前言¶
DeepSeek Harness（DSH）的 Agent 擅长处理文字，但在对话中处理图片往往需要把文件拖出去、用外部工具处理、再把结果拖回来。h-table/dsh-bg-tool 插件将这个流程收进了对话本身。它基于本地 rembg 和 BiRefNet，提供 remove_background 工具，让 Agent 直接调用，处理后的透明背景 PNG 会写入工作区，全程不离开 Harness，图片不出本机，无需 API Key。
核心功能¶
- 对话内直接抠图：把图片放进会话工作区，Agent 调用
remove_background，透明背景 PNG 直接写入输出目录。 - 三档模型按需切换：提供
general（任意物体/商品）、portrait（人物/头发/证件照）、fast（快速草稿）三档模式。 - 全本地 GPU 推理：BiRefNet 以 fp16 运行并做了 CUDA 调优，无需网络请求。
- 服务器生命周期自管理：DSH 启动时自动拉起本地 rembg 服务，插件停止时自动回收。
- 官方同款插件配置卡片：设置 → 插件 → 插件配置 → 「背景抠图」，支持模型映射、输出目录、自动启动开关。
环境准备¶
插件依赖本地环境，需准备 .bg-tools/ 目录（Python venv + 模型文件 + bg_server.py）。
- 系统要求：Windows + NVIDIA GPU + CUDA 13。
- 目录结构：
.bg-tools/
├── venv/ # Python 虚拟环境（含 rembg、onnxruntime-gpu）
├── models/ # 模型文件（BiRefNet fp16、u2netp 等）
├── bg_server.py # 本地 rembg HTTP 服务
├── start-server.ps1 # 手动启动脚本（可选）
└── output/ # 默认输出目录
- 路径解析顺序：
$DSH_BG_TOOL_ROOT>$DSH_HOME/.bg-tools> 旧版工作区路径。
安装与启用¶
在本机 profile 的 package.json 中添加依赖和 bundle 引用：
// ~/.dsh/profiles/web/package.json
"dependencies": { "@local/dsh-bg-tool": "link:<本仓库目录>" },
"dsh": { "profile": { "bundles": ["@local/dsh-bg-tool"] } }
安装后建立 node_modules/@local/dsh-bg-tool 到本仓库目录的符号链接，重启 Web Profile 即可生效。
使用方法¶
插件为每个会话注册 remove_background 工具。调用时需提供 image_path（绝对路径，使用正斜杠）和 mode（general / portrait / fast），可选 output_name。
示例：
把 workspace 里的 DSH娘.png 去掉背景，用 portrait 模式。
把这个商品图抠出来，输出到 output 目录，命名 product_1.png。
Agent 会返回 output_path，打开该路径即可看到透明背景 PNG。
配置说明¶
在设置 → 插件 → 插件配置 → 「背景抠图」卡片中，可配置以下项：
* generalModel：通用模型（默认 birefnet-general）。
* portraitModel：人像模型（默认 birefnet-portrait）。
* fastModel：快速模型（默认 u2netp）。
* outputDir：输出目录（默认 .bg-tools/output）。
* autoStartServer：自动启动 GPU 服务（默认 true）。
注意事项¶
- 首次加载：首次调用某个模型约 7 秒（加载进显存），之后热调用约 1 秒/张。
- 路径限制：
image_path需是 Agent 可读的绝对路径，输出文件名里的\/会被替换成_。 - 故障排查：若返回「rembg 服务无法启动」，请检查
.bg-tools的 venv / models 是否完整，或手动运行start-server.ps1查看日志。
