El problema
Lo que a los humanos les parece sencillo: identificar el "tema principal" de una foto, es sorprendentemente complejo para las computadoras. Una imagen es sólo una cuadrícula de píxeles de colores. No existe una etiqueta inherente que diga "este píxel es la persona" y "este píxel es la pared detrás de ellos".
Los enfoques tradicionales utilizaban técnicas como el umbral de color (eliminar todos los píxeles de un determinado color) o la detección de bordes (encontrar límites entre objetos). Estos funcionaron en casos simples, pero fallaron en escenas complejas, colores similares entre el sujeto y el fondo o detalles intrincados.
Ingrese al aprendizaje automático
La eliminación del fondo de la IA moderna utiliza el aprendizaje profundo, específicamente, modelos de segmentación de imágenes. Aquí está la versión simplificada de cómo funciona:
1. Entrenamiento
A una red neuronal se le muestran millones de imágenes en las que el sujeto ya ha sido identificado (etiquetado) manualmente. Con el tiempo, el modelo aprende patrones: cómo lucen las personas, cómo se forman los objetos, en qué se diferencian los sujetos del entorno. Aprende a reconocer bordes, texturas y contexto.
2. Inferencia (usando el modelo)
Cuando le da al modelo entrenado una nueva imagen que nunca antes había visto, analiza los datos de píxeles y produce una "máscara" — un mapa que asigna a cada píxel una probabilidad de estar en primer plano (sujeto) o en segundo plano. Se mantienen los píxeles de primer plano de alta confianza; Se eliminan los píxeles de fondo de alta confianza.
3. Manejo de bordes
La transición entre el primer plano y el fondo es crucial. Los modelos modernos generan bordes suaves (transparencia parcial) en lugar de cortes binarios duros. Esto crea resultados de apariencia natural, especialmente alrededor de bordes complejos.
Por qué son importantes las GPU
Las redes neuronales procesan imágenes mediante miles de operaciones matemáticas simultáneamente. Las GPU (Unidades de procesamiento de gráficos) están diseñadas exactamente para este tipo de cálculo paralelo. Una tarea que puede tardar 30 segundos en una CPU puede completarse en 2 o 3 segundos en una GPU.
Es por eso que herramientas como QuickRemove admiten la aceleración de GPU de NVIDIA, AMD e Intel. El modelo de IA se ejecuta directamente en su GPU para un procesamiento rápido. Si no hay una GPU compatible disponible, el software recurre al procesamiento de la CPU; todavía funciona, solo que lleva más tiempo.
En qué es buena la IA
- Personas y retratos: este es el caso de uso más común y los modelos están bien capacitados para ello.
- Animales y mascotas: los modelos manejan bien el pelaje y las formas de los animales.
- Productos y objetos: objetos bien definidos con límites claros
- Vehículos: automóviles, bicicletas y objetos similares.
- Fondos complejos: la IA puede separar sujetos de fondos detallados y ajetreados
Desafíos para la IA
- Objetos transparentes: el vidrio, el agua y otros materiales transparentes son complicados (QuickRemove incluye un manejo especial para esto)
- Similitud de color: cuando el color del sujeto y el fondo son muy similares, los límites son más difíciles de detectar
- Escenas extremadamente complejas: múltiples sujetos superpuestos o primer plano/fondo ambiguos
Postprocesamiento
Después de que la IA genera la máscara inicial, el posprocesamiento refina el resultado. Herramientas como QuickRemove ofrecen:
- Difuminado de bordes: suavizar la transición entre el sujeto y el fondo
- Suavizado: reducción de bordes irregulares
- Descontaminación del color: eliminación de derrames de color donde el color de fondo original se traspasa a los bordes del sujeto.
- Pincel/borrador manual: para correcciones finas, la IA podría pasar por alto
La conclusión
La eliminación de fondos de IA ha llegado a un punto en el que produce resultados de calidad profesional en segundos. Si bien no es perfecto en todos los escenarios, maneja la gran mayoría de los casos de uso comunes con una precisión impresionante, lo que hace que la eliminación del fondo sea accesible para todos, no solo para los expertos en Photoshop.