background-remove

背景除去スキル

AI（rembg/U2-Net）または組み込みメソッドを使用して画像から背景を除去します。

出力: 透明背景の PNG または WebP。

クイック例

ユーザーの発言	実行される内容
「この写真の背景を除去して」	AI が背景を除去し、PNG を出力
「この画像を透明にして」	背景を除去し、被写体を保持
「この画像から商品を切り抜いて」	被写体をきれいなエッジで切り出す
「/photos 内のすべての画像の背景を除去して」	複数の画像を一括処理
「素早く背景除去、白背景」	高速な組み込みメソッドを使用

前提条件

• rembg - AI ベースの背景除去（推奨）

  pip install rembg
  # Or with GPU acceleration (faster, requires CUDA)
  pip install rembg[gpu]
  

• Pillow - 画像処理に必要

  pip install Pillow
  

初回実行時には U2-Net モデル（約170MB）がダウンロードされ、以降の使用のためにキャッシュされます。

メソッド

メソッド	説明	最適な用途
rembg	U2-Net モデルを使用した AI ベース	複雑な画像、写真、商品（デフォルト）
builtin	白から透明への変換	アイコン、クリーンな白背景のグラフィック

ワークフロー

ステップ 1: 要件の収集（必須）

各質問には AskUserQuestion ツールを使用します。一度に1つの質問をしてください。

Q1: 画像ソース

「どの画像の背景を除去しますか？

ファイルパスを指定するか、画像を貼り付けてください。」

応答を待ちます。

Q2: メソッド（任意）

「どの除去メソッドを使用しますか？

• AI（rembg）- 最高品質、あらゆる画像に対応（デフォルト）
• 組み込み - より高速、白背景に最適」

応答を待ちます。ユーザーが指定しない場合は AI をデフォルトとします。

Q3: 出力先（任意）

「結果をどこに保存しますか？

• _nobg サフィックスを付けて同じ場所（デフォルト）
• カスタムパス」

応答を待ちます。

ステップ 2: 背景除去の実行

単一画像:

python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py \
  -i "/path/to/image.jpg" \
  -o "/path/to/output.png"

バッチ処理:

python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py \
  -i "/path/to/img1.jpg" "/path/to/img2.png" "/path/to/img3.webp" \
  -o "/path/to/output_folder"

組み込みメソッドの使用（白背景の場合により高速）:

python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py \
  -i "/path/to/icon.png" \
  -m builtin

ステップ 3: 結果の提供

1. 結果をユーザーに表示する
2. 背景が正常に除去されたことを確認する
3. 以下を提案する:
   • 追加の画像を処理する
   • 品質が満足できない場合は別のメソッドを試す
   • 出力形式を調整する（PNG と WebP）

スクリプトパラメータ

パラメータ	短縮形	説明	デフォルト
--input	-i	入力画像パス	必須
--output	-o	出力パスまたはディレクトリ	_nobg サフィックス付きで自動生成
--method	-m	除去メソッド（rembg、builtin）	rembg

出力形式

出力形式はファイル拡張子によって決まります:

拡張子	形式	備考
.png	PNG	最高品質、ファイルサイズ大（デフォルト）
.webp	WebP	優れた圧縮、モダンな形式

他のスキルとの統合

このスキルは、背景除去を必要とする他のスキルから呼び出すことができます:

Python から（インポート）

import sys
sys.path.insert(0, "${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts")
from background_remove import remove_background

result = remove_background("/path/to/image.png", "/path/to/output.png", method="rembg")
if result.get("success"):
    print(f"Saved to: {result['file']}")
else:
    print(f"Error: {result['error']}")

コマンドラインから

python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py \
  -i "/path/to/image.png" \
  -o "/path/to/output.png" \
  -m rembg

エラー処理

rembg がインストールされていない:

rembg not installed. Install with: pip install rembg[gpu] (or pip install rembg for CPU-only)

スクリプトは自動的に組み込みメソッドにフォールバックします。

画像が見つからない:

Image not found: /path/to/image.png

処理に失敗した:

• 別のメソッドを試す
• 画像ファイルが破損していないか確認する
• 大きな画像に十分なメモリがあることを確認する

最良の結果を得るためのヒント

1. 写真には rembg を使用する - AI は複雑なエッジ（髪、毛皮、透明なオブジェクト）を処理します
2. グラフィックには builtin を使用する - クリーンな白背景のアイコン/ロゴの場合により高速です
3. エッジを確認する - エッジが粗い場合、通常は AI メソッドの方が良い結果が得られます
4. バッチ処理 - 効率化のために複数の画像を一度に処理します
5. GPU アクセラレーション - NVIDIA GPU での処理を高速化するには rembg[gpu] をインストールします

例

写真から背景を除去する

python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py \
  -i "product_photo.jpg" \
  -o "product_transparent.png"

フォルダをバッチ処理する

python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py \
  -i photos/*.jpg \
  -o "transparent_photos/"

アイコンの高速除去（白背景）

python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py \
  -i "icon.png" \
  -m builtin

WebP として出力（ファイルサイズを削減）

python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py \
  -i "photo.jpg" \
  -o "result.webp"