AI 圖片去背,線上免費

上傳 JPG、PNG 或 WebP,AI 自動去背,輸出透明 PNG、WebP 或白色背景 JPEG。

或將圖片拖放至此

關於此工具

用 AI 幫你的照片去背,只需幾秒鐘。把 JPG、PNG 或 WebP 拖進頁面,雲端 AI 會以 BiRefNet 模型自動辨識主體,去除背景後回傳透明 PNG 或 WebP,解析度與原檔相同。檔案超過 5 MB 時,系統會自動切換到瀏覽器內的 AI 模型(ISNet)在你的裝置上執行。不管走哪條路,輸出的圖片都不會加上浮水印。雲端路徑處理一張 8MP 照片大約需要 3 到 5 秒。你上傳的原始影像會在處理完成後數分鐘內從伺服器自動刪除。常見用途包括電商產品去背(蝦皮、PChome、Yahoo 購物)、個人頭像換背景,以及需要透明底圖的行銷素材。

去背的 AI 如何運作

去背的 AI 如何運作

把檔案拖進頁面,分派器會決定在哪裡處理。雲端路徑把圖片送到 Cloudflare Worker,Worker 透過 ImageKit 的推論端點呼叫 BiRefNet,部署地點接近用戶。一張典型 8 百萬像素的照片端到端約 3 到 5 秒。當雲端不可用、檔案超過 5 MB 或當日 IP 額度用盡時,系統會自動切換到瀏覽器路徑,透過 ONNX Runtime Web 在裝置上執行 ISNet。打開開發者工具的 Network 分頁,觀察 /api/bg-remove 是否發出 POST,就能確認目前使用的是哪個引擎。

該選哪種輸出格式?

該選哪種輸出格式?

PNG 保留完整透明度且無損,最適合之後還要繼續編輯的情境。WebP 同樣支援透明,檔案通常比同畫質 PNG 小 30 到 70 個百分點,對載入速度敏感的網頁很合適。JPEG 會把去背後的主體合成到純白底(255,255,255),這是 Amazon 等多數電商平台對商品主圖的格式要求。品質滑桿預設 92,僅對 WebP 與 JPEG 生效,選 PNG 時會自動隱藏。

AI 能處理哪些照片,哪些比較難

AI 能處理哪些照片,哪些比較難

人像、寵物、純色或複雜背景下的商品、單色物件在兩個引擎上都能乾淨去背。裝有液體的玻璃、鏡面、薄紗等織物,以及低對比度的主體(白沙發上的白貓等),會出現明顯的邊緣殘影或部分未去除。這是 AI 分割模型(包含 BiRefNet 與 ISNet)共有的限制,並非這個工具獨有的缺陷。難處理的素材建議換到對比強烈的純色背景重新拍攝後,再次走一次工具。自然光下的戶外照片通常能給 AI 最強的邊緣信號。

你的照片,幾分鐘內自動刪除

你的照片,幾分鐘內自動刪除

走雲端時,圖片以 HTTPS POST 上傳到 Cloudflare Worker,請求期間暫存於 R2 儲存桶,成功後立即刪除。即使連線中斷產生孤立檔案,生命週期規則也會在 1 小時內清除。我們不會記錄圖片內容,不會在處理後保留,也不會分享給推論呼叫以外的第三方。走瀏覽器備援時,模型一旦下載到本機後,圖片資料就完全不會離開你的裝置。兩條路徑都可以在瀏覽器開發者工具的 Network 面板裡確認。

支援的格式與檔案大小限制

支援的格式與檔案大小限制

兩個引擎都最穩定支援 JPG、JPEG、PNG、WebP。AVIF 僅在雲端路徑接受,因為瀏覽器備援在 Firefox 或舊版 Chromium 上無法解碼 AVIF。HEIC(iOS 預設照片格式)僅在 Safari 接受,Safari 能原生解碼。其他瀏覽器會顯示友善提示,建議先轉成 JPG。雲端硬性上限 5 MB,超過會自動切到瀏覽器路徑。瀏覽器路徑沒有硬性上限,但會受裝置可用記憶體限制。

去背後能做什麼

去背後能做什麼

電商商品主圖(蝦皮、PChome、Yahoo 購物、Amazon 多半要求白底)建議輸出 JPEG,工具會自動合成純白底再編碼。LinkedIn、LINE、Discord 等頭像需求選 PNG,讓透明遮罩保留下來。Canva、Figma、Keynote 等設計合成 PNG 與 WebP 都可以。WebP 體積較小,編輯器若能接受值得多花一步。截圖裡的透明 Logo 也常以 PNG 輸出。若還要做圓形頭像,可以接著用圓形裁切工具處理結果。

如何將照片裁剪成圓形

  1. 上傳照片

    把 JPG、PNG 或 WebP 拖進頁面,或點擊選擇檔案。5 MB 以下走雲端 AI,超過的檔案會自動切換到瀏覽器處理。

  2. 等待去背完成

    雲端 AI 通常 3 到 5 秒完成,進度列會顯示目前使用的引擎。如果離線,瀏覽器 AI 會自動接手。

  3. 選擇輸出格式

    要保留透明度選 PNG 或 WebP,要白色背景選 JPEG。WebP 和 JPEG 可以用滑桿調整壓縮品質。

  4. 下載圖片

    點擊下載按鈕,去背後的圖片會以原始解析度儲存,不含浮水印。

常見問題

如何快速移除照片背景?

把照片拖進頁面,AI 自動去背,通常 3 到 5 秒完成。支援 JPG、PNG 和 WebP,輸出透明 PNG 或 WebP。不需要安裝軟體,直接在瀏覽器使用,免費。

去背後圖片解析度會變嗎?

不會。去背輸出的解析度與你上傳的原始圖片相同。選 PNG 為無損輸出,選 WebP 或 JPEG 的品質由滑桿決定,預設 92。

照片去背後用哪種格式儲存比較好?

需要透明背景選 PNG(無損,適合後續編輯)或 WebP(透明且檔案較小)。需要白色背景選 JPEG,適合電商平台規格。

可以在 iPhone 上去背嗎?

可以。雲端路徑在伺服器執行,任何現代手機瀏覽器都支援,包括 iOS Safari。如果雲端不可用,瀏覽器 AI 會在裝置上執行,第一次使用需要下載模型,速度會稍慢。

去背後圖片會留在伺服器嗎?

只有雲端路徑會短暫上傳。圖片暫存在 Cloudflare R2,處理成功後立即刪除,1 小時內自動清除孤立檔案。瀏覽器路徑的圖片完全不會離開你的裝置。

什麼樣的照片去背效果比較差?

玻璃、鏡面、薄紗,以及主體顏色和背景接近的照片(例如白色物體搭白色背景)去背效果較不理想。這是目前 AI 分割模型的普遍限制,建議改用對比明顯的背景重新拍攝。

詳細資訊

團隊關於工藝、格式以及一個好的圓形裁剪背後小決定的筆記。

BiRefNet 如何達到逐像素去背精度
BiRefNet(Bilateral Reference Network,Apache 2.0 授權)採用雙分支架構,主分支以全解析度處理影像,平行的低解析度分支提供上下文。這讓模型能精準辨識髮絲、寵物毛髮、產品邊緣等細節,並在複雜背景上維持清晰邊界。remove.bg 內部也使用同一架構,獨立印證它在生產環境的品質。我們的雲端路徑透過 ImageKit 推論端點在 Cloudflare 邊緣運行 BiRefNet,模型部署地理位置接近請求來源。實測 8 百萬像素照片端到端 3 到 5 秒,已能與原生桌面應用相提並論。
瀏覽器備用引擎的差異
當雲端不可用、檔案超過 5 MB 或當日 IP 額度用盡時,工具會靜默切換到瀏覽器中的 ISNet(透過 ONNX Runtime Web 執行)。ISNet(Implicit Self-Normalizing Network,Apache 2.0)首次使用時從 CDN 下載約 80 MB 的模型檔案,並快取到 IndexedDB,之後造訪不需要重新下載。中階手機(2022 年款)快取後推論約 6 到 10 秒,推論期間記憶體峰值約 450 MB,RAM 不足 3 GB 的裝置可能出現短暫卡頓。分割品質在複雜邊緣上略低於 BiRefNet,但處理人像與單色商品圖完全足夠。
電商產品圖的格式選擇
蝦皮、PChome、Yahoo 購物、Amazon 等平台對商品圖有具體規格:Amazon 服飾類要求純白背景(255/255/255),Shopify 建議 1:1 中性背景以提升轉換。在工具裡選 JPEG,會自動把主體合成到 RGB 純白底再編碼,直接符合 Amazon 規範。允許透明的平台則選 PNG 或 WebP,方便在版型裡換底色。WebP 在品質 92 下通常比同畫質的 PNG 小 30 到 70 個百分點,對商品列表頁面載入速度影響明顯。
你的照片在雲端路徑中如何被處理
走雲端路徑時,照片以 HTTPS POST 上傳到 Cloudflare Worker 的 /api/bg-remove,Worker 再代理到 ImageKit 推論端點處理,並把去背結果回傳。輸入檔案僅在請求期間暫存於 Cloudflare R2,成功後立即觸發刪除。R2 生命週期規則會在 1 小時內清除任何因連線中斷而產生的孤立檔案。我們不會記錄圖片內容,處理結束後不保留,除推論呼叫本身外不會分享給第三方。可以在瀏覽器開發者工具的 Network 分頁裡看到這個 POST 請求。瀏覽器備援路徑下,模型下載完成後圖片資料就完全留在你的裝置上。
已知的去背難題與解決方法
BiRefNet 與 ISNet 共有的邊緣案例:玻璃液體(折射讓背景顏色透過)、鏡面反射、薄紗、低對比主體(例如白背景上的白色物體)。建議解決方式是換到對比強烈的純色背景重新拍攝,自然光通常效果最佳。如果素材已經固定,可以考慮搭配專業的手動編輯軟體做局部修補。
支援的格式與裝置相容性
JPG、PNG、WebP 兩條路徑皆支援。AVIF 僅雲端支援(Firefox 與舊版 Chromium 的 ONNX Runtime 無法解碼 AVIF)。HEIC 僅 Safari 支援(其他瀏覽器會提示先轉成 JPG)。WebP 與 JPEG 的品質滑桿範圍 60 到 100(預設 92),低於 80 時去背邊緣容易產生方塊雜訊,建議 85 以上。