目前最快的批量抠图方法是使用深度学习技术，其中最常用的是基于神经网络的语义分割算法。常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等都提供了相关的语义分割模型，可以用于批量抠图。
具体实现步骤如下：
1. 准备数据集：准备一批包含需要抠图的图片和对应的标注结果的数据集，标注结果可以是像素级别的标注结果，也可以是边界框或者多边形的标注结果。
2. 训练模型：使用深度学习框架提供的语义分割模型进行训练，根据实际情况调整模型的参数和超参数，如学习率、批大小等，直到模型达到满意的效果。
3. 批量抠图：使用训练好的模型对大批量图片进行批量抠图，可以使用Python等编程语言编写脚本来实现自动化处理。
需要注意的是，深度学习技术需要大量的计算资源和数据集支持，同时需要一定的编程和深度学习经验。如果只需要对单张图片进行抠图，可以考虑使用一些图像处理软件或在线工具，如Photoshop、GIMP、Remove.bg等。
Photoshop是一种非常流行的图像处理软件，它有一个批量处理功能，可以帮助你快速地批量抠图。
你只需要打开Photoshop，然后依次选择“文件”>“自动化”>“批处理”来打开批量处理对话框。
在对话框中，你可以选择需要处理的文件夹和输出文件夹，并选择需要应用的操作，例如抠图、调整大小和转换格式等。
最后，点击“运行”按钮即可开始批量抠图。
