照片背景移除工具是一张一张图片来评判的。对 GIF 或视频来说这是错的测试 —— 一个工具可以把每一帧都做得几乎正确,播放起来却仍然像坏了,因为闪烁远比一个不完美的像素更显眼。下面是我们实际如何测试 RemoveGifBG 的模型,一个类别一个类别地测,包括它仍然失败的地方。
每一帧上,透明度是否与角色的真实轮廓相符
整段片子里结果是否稳定,而不是在个别帧上闪烁
纯色填充、场景背景、写实内容 —— 分开评分,而不是平均在一起
在测试模型质量之前,值得先说清楚:为什么和那些常见名字做正面对比表,一开始就不是一个公平的测试:
把这些因素考虑进去之后,一个诚实的动画基准测试最终主要测的就是一件事:底层抠像模型在序列上的质量。这正是本页面其余部分所衡量的。
一个由真实动画内容组成的内部素材库 —— 表情包、VTuber 叠加层、游戏精灵图、短片 —— 涵盖纯白/纯黑背景、彩色场景背景和写实内容。不是合成的,也不是为了好结果而精心挑选的。
| 类别 | 测什么 | 状态 |
|---|---|---|
| 干净、简单的内容 | 多数情况 —— 背景没有歧义,主体清晰 | 已解决 |
| 纯白/纯黑背景 | 角色填充与自身背景是同一种颜色 | 已解决 |
| 静态场景闪烁 | 某个背景元素在每一帧都保持被移除 | 已解决 |
| 场景/照片背景 | 动画主体后面是真实的 3D 渲染或照片背景 | 基本解决 |
| 相邻的近背景色元素 | 两个各自独立的物体,颜色都接近背景,且彼此靠得很近 | 待解决 |
| 极低对比度的线稿 | 低于正常色差阈值的淡白底白线稿 | 待解决 |
有两个类别确实仍未解决,在这里公开列出而不是略去。这两个都是 Cel 页面所述数据集扩充的直接目标。
填充准确度:每一段片子都由人逐帧对照原画审阅,而不只是自动比对。我们公开方法,而不只是一个分数,这样「通过」就意味着某种你自己能核查的具体东西,而不是一个背后没有定义的数字。
帧间一致性:每一帧的结果都与它的相邻帧比较。真实的编辑会随着主体移动而在相邻帧之间平滑变化;闪烁不会 —— 一个在每一个相邻帧里都被确信为背景、却在某一帧突然不是的像素,就是一个强烈的出错信号,无论那单独一帧看起来「是否正常」。在一段内部测试片里 —— 移动的角色后面是静态的沙漠场景 —— 一块本应全程保持被移除的沙地,在修复前每 5 帧里有 2 帧完全重现;修复后,5 帧里 0 帧。
两个类别,公开而不是藏起来:
关于这两个类别的完整细节,以及怎样解决它们,都在 Cel 页面。
正在打造能补上以上缺口的模型:了解 Cel
还没有 —— 这是我们自己的内部测试方法,公开发布,让任何人都能看到我们究竟测什么、怎么打分,包括仍然失败的类别。一个独立进行的对比在规划路线上;参见 Cel 页面了解资助能解锁什么。
不是正面对决,因为它们解决的不是同一个问题:remove.bg 从来不支持动态 GIF,ezgif 的工具是色键滤镜而不是模型,Unscreen 于 2025 年 12 月关闭并被并入 Canva Pro。把这些因素排除后,一个诚实的动画基准测试最终主要测的就是抠像模型本身的质量 —— 这正是本页面所衡量的。
当某个类别里的每一段片子都逐帧对照原画审阅过,并在两项指标上都站得住脚时,该类别通过:透明度与角色的真实轮廓相符,且结果不闪烁。
一个由真实动画内容组成的内部素材库,涵盖表情包、VTuber 叠加层、游戏精灵图和短片 —— 不是合成的或精心挑选的基准测试集。
只在某个类别的状态确实发生变化时更新,没有固定周期。最后核实于 2026 年 8 月。