2026/05/18(月) [n年前の日記]
#1 [cg_tools] rembgのモデルデータについてメモ
画像から背景を消去してくれる、rembg というAIツールがある。ローカル環境にインストールして使うこともできるし、強力なGPUを持ってなくても、CPUで動かすこともできる。
_danielgatis/rembg: Rembg is a tool to remove images background
画像の種類によってモデルデータを使い分けると良いのだけど、そのモデルデータの種類や入手の仕方がちょっと分からなかったのでメモ。
2026/05/18の時点では、モデルデータは以下の種類があるらしい。
以前導入した時は、isnet-anime までしかなかった。
別途自分でダウンロードしないといかんのかなと思ったけれど、rembg を使う際にモデル名を指定して、そのモデルデータがローカルになければ自動でダウンロードしてくれるらしい。また、自動でダウンロードした際に、適切なファイル名にリネームしてくれる。知らなくて、わざわざ各モデルをダウンロードしてしまった…。
ダウンロードされたモデルデータは、Windows11の場合、C:\Users\(USERNAME)\.u2net\ 以下に置かれる。手元の環境では以下のファイルが置かれていた。
birefnet-* や bria-rmbg は 1GB ほどのファイルサイズ。それ以外は 4MB - 200MB ほどのファイルサイズだった。
手元の環境では Python で仮想環境を作成してその中に rembg をインストールしてあるけれど、バージョンが古かったのか、モデルデータ bria-rmbg を指定してもエラーになってしまった。rembg を 2.0.69 にアップデートしたら件のモデルも指定できるようになった。
今回インストールしたモデルデータ、birefnet-massive や bria-rmbg を使ってみたけれど、以前利用した u2net* や isnet-* と比べてかなり精度が高い出力結果が得られた。細かい部分まで見るとまだちょっとなところもあるけれど、パッと見ではそれらしく背景を削除できている気がする。
_danielgatis/rembg: Rembg is a tool to remove images background
画像の種類によってモデルデータを使い分けると良いのだけど、そのモデルデータの種類や入手の仕方がちょっと分からなかったのでメモ。
2026/05/18の時点では、モデルデータは以下の種類があるらしい。
u2net u2netp u2net_human_seg u2net_cloth_seg silueta isnet-general-use isnet-anime sam birefnet-general birefnet-general-lite birefnet-portrait birefnet-dis birefnet-hrsod birefnet-cod birefnet-massive bria-rmbg
以前導入した時は、isnet-anime までしかなかった。
別途自分でダウンロードしないといかんのかなと思ったけれど、rembg を使う際にモデル名を指定して、そのモデルデータがローカルになければ自動でダウンロードしてくれるらしい。また、自動でダウンロードした際に、適切なファイル名にリネームしてくれる。知らなくて、わざわざ各モデルをダウンロードしてしまった…。
ダウンロードされたモデルデータは、Windows11の場合、C:\Users\(USERNAME)\.u2net\ 以下に置かれる。手元の環境では以下のファイルが置かれていた。
birefnet-cod.onnx birefnet-dis.onnx birefnet-general.onnx birefnet-general-lite.onnx birefnet-hrsod.onnx birefnet-massive.onnx birefnet-portrait.onnx bria-rmbg.onnx isnet-anime.onnx isnet-general-use.onnx silueta.onnx u2net.onnx u2net_cloth_seg.onnx u2net_human_seg.onnx u2netp.onnx
birefnet-* や bria-rmbg は 1GB ほどのファイルサイズ。それ以外は 4MB - 200MB ほどのファイルサイズだった。
手元の環境では Python で仮想環境を作成してその中に rembg をインストールしてあるけれど、バージョンが古かったのか、モデルデータ bria-rmbg を指定してもエラーになってしまった。rembg を 2.0.69 にアップデートしたら件のモデルも指定できるようになった。
python -m pip install -U rembg
今回インストールしたモデルデータ、birefnet-massive や bria-rmbg を使ってみたけれど、以前利用した u2net* や isnet-* と比べてかなり精度が高い出力結果が得られた。細かい部分まで見るとまだちょっとなところもあるけれど、パッと見ではそれらしく背景を削除できている気がする。
◎ GIMPから呼び出せるように修正 :
GIMP 2.10.38 Portable に RemoveBG.py をインストールして、GIMP から rembg を呼び出せるようにしてあるけれど、モデル種類が今回増えたので、そのあたりを修正しておいた。
RemoveBG.py は以下から入手させてもらったもの、だったはず…。ありがたや。
_GIMPに生成AIを導入するには -Stable Diffusion, remBG- | nhabitslog
RemoveBG.py の以下のあたりを修正して、今回追加したモデルデータを列挙しておいた。
RemoveBG.py は以下から入手させてもらったもの、だったはず…。ありがたや。
_GIMPに生成AIを導入するには -Stable Diffusion, remBG- | nhabitslog
RemoveBG.py の以下のあたりを修正して、今回追加したモデルデータを列挙しておいた。
tupleModel = (
"u2net",
"u2net_human_seg",
"u2net_cloth_seg",
"u2netp",
"silueta",
"isnet-general-use",
"isnet-anime",
"birefnet-general",
"birefnet-general-lite",
"birefnet-portrait",
"birefnet-dis",
"birefnet-hrsod",
"birefnet-cod",
"birefnet-massive",
"bria-rmbg",
# "sam"
)
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以上です。