הבעיה
מה שנראה פשוט לבני אדם - זיהוי "הנושא הראשי" של תמונה - מורכב באופן מפתיע עבור מחשבים. תמונה היא רק רשת של פיקסלים צבעוניים. אין תווית מובנית שאומרת "הפיקסל הזה הוא האדם" ו "הפיקסל הזה הוא הקיר שמאחוריהם."
גישות מסורתיות השתמשו בטכניקות כמו סף צבע (הסר את כל הפיקסלים של צבע מסוים) או זיהוי קצוות (מצא גבולות בין אובייקטים). אלה עבדו עבור מקרים פשוטים אך נכשלו עם סצנות מורכבות, צבעים דומים בין הנושא לרקע, או פרטים מורכבים.
היכנסו ללימוד מכונה
הסרת רקע בינה מלאכותית מודרנית משתמשת בלמידה עמוקה - במיוחד במודלים של פילוח תמונות. הנה הגרסה הפשוטה של איך זה עובד:
1. הדרכה
רשת עצבית מוצגת במיליוני תמונות שבהן הנושא כבר זוהה באופן ידני (סומן). עם הזמן, המודל לומד דפוסים: איך אנשים נראים, איך אובייקטים מעוצבים, איך נושאים שונים מרקע. הוא לומד לזהות קצוות, מרקמים והקשר.
2. הסקה (שימוש במודל)
כאשר אתה נותן לדגם המאומן תמונה חדשה שלא ראה מעולם, הוא מנתח את נתוני הפיקסלים ומייצר "מסכה" - מפה שמקצה לכל פיקסל הסתברות להיות קדמה (נושא) או רקע. פיקסלים קדמיים בעלי ביטחון גבוה נשמרים; פיקסלים ברקע בעלי ביטחון גבוה מוסרים.
3. טיפול בקצה
המעבר בין חזית לרקע הוא מכריע. מודלים מודרניים מייצרים קצוות רכים (שקיפות חלקית) במקום חתכים בינאריים קשים. זה יוצר תוצאות בעלות מראה טבעי, במיוחד סביב קצוות מורכבים.
למה GPUs חשוב
רשתות עצביות מעבדות תמונות באמצעות אלפי פעולות מתמטיות בו זמנית. GPUs (יחידות עיבוד גרפיות) מיועדות בדיוק לסוג זה של חישוב מקביל. משימה שעשויה להימשך 30 שניות ב-CPU יכולה להשלים תוך 2-3 שניות ב-GPU.
זו הסיבה שכלים כמו QuickRemove תומכים בהאצת GPU מ-NVIDIA, AMD ו-Intel GPUs. מודל ה-AI פועל ישירות על ה-GPU שלך לעיבוד מהיר. אם אין GPU תואם זמין, התוכנה חוזרת לעיבוד CPU - זה עדיין עובד, רק לוקח יותר זמן.
במה ה-AI טוב
- אנשים ודיוקנאות - זהו מקרה השימוש הנפוץ ביותר, והדגמים מאומנים היטב עליו
- בעלי חיים וחיות מחמד - דוגמניות מתמודדות היטב עם צורות פרווה וחיות
- מוצרים ואובייקטים - אובייקטים מוגדרים היטב עם גבולות ברורים
- כלי רכב - מכוניות, אופניים וחפצים דומים
- רקעים מורכבים - ה-AI יכול להפריד בין נושאים לרקע עמוס ומפורט
אתגרים עבור AI
- חפצים שקופים - זכוכית, מים וחומרים שקופים אחרים הם מסובכים (QuickRemove כולל טיפול מיוחד עבור זה)
- דמיון צבע - כאשר הנושא והרקע דומים מאוד בצבע, קשה יותר לזהות גבולות
- סצנות מורכבות במיוחד - מספר נושאים חופפים או קדמה/רקע מעורפלים
לאחר עיבוד
לאחר שה-AI מייצר את המסכה הראשונית, עיבוד שלאחר משפר את התוצאה. כלים כמו QuickRemove מציעים:
- נוצות קצה - מרכך את המעבר בין הנושא לרקע
- החלקה - הפחתת קצוות משוננים
- טיהור צבע - הסרת דליפת צבע כאשר צבע הרקע המקורי מדמם על קצוות הנושא
- מברשת/מחק ידני - לתיקונים עדינים שה-AI עלול לפספס
השורה התחתונה
הסרת רקע AI הגיעה לנקודה שבה היא מפיקה תוצאות באיכות מקצועית תוך שניות. למרות שהוא לא מושלם בכל תרחיש, הוא מטפל ברוב המכריע של מקרי השימוש הנפוצים בדיוק מרשים - מה שהופך את הסרת הרקע לנגישה לכולם, לא רק למומחי פוטושופ.