সমস্যা
মানুষের কাছে যা সহজ বলে মনে হয় — "প্রধান বিষয়" একটি ছবির - কম্পিউটারের জন্য আশ্চর্যজনকভাবে জটিল। একটি ছবি শুধুমাত্র রঙিন পিক্সেলের একটি গ্রিড। "এই পিক্সেলটি সেই ব্যক্তি" বলে কোন অন্তর্নিহিত লেবেল নেই এবং "এই পিক্সেল তাদের পিছনের দেয়াল।"
ঐতিহ্যগত পন্থাগুলি রঙ থ্রেশহোল্ডিং (একটি নির্দিষ্ট রঙের সমস্ত পিক্সেল সরান) বা প্রান্ত সনাক্তকরণ (বস্তুর মধ্যে সীমানা খুঁজুন) এর মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে। এগুলি সাধারণ ক্ষেত্রে কাজ করেছিল কিন্তু জটিল দৃশ্য, বিষয় এবং পটভূমির মধ্যে একই রঙ, বা জটিল বিবরণ দিয়ে ব্যর্থ হয়েছে।
মেশিন লার্নিং এ প্রবেশ করুন
আধুনিক AI পটভূমি অপসারণ গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে — বিশেষ করে, ইমেজ সেগমেন্টেশন মডেল। এটি কীভাবে কাজ করে তার সরলীকৃত সংস্করণ এখানে রয়েছে:
1. প্রশিক্ষণ
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক লক্ষ লক্ষ ছবি দেখানো হয় যেখানে বিষয়টি ইতিমধ্যেই ম্যানুয়ালি চিহ্নিত করা হয়েছে (লেবেলযুক্ত)। সময়ের সাথে সাথে, মডেলটি নিদর্শন শিখে: মানুষ দেখতে কেমন, বস্তুর আকার কেমন, বিষয়গুলি পটভূমি থেকে কীভাবে আলাদা। এটি প্রান্ত, টেক্সচার এবং প্রসঙ্গ চিনতে শেখে।
2. অনুমান (মডেল ব্যবহার করে)
আপনি যখন প্রশিক্ষিত মডেলটিকে এমন একটি নতুন চিত্র দেন যা এটি আগে কখনও দেখেনি, তখন এটি পিক্সেল ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং একটি "মাস্ক" — একটি মানচিত্র যা প্রতিটি পিক্সেলকে অগ্রভাগ (বিষয়) বা পটভূমি হওয়ার সম্ভাবনা নির্ধারণ করে। উচ্চ-বিশ্বাসের ফোরগ্রাউন্ড পিক্সেল রাখা হয়; উচ্চ-বিশ্বাসের ব্যাকগ্রাউন্ড পিক্সেল সরানো হয়।
3. এজ হ্যান্ডলিং
ফোরগ্রাউন্ড এবং ব্যাকগ্রাউন্ডের মধ্যে পরিবর্তন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আধুনিক মডেলগুলি হার্ড বাইনারি কাটের পরিবর্তে নরম প্রান্ত (আংশিক স্বচ্ছতা) তৈরি করে। এটি প্রাকৃতিক-সুদর্শন ফলাফল তৈরি করে, বিশেষ করে জটিল প্রান্তের চারপাশে।
কেন জিপিইউ গুরুত্বপূর্ণ
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এক সাথে হাজার হাজার গাণিতিক ক্রিয়াকলাপের মাধ্যমে চিত্রগুলিকে প্রক্রিয়া করে। জিপিইউ (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) ঠিক এই ধরনের সমান্তরাল গণনার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। একটি CPU-তে 30 সেকেন্ড সময় লাগতে পারে এমন একটি কাজ একটি GPU-তে 2-3 সেকেন্ডের মধ্যে সম্পূর্ণ করতে পারে।
এই কারণেই QuickRemove-এর মতো টুলগুলি NVIDIA, AMD, এবং Intel GPUs থেকে GPU ত্বরণ সমর্থন করে। দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের জন্য AI মডেলটি সরাসরি আপনার GPU-তে চলে। কোনো সামঞ্জস্যপূর্ণ GPU উপলব্ধ না হলে, সফ্টওয়্যারটি CPU প্রক্রিয়াকরণে ফিরে আসে — এটি এখনও কাজ করে, শুধু বেশি সময় নেয়।
এআই কিসে ভালো
- মানুষ এবং প্রতিকৃতি — এটি সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে, এবং মডেলগুলি এতে ভালভাবে প্রশিক্ষিত
- প্রাণী এবং পোষা প্রাণী - মডেলগুলি পশম এবং প্রাণীর আকারগুলি ভালভাবে পরিচালনা করে
- পণ্য এবং বস্তু — পরিষ্কার সীমানা সহ সু-সংজ্ঞায়িত বস্তু
- যানবাহন — গাড়ি, বাইক এবং অনুরূপ বস্তু
- জটিল ব্যাকগ্রাউন্ড - AI ব্যস্ত, বিস্তারিত পটভূমি থেকে বিষয়গুলিকে আলাদা করতে পারে
AI এর জন্য চ্যালেঞ্জ
- স্বচ্ছ বস্তু — গ্লাস, জল, এবং অন্যান্য দেখার উপকরণগুলি কঠিন (QuickRemove এর জন্য বিশেষ হ্যান্ডলিং অন্তর্ভুক্ত)
- রঙের সাদৃশ্য — যখন বিষয় এবং পটভূমি রঙে খুব মিল, সীমানা সনাক্ত করা কঠিন
- অত্যন্ত জটিল দৃশ্য — একাধিক ওভারল্যাপিং বিষয় বা অস্পষ্ট ফোরগ্রাউন্ড/ব্যাকগ্রাউন্ড
পোস্ট-প্রসেসিং
AI প্রাথমিক মুখোশ তৈরি করার পরে, পোস্ট-প্রসেসিং ফলাফলকে পরিমার্জন করে। QuickRemove অফার এর মত টুল:
- এজ ফেদারিং — বিষয় এবং পটভূমির মধ্যে পরিবর্তনকে নরম করা
- মসৃণ করা - জ্যাগড প্রান্তগুলি হ্রাস করা
- রঙের দূষণমুক্তকরণ - রঙের ছিটকে অপসারণ করা যেখানে মূল পটভূমির রঙটি বিষয়ের প্রান্তে রক্তপাত হয়
- ম্যানুয়াল ব্রাশ/ইরেজার — সূক্ষ্ম সংশোধনের জন্য এআই মিস করতে পারে
নীচের লাইন
AI ব্যাকগ্রাউন্ড অপসারণ এমন একটি পর্যায়ে পৌঁছেছে যেখানে এটি সেকেন্ডের মধ্যে পেশাদার-মানের ফলাফল তৈরি করে। যদিও এটি প্রতিটি পরিস্থিতিতে নিখুঁত নয়, এটি চিত্তাকর্ষক নির্ভুলতার সাথে সাধারণ ব্যবহারের বেশিরভাগ ক্ষেত্রে পরিচালনা করে — পটভূমি অপসারণকে কেবল ফটোশপ বিশেষজ্ঞদের জন্য নয়, সকলের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।