2026年7月30日，Feyn团队正式推出SOTA级背景移除模型FeyNoBg，同时开源配套NoBg训练与推理库。该模型基于BiRefNet架构深度优化，特征提取模块扩至24块，参数量达263M，采用2.61万张多源标注图像训练，对毛发、薄纱等边缘细节处理能力大幅提升，可为开发者提供轻量高效的抠图解决方案。
对于数字内容创作者和AI应用开发者而言，背景移除是高频使用的基础能力，但长期以来，精度和易用性难以兼顾的问题始终困扰着行业用户：专业闭源工具成本高、数据风险不可控，开源模型普遍存在边缘处理粗糙、泛化性差的短板。
随着电商内容生产、短视频创作、AIGC素材加工等赛道的快速扩张，背景移除技术的调用量连年攀升，行业对算法的要求也逐渐提高：不仅要能精准识别常规前景物体，还要能应对毛发、半透明薄纱、边缘模糊的物体等复杂情况，同时还要满足低部署成本、快运行速度的落地要求，现有方案已很难匹配多元场景的实际需求。
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