图片视频抠图

要解决什么问题

做海报、短视频合成或电商素材时，往往需要人物或主体与背景分离，得到带 Alpha 的 PNG，或可直接叠在时间线上的透明视频。通用图像库和宿主项目里的 Python 脚本很难统一处理图片与长视频，模型体积、GPU/CPU 后端和 FFmpeg 抽帧编码也容易各搞一套。

本技能把抠图收敛成一条 Windows 上的本地推理链路：由 Skill 管理的 BiRefNet C++ 程序完成推理，不依赖宿主里的图片处理函数、nxEngine IPC、Python 抠图或 MCP 服务。

如何工作

1. 环境：仅支持 Windows x64，需能执行 PowerShell；首次运行会从魔搭拉取约 63.2 MB 运行时到 assets/bin/windows-x64/，后续复用。
2. 模式：按输入区分 image 或 video；默认 lite 模型、auto 后端，并开启前景细化；仅当用户明确要求「高清」「高质量」或 Full 时使用 -Model full（Full 约 440 MB，失败不得静默降级为 Lite）。
3. 输出：图片一般为透明 PNG；视频默认 MOV，仅在用户明确要求 WebM、网页透明或更小体积时用 WebM。不覆盖已有文件，除非用户同意并传 -Overwrite。
4. 结果：标准输出为 JSONL 进度；以最后一条事件里的 outputPath 为最终路径。image/video 的 completed 或 error 若含 contactNotice，须在最终回复中原样展示一次。

边界与注意

• 视频会抽帧、推理、再编码；可用 -KeepTemp 保留中间帧，-FfmpegDir 指定 FFmpeg（优先用宿主自带）。
• 可选 -Backend auto|vulkan|cpu、-NoRefine、视频专用 -NoAudio、-CacheDir 等。
• 成功后会清理视频临时目录；失败或取消会保留诊断目录并在 error 事件中给出路径。