导读：2026年的AI抠图发展到了什么水平？302.AI深度实测Photoroom、Qwen与Nano Banana Pro三大路径。有的效率高但“脑筋死”，有的懂意图但“手活差”。我们拆解了背后的底层逻辑，并大胆预测：2026年将出现结合精准识别与语义分层的“终极模型”。看清工具演进的真相，别在低效操作上浪费时间。
在图片编辑领域里，抠图绝对算得上是那种“操作下限很低，上限极高”的费力活。不管是你要做个PPT需要素材，或是电商卖家做海报，第一步往往需要从乱七八糟的背景中“摘”出主体。
在传统的PS时代，手动抠图简直是每一个设计师的噩梦。如果背景干净、边界清晰倒还好说，套索，钢笔工具划拉两下也就出来了。但要是碰上那种“地狱级难度”的场景——比如模特在风中凌乱的纤细发丝，或是产品颜色跟背景几乎混在一起、对比度低到挨个扣像素的情况，当真拼的是耐心和眼力。
但到了AI时代，事情有了转机。
这事儿说白了，就是AI通过海量的学习，已经能看懂什么是人，什么是物，什么是背景。无数AI模型/产品都希望原本属于手艺活的门槛，直接降到一键解决的地步。
本周302.AI接入了一个抠图领域的知名选手：来自法国的Photoroom公司的Remove Background API.
Photoroom这公司笔者之前还确实未曾听闻。搜集了一番信息，了解到是2019 年在法国巴黎创立的公司，专注图像编辑领域，特别是抠图堪称看家本领。
Photoroom Remove Background核心优势：
最佳精度：特别擅长精细边缘处理（如发丝、毛发），有效去除颜色溢出和光晕；2023 年第三方评估（Velebit AI）显示准确率达 70.8%，显著高于 Remove.bg 的 41.7%。
产品摄影专项训练：对复杂形状、小细节（如自行车辐条、包装文字）、低对比度场景有更好语义理解，避免“吞噬”主体或留下伪影。
速度与规模：支持批量处理数百上千张图像，API 响应快速；集成手动编辑工具（如 Edit Cutout、Magic Brush 类似功能）提供精细控制。
额外集成：移除后可一键替换为 AI 生成背景、添加阴影、虚拟模特、扩图等，形成完整电商视觉工作流。
与其他工具对比：官方基准测试显示，在精度、颜色去污、控制性和速度上领先 Remove.bg、Clipdrop、SAM 等竞品，尤其适合电商高体积场景。
官方宣传视频：
那么，这个名头够大的Photoroom，抠图表现是否能够一骑绝尘？我将选择两个模型作为横评对手：
1.之前评测过的，来自阿里通义的Qwen-Image-Layered，使用prompt来进行图层分离，输出多张图片；
2.图像模型的SOTA王牌，Nano Banana Pro，使用prompt来进行主体分离，输出单张图片。
以上，三种不同抠图模式，今日没有营销话术，实战见功力。
I. 实测模型基础信息
（1）各实测模型在 302.AI 的价格：
| 模型名称 | 302.AI内的价格 |
| Remove Background | $0.022/次 |
| Qwen-Image-Layered | $0.05/次 |
| Gemini-3-pro-image-preview（Nano Banana Pro） | 按Token：输入$2 / 1M Tokens；输出$120 / 1M Tokens按次：1K/2K画质：$0.15 / 次；4K画质：$0.24 / 次 |
（2）测评目标：
- 编辑质量与真实感：评估模型在背景移除后的视觉效果以及可用性，包括细节保留、元素一致性及是否存在伪影或失真。
- 指令理解与执行准确性：测试模型对文本或图像指令的理解能力，检查编辑结果是否准确反映用户意图。
（3）测评工具：
使用 302.AI 的 API 超市→在线调试功能
（4）测评方法：
各案例均使用统一的图片及对应提示词进行生成，且均取第一次生成结果，评测结果仅供参考。
Ⅱ. 测评案例
💡Photoroom-Remove Background 使用说明：
该API支持自定义输出背景颜色，缺省bg_color参数，勾选输出格式为PNG，即可输出透明背景的PNG图像。
该API不支持Prompt输入，模型会自动判断并分离画面主体。
为展示细节保留效果，以下案例添加了背景颜色，方便辨识。
案例1：人像-低对比度背景测试
测试点：区分主体与背景的理解能力，而非单纯依赖颜色/对比度
原图：
放大头发细节，与背景对比度极低，会是这张抠图的难点
Photoroom
Nano Banana Pro
提示词：抠出主体人物并将其置于白色背景上
| 测评点 | Photoroom | Qwen-Layered | Nano Banana Pro |
| 主体识别 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 细节保留 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | Nano BananaPro略胜一筹。三者主体识别水平相当，在较难处理的发型以及鞋子部分有较明显的差异，Qwen的头发明显多出一大缕。NBP的背景图并非纯白，但再进行二次抠图就会容易很多。 | ||
案例2：人像-含遮盖文字背景测试
测试点：区分主体人物，文字遮罩与背景的理解与分割能力
原图：
Photoroom
Qwen-Layered
提示词：分离主体人物，文字，背景三个图层
Nano Banana Pro
提示词：抠出主体人物并将其置于白色背景上
| 测评点 | Photoroom | Qwen-Layered | Nano Banana Pro |
| 主体识别 | ⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 细节保留 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | Nano BananaPro胜。三组之中只有nbp精准抠出了主体并将文字图层去除，Qwen同样是去除了文字部分补全了人物主体，但人物并未与背景做分层，而Photoroom是将人物与文字一起保留下来了。 | ||
案例3：透明/半透明物体测试
测试点：对透明度、折射、叠加关系的保留能力（很多模型直接把透明部分当背景移除）
原图：
Photoroom
Qwen-Layered
提示词：分离出主体的水母，背景2个图层
Nano Banana Pro
提示词：抠出水母并将其置于白色背景上
| 测评点 | Photoroom | Qwen-Layered | Nano Banana Pro |
| 主体识别 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 细节保留 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | Photoroom胜。这案例传统PS抠图我属实不知道该怎么抠。Photoroom在面对这种复杂纹理、对抠图精度要求极高的场景下优势凸显，水母外伞和触手的半透明状态得到极佳的保留，颜色去污处理十分专业，呈现在绿色背景上效果直观；相比之下，nbp虽然也实现了细节输出，但在透明度保留上无法完全摆脱原图背景图层的黑色部分。 | ||
案例4：多主体测试
测试点：对前景多主体的理解
原图：
Photoroom
Qwen-Layered
提示词：分离出2位主体人物，背景，2个图层
Nano Banana Pro
提示词：抠出2位主体人物并将其置于白色背景上
| 测评点 | Photoroom | Qwen-Layered | Nano Banana Pro |
| 主体识别 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 细节保留 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | Nano BananaPro胜。NBP和Photoroom都准确识别到了2个主体人物，在细节保留方面NBP更胜一筹，Photoroom未能保留诸如麦克风、弦钮、鞋子之类的高精度细节；Qwen则只识别到了一个主体人物。 | ||
案例5：文字&Logo测试
测试点：对文字细节，图形线条的保护能力
原图：
Photoroom
Qwen-Layered
提示词：分离出品牌Logo和文字，背景环境2个图层
Nano Banana Pro
提示词：抠出Apple logo以及文字部分，并将其置于黑色背景上
| 测评点 | Photoroom | Qwen-Layered | Nano Banana Pro |
| 文本/图形识别 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 细节保留 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | Nano Banana Pro胜。显而易见，只有NBP输出了完整干净的logo和文本；Qwen的问题在于未能完整保留文本，而Photoroom的问题在于保留大量背景元素，且二级文字也被部分抹除。 | ||
III. Photoroom Remove Background 抠图实测结论
实测结果汇总：
| 序号 | 测试案例 | 胜者 | Photoroom得分 | Qwen-Layered得分 | Nano Banana Pro得分 |
| 案例1 | 人像-低对比度背景测试 | Nano Banana Pro | 9 | 9 | 10 |
| 案例2 | 人像-含遮盖文字背景测试 | Nano Banana Pro | 8 | 6 | 10 |
| 案例3 | 透明/半透明物体测试 | Photoroom | 10 | 2 | 9 |
| 案例4 | 多主体测试 | Nano Banana Pro | 8 | 4 | 9 |
| 案例5 | 文字&Logo测试 | Nano Banana Pro | 7 | 9 | 10 |
测完本轮五个案例，AI抠图这事儿的底层逻辑就非常清晰了。现在的AI抠图，说白了有“三个流派”，但目前还没有一个完美的“六边形战士”，大家各有各的杀手锏，也各有各的短板。
第一种，是以Photoroom为代表的“纯自动化流派”。 这公司的路径非常明确：追求极致的效率。它的算法是完全基于模型的自主判断，你把图扔进去，它帮你决定什么是主体。从实测看，Photoroom的精度确实很稳，处理发丝和复杂背景非常老道。 但它的软肋也在这儿——它太死板了，缺乏灵活性。比如遇到案例2那种文字遮盖的情况，它觉得文字和人是一体的，于是便一起输出。你给它什么，它按照它的逻辑输出，没有沟通余地。
第二种，是以Qwen-Image-Layered为代表的“语义理解+图层分离流派”。 说实话，虽然包括之前测试，Qwen这款模型的表现都有点拉胯，分数并不好看，但我个人反而是最看好这条技术路径的。 为什么？因为它的底层逻辑最符合用户直觉于习惯，它不再是瞎猜，而是听你的指令。你想分出哪些主体，需要几个图层，你跟它说明白。这种基于意图的图像分离才是真正的解决痛点。现在的效果差，显然是模型训练和调教还不够好，属于“脑子想到了，手还没跟上”的阶段。
第三种，是以Nano Banana Pro（NBP）为代表的“生成式标杆”。 从结果来看，5战4胜，NBP的地位堪称抠图界的天花板。它的识别能力确实惊人，稳定且精准。但它也有个它的痛点——使用&操作成本太高。它虽然能识别出主体，但还没法像流水线一样直接一次性输出各个图层的多张图片。需要4个图层的话，就意味着写4次提示词，4次等待，4次token消耗。
如果让我给2026年的抠图路径做个预测，那会是：拥有Photoroom和Nano Banana Pro这种级别的精准“硬实力”，同时结合Qwen-Image-Layered这种通过提示词进行多层分离的“软逻辑”。
简单说：既能读懂人话、又能像素级精准、还能一键分层的“终极抠图模型”。
如果这两者能合二为一，什么繁琐的PS路径、蒙版、选区，全都可以扔进历史的垃圾堆了。
而在那之前，如果你追求稳健，快速，批量化，Photoroom API依然是首选；如果你不介意操作成本和使用成本，追求极致精度，NBP值得信赖。
Ⅳ. 如何在 302.AI 上使用
302.AI 提供按需付费无订阅的服务模式，用户可以根据自身业务需求灵活选择使用。
使用模型 API
相关文档：API→API超市→图片处理→Photoroom→Remove Background→立即体验；
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为什么选择302.AI？
● 灵活付费：无需月费，按需付费，成本可控
● 丰富功能：从文字、图片到视频，应有尽有，满足多种场景需求
● 开源生态：支持开发者深度定制，打造专属AI应用
● 易用性：界面友好，操作简单，快速上手
