%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Birefnethr
MIT
BiRefNetは高解像度二分画像分割のための双方向参照フレームワークモデルで、背景除去、マスク生成などのタスクに特化し、2048x2048以上の解像度の画像処理をサポートします。
画像セグメンテーション
B
Pushti
1,810
0
Birefnet 512x512
MIT
BiRefNetは高解像度二分画像分割のための深層学習モデルで、背景除去とマスク生成タスクに特化しています。
画像セグメンテーション
B
ZhengPeng7
188
2
Birefnet HR
MIT
BiRefNetは高解像度バイナリ画像分割のためのバイラテラル参照フレームワークモデルで、背景除去とマスク生成タスクに特化しています。
画像セグメンテーション
Safetensors
SafetensorsB
ZhengPeng7
35.07k
62
Birefnet2
MIT
BiRefNetは高解像度の二値画像分割に特化した深層学習モデルで、背景から前景オブジェクトを正確に分離できます。
画像セグメンテーション
B
wefttechnologies
20
0
Frogforge Birefnet
MIT
BiRefNetは、高解像度のバイナリ画像分割のための深層学習モデルで、バイラテラル参照メカニズムにより正確な画像分割を実現します。
画像セグメンテーション
F
IRPC
26
0
Birefnet
MIT
BiRefNetは高解像度二分画像分割のための深層学習モデルで、双方向参照メカニズムにより精密な画像分割を実現します。
画像セグメンテーション
B
not-lain
15
0
Birefnet Lite 2K
高解像度二値画像分割のためのバイラテラル参照フレームワーク、背景除去とマスク生成タスクに特化
画像セグメンテーション Safetensors
SafetensorsB
ZhengPeng7
3,400
8
Birefnet Lite
BiRefNetは高解像度二分画像分割モデルで、双方向参照フレームワークを採用し、複数の画像分割タスクで優れた性能を発揮します。
画像セグメンテーション
B
ZhengPeng7
15.93k
10
Birefnet DIS5K TR TEs
BiRefNetはバイラテラル参照に基づく高解像度バイナリ画像分割モデルで、背景除去やマスク生成タスクに特化しています。
画像セグメンテーション Safetensors
SafetensorsB
ZhengPeng7
529
0
Birefnet HRSOD
バイラテラル参照に基づく高解像度バイナリ画像分割モデルで、顕著物体検出と背景除去タスクに特化
画像セグメンテーション
B
ZhengPeng7
1,724
0
Birefnet DIS5K
BiRefNetは高解像度バイナリ画像分割のための深層学習モデルで、背景除去とマスク生成タスクに特化しています。
画像セグメンテーション
B
ZhengPeng7
1,129
1
Birefnet COD
高解像度二分画像分割のための双方向参照フレームワーク、背景除去とマスク生成タスクに特化
画像セグメンテーション
B
ZhengPeng7
326
1
Birefnet Portrait
BiRefNetは高解像度二分画像分割モデルで、双方向参照フレームワークを採用し、複数の画像分割タスクで優れた性能を発揮します。
画像セグメンテーション Safetensors
SafetensorsB
aigchacker
4,021
0
Birefnet
MIT
BiRefNetは高解像度二分画像分割のための深層学習モデルで、バイラテラル参照ネットワークにより精密な画像分割を実現します。
画像セグメンテーション
Transformers
TransformersB
ZhengPeng7
626.54k
365
Birefnet Portrait
BiRefNetは高解像度の二分画像分割に特化した深層学習モデルで、背景除去やマスク生成に優れています。
画像セグメンテーション
B
ZhengPeng7
15.78k
8
Birefnet Legacy
BiRefNetは高解像度の二値画像分割モデルで、背景除去とマスク生成タスクに特化しています。
画像セグメンテーション
B
ZhengPeng7
181
0
Directsam 1800px 0424
Segformerアーキテクチャを改良した直接分割任意モデルで、境界検出と画像分割タスク向けに設計
画像セグメンテーション Transformers
TransformersD
chendelong
424
3
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
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Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98