U2Net 직접 사용 vs. rembg 활용: 어느 쪽이 더 나을까?

1. 직접 모델 사용 (save_models 방식)

• U2Net의 .pth 파일을 다운로드하여 직접 관리
• PyTorch를 사용해 모델을 로드하고 추론을 구현

2. 라이브러리 활용 (rembg 방식)

• rembg가 모델 다운로드 및 로드를 자동으로 처리
• 함수 호출만으로 간단히 배경 제거를 수행

3. 두 방식의 주요 차이점 비교

구분	직접 모델 사용 (save_models)	rembg 활용
모델 관리	직접 .pth 파일 다운로드	rembg가 .onnx 파일을 관리
구현 난이도	모델 로드, 추론 코드 작성 필요	함수 호출로 간단히 사용 가능
커스터마이징	모델 교체 및 수정 가능	제한적 (rembg 내부 구조 변경 어려움)
배포 용이성	의존성 많고 배포 복잡	간단히 배포 가능
속도	PyTorch로 실행 (GPU 지원 가능)	onnxruntime로 실행 (GPU 지원 가능)

 

4. 어떤 방식을 선택할까?

• 코딩 경험이 적거나 빠른 개발이 중요한 경우:
  • rembg(python lib) 이 적합
  • 사용하기 매우 간단, 모델 관리나 추론 코드 작성이 필요 없기 때문에 초보자나 시간이 부족한 개발자에게 추천
  • 모델 로드나 추론 과정을 자동으로 처리하므로 빠르게 프로젝트를 배포하고 실행 가능
  • 코드를 직접 작성할 필요 없이 함수 호출만으로 배경 제거를 할 수 있어 개발 시간 절약이 가능
• 코딩 경험이 풍부하고 세부 조정을 원할 경우:
  • 직접 모델 사용(save_models 방식)이 적합
    e.g - U2Net 모델을 커스터마이징하거나 다른 모델로 교체하고 싶은 경우, 세부적인 조정이나 최적화가 필요할 때
  • 딥러닝이나 모델 커스터마이징 경험이 있는 개발자는 PyTorch를 직접 다루며 더 복잡한 작업을 처리 가능

5.결론

 

• rembg는 간단한 배경 제거 작업에 적합하며, 빠르게 결과를 얻고자 할 때 효율적
• 하지만 U2Net을 직접 사용하는 방식은 커스터마이징이나 특정 작업에 최적화할 때 유리