Masalahnya
Apa yang tampak sederhana bagi manusia – mengidentifikasi “subjek utama” sebuah foto – ternyata sangat rumit bagi komputer. Gambar hanyalah kisi-kisi piksel berwarna. Tidak ada label melekat yang mengatakan "piksel ini adalah orangnya" dan "piksel ini adalah dinding di belakangnya".
Pendekatan tradisional menggunakan teknik seperti ambang batas warna (menghilangkan semua piksel dengan warna tertentu) atau deteksi tepi (menemukan batas antar objek). Ini berfungsi untuk kasus-kasus sederhana tetapi gagal dengan pemandangan yang rumit, warna yang serupa antara subjek dan latar belakang, atau detail yang rumit.
Masuk ke Pembelajaran Mesin
Penghapusan latar belakang AI modern menggunakan pembelajaran mendalam — khususnya, model segmentasi gambar. Berikut versi sederhana cara kerjanya:
1. Pelatihan
Jaringan saraf menampilkan jutaan gambar yang subjeknya telah diidentifikasi secara manual (diberi label). Seiring waktu, model mempelajari pola: seperti apa rupa orang, bagaimana objek dibentuk, bagaimana subjek berbeda dari latar belakang. Ia belajar mengenali tepian, tekstur, dan konteks.
2. Inferensi (Menggunakan Model)
Saat Anda memberikan gambar baru kepada model terlatih yang belum pernah dilihat sebelumnya, model tersebut akan menganalisis data piksel dan menghasilkan "topeng" — peta yang menetapkan setiap piksel kemungkinan berada di latar depan (subjek) atau latar belakang. Piksel latar depan berkeyakinan tinggi dipertahankan; piksel latar belakang berkeyakinan tinggi dihilangkan.
3. Penanganan Tepi
Transisi antara latar depan dan latar belakang sangatlah penting. Model modern menghasilkan tepi yang lembut (transparansi parsial) daripada potongan biner yang keras. Hal ini menciptakan hasil yang tampak alami, terutama di sekitar tepian yang rumit.
Mengapa GPU Penting
Jaringan saraf memproses gambar melalui ribuan operasi matematika secara bersamaan. GPU (Graphics Processing Unit) dirancang untuk komputasi paralel seperti ini. Tugas yang mungkin memerlukan waktu 30 detik pada CPU dapat diselesaikan dalam 2-3 detik pada GPU.
Inilah sebabnya alat seperti QuickRemove mendukung akselerasi GPU dari GPU NVIDIA, AMD, dan Intel. Model AI berjalan langsung di GPU Anda untuk pemrosesan cepat. Jika tidak tersedia GPU yang kompatibel, perangkat lunak akan kembali ke pemrosesan CPU — perangkat lunak ini tetap berfungsi, hanya saja membutuhkan waktu lebih lama.
Apa Keahlian AI
- Orang dan potret — ini adalah kasus penggunaan yang paling umum, dan model sudah terlatih dalam hal ini
- Hewan dan hewan peliharaan — model menangani bulu dan bentuk binatang dengan baik
- Produk dan objek — objek yang terdefinisi dengan baik dengan batasan yang jelas
- Kendaraan — mobil, sepeda, dan benda serupa
- Latar belakang yang kompleks — AI dapat memisahkan subjek dari latar belakang yang sibuk dan mendetail
Tantangan bagi AI
- Benda transparan — kaca, air, dan bahan tembus pandang lainnya merupakan benda yang rumit (QuickRemove menyertakan penanganan khusus untuk ini)
- Kemiripan warna — bila subjek dan latar belakang memiliki warna yang sangat mirip, batasnya lebih sulit dideteksi
- Adegan yang sangat kompleks — beberapa subjek yang tumpang tindih atau latar depan/latar belakang yang ambigu
Pasca Pemrosesan
Setelah AI menghasilkan masker awal, pasca-pemrosesan menyempurnakan hasilnya. Alat seperti penawaran QuickRemove:
- Bulu-bulu tepi — memperhalus transisi antara subjek dan latar belakang
- Menghaluskan — mengurangi bagian tepi yang bergerigi
- Dekontaminasi warna — menghilangkan tumpahan warna di mana warna latar belakang asli merembes ke tepi subjek
- Kuas/penghapus manual — untuk koreksi halus yang mungkin terlewatkan oleh AI
Intinya
Penghapusan latar belakang AI telah mencapai titik di mana ia menghasilkan hasil berkualitas profesional dalam hitungan detik. Meskipun tidak sempurna dalam setiap skenario, ia menangani sebagian besar kasus penggunaan umum dengan akurasi yang mengesankan — membuat penghapusan latar belakang dapat diakses oleh semua orang, tidak hanya pakar Photoshop.