡單。只需指定視頻路徑，BEN2便能自動處理，最終生成的視頻將保存爲前景.webm 或前景.mp4格式，便於後續使用。

PramaLLC 在其官網提供了免費在線演示，用戶可親自體驗 BEN2的強大功能。

模型:https://huggingface.co/PramaLLC/BEN2

HuggingFace在線使用:https://huggingface.co/spaces/PramaLLC/BEN2

官方:https://backgrounderase.net/home

劃重點:

🌟 BEN2採用信心引導摳圖技術，提升圖像摳圖精度。  

🖼️ 支持單張及批量圖像處理，操作簡單易上手。  

🎥 提供視頻分割功能，方便用戶處理視頻前景和背景。