图片去背景 / 抠图换背景

SkillCommerce & finance

Lets your agent remove an image's background and output a transparent PNG or a new background.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the 图片去背景 / 抠图换背景 skill

About this capability

Background removal / cutout / background replacement: uses AI semantic segmentation to cut the subject out of the background, outputting a transparent PNG, or directly replacing it with a solid color (e-commerce white background) or a new scene background. No green screen required. Use when the user

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by zju-real/easel in skills/openclaw/remove-bg/SKILL.md and read by ahel’s review.

用 rembg(AI 语义分割)把主体抠出,输出透明 PNG 或换新背景。无需绿幕。全部走 skills/shared/scripts/remove_bg.py

绿幕视频抠像见 green-screen;电商视觉方案见 ecom-details-image; 常规缩放/裁切/水印见 image-editing

前置

首次运行自动下载模型(~4-170MB,视模型而定),需外网代理(脚本读 EASEL_PROXY/http(s)_proxy,未设则直连)。先自检:

python skills/shared/scripts/remove_bg.py check

输入

字段必填说明
图片要抠图的图片(没给就问)
输出背景透明(默认)/ 纯色 / 换图片背景
模型通用 / 人像 / 精细,见下表

输出(outputs/主题名/

  • 抠好的图片(透明用 .png
  • 报告:所用模型、背景形态

执行步骤

脚本路径(相对项目根):skills/shared/scripts/remove_bg.pyremove -h 看参数)。

# 透明背景(务必输出 .png)
python skills/shared/scripts/remove_bg.py remove -i product.jpg \
  -o outputs/主题名/cutout.png

# 电商白底主图
python skills/shared/scripts/remove_bg.py remove -i product.jpg \
  -o outputs/主题名/white.jpg --bg-color white

# 换新场景背景
python skills/shared/scripts/remove_bg.py remove -i person.jpg \
  -o outputs/主题名/scene.png --bg-image scene.jpg

# 人像 + 毛发边缘细腻
python skills/shared/scripts/remove_bg.py remove -i portrait.jpg \
  -o outputs/主题名/cut.png --model u2net_human_seg --alpha-matting

模型选择

模型适用
u2net(默认)通用主体
u2netp轻量快速(质量略低)
u2net_human_seg人像专用
isnet-general-use更精细的通用分割
silueta体积小的通用模型

抠不干净/边缘毛糙时:换更精细的模型,或加 --alpha-matting(慢但边缘更好,适合头发/毛绒)。

规则

  1. 要透明背景必须输出 .png(jpg 不支持透明,脚本会自动改白底并提示)。
  2. 电商主图用 --bg-color white;换场景用 --bg-image(自动等比覆盖裁切)。
  3. 人像优先 u2net_human_seg,商品/通用用 u2net
  4. 抠图质量取决于主体与背景对比度;复杂/低对比图无法保证完美。
  5. 产物统一进 outputs/主题名/

参考来源

去背景用 rembg(u2net 系列显著性目标检测/分割模型)+ onnxruntime CPU 推理,是无 GPU 抠图的 主流方案。换背景合成用 Pillow alpha_composite。把模型加载、代理注入、背景合成封装成确定性脚本。

Signals

GitHub stars
1k
Forks
171
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
remove-bg
Source
github.com/zju-real/easel