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BiRefNet

BiRefNetは、ZhengPeng7が公開しているオープンソースの画像プロジェクトです(GitHub: ZhengPeng7/BiRefNet)。GitHubスターは4,245、フォークは336で、MITライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年9月2日です。

[CAAI AIR'24] Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation

★ 4.2k スター⑂ 336 フォークMIT更新 2026年9月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
ZhengPeng7/BiRefNet
GitHubスター
4,245
フォーク
336
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年9月2日
カテゴリ
画像
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Choose the right tool

    Generation studio, upscaler, background remover, or photo library — match the tool to the task.

  2. Install it your way

    Desktop apps, Docker images, and portable builds cover most platforms; pick the simplest for your OS.

  3. Add models if needed

    Generation tools need checkpoint files; utilities like upscalers usually bundle everything.

  4. Create or organize

    Generate, enhance, or import — then export, share, or keep building your library.

// 機能

選ばれる理由

No subscriptions

The defining trait of this whole category: professional results without monthly fees.

Runs locally

Your images stay on your machine — important for client work and privacy.

Model freedom

Bring any compatible open checkpoint; you are never locked to one vendor's style.

Purpose-built utilities

Single-job tools (upscale, de-background, restore) that do one thing excellently.

Smart photo libraries

Self-hosted managers with AI tagging, face recognition, and deduplication.

Extensible ecosystems

Extensions, scripts, and community presets extend the popular studios far beyond stock.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet.git
    cd BiRefNet
  2. Step 2 — Create an environment

    Isolate dependencies so nothing clashes with your other projects.

    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
  3. Step 3 — Install and launch

    Install the requirements, then follow the README's launch command (it varies per project).

    pip install -r requirements.txt
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Which should I start with?

For generation: a polished studio interface. For enhancement: a dedicated upscaler. For libraries: a photo manager. The guides above narrow it down.

Do I need a powerful GPU?

Generation benefits hugely from one; upscalers and photo managers are far lighter.

Who maintains BiRefNet?

It is an open-source project at ZhengPeng7/BiRefNet with 336 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Are they free for commercial work?

Mostly yes under MIT/Apache/GPL — but verify each license, especially for client deliverables.

Can they match Midjourney quality?

With the right open checkpoints, absolutely — the interface matters less than the model you load.

Where do models come from?

Community hubs like CivitAI and Hugging Face host thousands of open checkpoints.

// さらに探索

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