這兩年，AI 修圖已經不是什么新鮮事了，調色、背景模糊，到皮膚細節的打磨，幾乎都有專門的工具能處理。但說到摳圖，還真就是 AI 修圖工具里最難搞的一部分。

但摳圖這件事，說小也小，說煩也是真煩，雖然它看起來只是把背景擦掉，實際卻特別挑場景，比如人像頭發、衣服邊緣、產品反光、透明材質、復雜光線，這些地方一個沒處理好，摳出來的圖就是幾乎不可用的狀態。

實際上，很多用戶并不是想做什么高級設計，只是單純想換個頭像、摳個商品主圖、做個封面素材，但是一大堆專業工具難搞又復雜，學習成本還高。不過，近期 AI 摳圖開源工具已經在 GitHub 上如雨后春筍般涌出來，有專門制作頭像的、萬物皆可摳的，還有主打 5 秒內出圖的。

（圖源：magicpfp）

但這些 AI 摳圖，真如開發者們說的那樣好用嗎？是騾子是馬，我們還是得拉出來遛一遛才知道。

讓 AI 摳圖？很快、但質量不高

這次我們試的三個工具都是在 GitHub 上討論度挺高的，分別是 magicpfp、RMBG 和 remove-bg。這三個工具雖然都是把圖片背景摳掉，但背后的思路其實不太一樣。比如magicpfp 更像一個為頭像場景做的小網頁，重點不是“萬物皆可摳”，而是讓用戶上傳一張人像，順手把去背景、換背景、頭像美化這一套流程做完；RMBG 更像一個通用型的本地摳圖工具，主打免費、隱私和本地處理；remove-bg 則是一個更全面的工具，它直接把 WebGPU、Transformers.js 和 RMBG V1.4 這套東西塞進瀏覽器里，讓本地前端去處理。

從技術上看，這些工具的原理幾乎都是一致的，像 magicpfp 和 remove-bg 都明確標注使用了 BRIA 的 RMBG-1.4，remove-bg 還用了 Transformers.js 來調模型，盡量在瀏覽器本地完成推理。

簡單來說，這類工具不是在“拿橡皮擦圖片”，而是在讓模型判斷，圖片里哪些像素屬于主體，哪些屬于背景，再生成一張帶透明通道的結果圖。當然，之所以大家都盯上這套工具，本質上還是因為WebGPU、WASM 和前端模型調用這套能力比前幾年成熟得多了，瀏覽器性能也強多了，可以在前端干活了。

從實際體驗看，magicpfp 雖然功能有限，但是自由度是最高的一個。magicpfp 只能制作頭像，也就是它 AI 識別的對象必須是人物，其實頭像本來就是最標準化的一類圖片任務，主體通常清楚，構圖也相對固定，沒必要上來就挑戰復雜商品圖。

（圖源：the verge）

（圖源：雷科技制圖/magicpfp）

我們拿了馬斯克的一張新聞圖給 magicpfp，人物主體抓得還算穩，頭、手、上半身這些主要結構都保住了，沒有出現手指缺一塊、衣服被啃掉一截這種低級錯誤，拿去做社交頭像是夠用的。問題在于它的邊緣并不算干凈，頭發頂部有明顯溢邊，肩膀和手臂外輪廓也有一點彩邊，左下角甚至還順手把椅子給捎上了一點。

不過呢，好在它支持調整，背景顏色、邊緣、尺寸，這些都能重新做，小小的失誤是可以接受的。但很可惜，magicpfp 畢竟只是一個非常小的個人項目，所以它整體的生成速度是比較慢的，遠不及直接拿 AI 去生成一張。

（圖源：雷科技制圖/magicpfp）

RMBG 的感覺就完全不一樣了，它更像一個“我不管你好不好看，我先把活干完”的工具。首先，RMBG 是一個本地 AI 工具，不用注冊，不用把圖傳到服務器，也不會擔心這個工具要收費。

上手來看，RMBG 也是很典型的「能做，但效果一般」的角色，奧特曼那張新聞圖，主體輪廓是完整的，臉、脖子、肩膀都沒出大問題，但頭發和肩部邊緣還是有比較明顯的綠色殘留，像是背景剝掉了，臟邊卻沒擦干凈。讓 RMBG 摳廣告圖里的手機，它確實知道前景是誰，把手和手機主體都保住了，沒有傻到把整個場景都留下來，可手機右側、手指周圍的紅黃雜邊相當明顯，邊緣還有一點虛，暖色環境光和背景高光像是一起粘在了主體外輪廓上。

（圖源：雷科技制圖/RMBG）

只能說，這樣的效果用拿來商用可能是差一點，最多只能是視頻里的貼圖素材，再放大一點就要露餡。當然，RMBG 自己也說，目前僅僅能提供個人需求用途，還不到商業用途的水平。

來到 remove-bg ，熟悉 AI 摳圖工具的朋友對這個項目應該不陌生，它以高質量和超快速著稱。實際體驗下來也的確是這樣，比如那張手機廣告圖，它對主體的判斷比 RMBG 更干凈，手機輪廓、手指邊緣、頂部弧線這些容易翻車的位置都處理得更穩，刺眼的彩邊少了一截，直接商用可能都不太會被發現。

（圖源：華為）

（圖源：雷科技制圖/remove-bg）

馬斯克那張圖也是這樣，像是頭發、肩膀、雙手交疊這些區域雖然還是有輕微瑕疵，但整體臟邊感明顯更輕，左下角亂入的內容也更少。

（圖源：雷科技制圖/remove-bg）

整體看下來，這三款工具的差距倒也不是那么明顯，只是它們各自的特色太鮮明。比如magicpfp 更像頭像場景的小成品、RMBG 最高支持 20 張圖一起生成、remove-bg 的摳圖效率高，成品也很接近直接可用的程度。但如果要拿來和 PhotoShop 上用鋼筆工具一點一點摳出來的精品圖，那這三個工具幾乎沒有合格的。

普通人或許不需要最完美的摳圖

實測做完之后，一個很直接的感受就是，這幾個開源工具當然還遠沒有到把成熟商業產品干翻的程度，但它們明明還有一堆毛病，卻已經把一件過去默認得交給云端平臺去做的事，搬回了瀏覽器和本地，而這才是這項工具的趨勢。

前面我們就提到，之所以 AI 摳圖工具不斷升級，都是因為 WebGPU 的不斷進化。過去瀏覽器當然也能跑很多東西，但真碰到 AI 推理這種活，網頁環境一直有點力不從心，原因不復雜，老一代 WebGL 更偏圖形渲染，做通用 GPU 計算并不順手，而機器學習這類任務恰恰又很吃并行計算能力，所以很多 AI 功能以前只能放在服務器上跑，瀏覽器更多只是個上傳下載的殼。

WebGPU 不一樣的地方就在于，它一開始就把現代 GPU 的圖形能力和通用計算能力都更完整地暴露給網頁，Google Chrome 這些年也一直拿機器學習推理做典型案例，強調 WebGPU 能讓瀏覽器更高效地調用本地 GPU 去做高性能計算，這才讓網頁開始有點像一個真正能跑 AI 的輕量運行環境。

（圖源：RMBG）

也就是說，在 AI 摳圖這件事上，以前用戶點一下摳圖按鈕，真正干活的是遠端服務器，瀏覽器只是負責把圖片傳過去，再把結果拿回來，所以 SaaS 工具的優勢非常明顯，效果統一、速度穩定，不需要擔心自己的設備能否跟得上。可 WebGPU 出來之后，瀏覽器開始能直接借本機的 GPU 干活，很多輕量模型就有機會在本地完成推理，圖片不用先上傳，等待路徑也更短，尤其在背景移除這種相對標準化、目標又比較明確的任務上，這種變化會顯得特別明顯。

現在的模型量級越來越輕，瀏覽器越來越能算，調用方式也越來越現成，于是像背景移除這種能力，就不再非得做成一個上傳到云端再返回結果的閉環，而是可以被拆成網頁、小組件、插件，甚至設計工具里的一個內置模塊。

所以說，即便從實測來看，這些 AI 摳圖工具的表現都挺一般，沒有真正能和專業工具媲美的，但就是架不住大家的喜愛，這就是因為多數普通人并不需要非常完美的圖，只需要一個快速、基本能用的圖。

摳圖只是前奏，更多 AI 工具正在本地化

實際上，AI 摳圖之所以得到大量關注，真正值得被看見的還是關于「AI 小工具正在大量本地化」，很多原本必須交給云端去做的輕量 AI 任務，已經開始具備在本地完成的條件了。

摳圖只是這波變化里最明顯的，因為它高頻、標準化、結果又很直觀，用戶一眼就能看出好不好用，所以特別適合率先本地化。后面很可能跟上的就不只是圖片處理了，像圖片放大、簡單修邊、證件照處理、商品圖白底化這種任務，本來就和摳圖一樣，規則清楚、交互短、模型也相對可控，很容易繼續依附瀏覽器本地推理這套能力發展下去。

不僅僅是針對圖片的處理，像是音頻轉寫、字幕生成、網頁摘要、翻譯、分類、輕量 OCR、頁面內容提取，這些同樣高頻、輕量、結果容易驗證的工具，也都很有機會沿著類似路線走，因為它們本質上都符合一個條件，就是沒有復雜到非得把任務扔去云端才能完成。

（圖源：remove-bg）

所以從這個小小的 AI 摳圖工具來看，未來很多 AI 功能未必還會以獨立網站/App的形式存在，它們更可能變成瀏覽器里的一個按鈕、設計軟件里的一個模塊甚至是某個插件里默認開啟的能力。對用戶來說，這當然是好事，操作更短，隱私顧慮更少，很多小需求也不必再專門跑去一個 SaaS 平臺解決；但對行業來說，很多原本獨立存在的應用或網頁，都沒有必要存在，尤其是一些小功能，都可能在這套邏輯下，慢慢被取代。