用途：从图片中去除背景，输出透明背景的 PNG 或 WebP，可用于抠图、隔离主体、批量处理图片等场景。触发说法包括“remove background”“transparent background”“cut out”“isolate subject”“remove bg”等。
主要能力：提供两种方法。rembg 基于 U2-Net 模型，适合复杂图片、照片和产品图，为默认方法；builtin 为白底转透明，适合图标和干净白底图形，速度更快。支持单张与批量处理，输出格式由扩展名决定：.png 质量最佳、文件较大（默认），.webp 压缩更好。
使用方式：需先安装依赖，pip install rembg（GPU 加速用 pip install rembg[gpu]，需 CUDA）以及 pip install Pillow。首次运行会下载约 170MB 的 U2-Net 模型并缓存。脚本调用示例：python3 ${SKILL_PATH}/skills/background-remove/scripts/background_remove.py -i "/path/to/image.jpg" -o "/path/to/output.png"；批量处理可传入多个输入路径并指定输出目录；使用内置方法加 -m builtin。参数包括 --input/-i（必填）、--output/-o（默认自动生成 _nobg 后缀）、--method/-m（rembg 或 builtin，默认 rembg）。也可在 Python 中导入 remove_background 函数调用。
适用场景：照片、产品图、图标、Logo 等需要透明背景的图片处理，以及需要批量去背景的目录。
限制：rembg 未安装时会自动回退到内置方法；图片不存在或处理失败会报错，可尝试更换方法、检查文件是否损坏或确保内存充足。GPU 加速需 NVIDIA GPU 与 CUDA。资料未提供收费、价格或平台支持等更多信息。