🖼️ yang-pixelcut-models

「洋洋 · PixelCut 批量抠图工作台」开源模型聚合包

目录结构与原项目完全一致（models/models/<模型名>/...），下载后开箱即用。

📦 下载方式

方式 1：huggingface-cli（推荐）

pip install huggingface_hub
huggingface-cli download jkyy/yang-pixelcut-models --local-dir models

在项目根目录执行，模型将下载到 models/models/ 下，与绿色版完全一致。

方式 2：Python SDK（程序内下载）

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="jkyy/yang-pixelcut-models", local_dir="models")

方式 3：网页直接下载

在右侧文件列表中逐个下载，或点击 Files 页面浏览全部 16 个文件。

🗂️ 文件清单

路径	大小	用途
`bria-rmbg/bria-rmbg.onnx`	1.02 GB	全球最强 · RMBG-2.0（默认）
`birefnet-hrsod/birefnet-hrsod.onnx`	972.7 MB	显著目标 · HRSOD / 完整增强
`birefnet-massive/birefnet-massive.onnx`	972.7 MB	至尊 · BiRefNet-Massive
`birefnet-portrait/birefnet-portrait.onnx`	972.7 MB	人像专精 · BiRefNet-Portrait
`birefnet-general-lite/birefnet-general-lite.onnx`	224.0 MB	高清 · BiRefNet-Lite（快）
`sam/sam_vit_b_01ec64.encoder.onnx`	359.2 MB	点选精修 · SAM ViT-B（编码器）
`sam/sam_vit_b_01ec64.decoder.onnx`	16.5 MB	点选精修 · SAM ViT-B（解码器）
`sam/sam_vit_l_0b3195.encoder.onnx`	1.23 GB	点选精修 · SAM ViT-L（编码器）
`sam/sam_vit_l_0b3195.decoder.onnx`	16.5 MB	点选精修 · SAM ViT-L（解码器）
`clipseg/model_quantized.onnx`	139.0 MB	提示词补全 · CLIPSeg
`clipseg/tokenizer.json`	2.2 MB	CLIPSeg 分词器
`clipseg/config.json`	787 B	CLIPSeg 配置
`clipseg/preprocessor_config.json`	378 B	CLIPSeg 预处理配置
`u2net/u2net.onnx`	176.0 MB	通用 · 更快（U²-Net）
`u2net_human_seg/u2net_human_seg.onnx`	176.0 MB	人像 · U²-Net Human
`vitmatte/vitmatte-small-distinctions-646.onnx`	114.4 MB	精细边缘 · ViTMatte

合计：16 个文件 · 约 6.4 GB

📁 目录结构

models/
└── models/
    ├── bria-rmbg/          RMBG-2.0（默认推荐）
    ├── birefnet-general-lite/
    ├── birefnet-hrsod/
    ├── birefnet-massive/
    ├── birefnet-portrait/
    ├── clipseg/            提示词抠图
    ├── sam/                SAM 点选精修（ViT-B / ViT-L）
    ├── u2net/              通用快速
    ├── u2net_human_seg/    人像快速
    └── vitmatte/           精细边缘

🔗 关联项目

项目	地址
抠图工作台（GitHub）	https://github.com/yyds8170-ctrl/yang-pixelcut
模型仓库（本仓库）	https://huggingface.co/jkyy/yang-pixelcut-models

⚖️ 版权与许可

本项目仅聚合转发各开源模型，各模型版权归其各自作者所有，非商业用途：

模型	版权
bria-rmbg / RMBG-2.0	© BRIA AI（个人非商业免费）
BiRefNet 系列	© Zheng-Peng Duan 等，Apache-2.0
SAM（ViT-B / ViT-L）	© Meta，Apache-2.0
CLIPSeg	© timojl，MIT
U²-Net / U²-Net Human	Apache-2.0
ViTMatte	© ViTMatte 作者

配套项目代码采用 PolyForm Noncommercial License 1.0.0。

Downloads last month: -; Downloads are not tracked for this model. How to track