समस्या
मानिसलाई के सरल देखिन्छ - फोटोको "मुख्य विषय" पहिचान गर्ने - कम्प्युटरहरूको लागि आश्चर्यजनक रूपमा जटिल छ। छवि रंगीन पिक्सेलको ग्रिड मात्र हो। "यो पिक्सेल व्यक्ति हो" र "यो पिक्सेल तिनीहरूको पछाडिको पर्खाल हो" भन्ने कुनै अन्तर्निहित लेबल छैन।
परम्परागत दृष्टिकोणले कलर थ्रेसहोल्डिङ (एक निश्चित रंगको सबै पिक्सेलहरू हटाउनुहोस्) वा किनारा पत्ता लगाउने (वस्तुहरू बीचको सीमाहरू फेला पार्नुहोस्) जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गर्थे। यी साधारण केसहरूको लागि काम गरे तर जटिल दृश्यहरू, विषय र पृष्ठभूमि बीचको समान रङहरू, वा जटिल विवरणहरूमा असफल भए।
मेसिन लर्निङ प्रविष्ट गर्नुहोस्
आधुनिक एआई पृष्ठभूमि हटाउने गहिरो शिक्षा प्रयोग गर्दछ - विशेष गरी, छवि विभाजन मोडेलहरू। यहाँ यो कसरी काम गर्छ को सरल संस्करण छ:
1. प्रशिक्षण
एक न्यूरल नेटवर्क लाखौं छविहरू देखाइएको छ जहाँ विषय पहिले नै म्यानुअल रूपमा पहिचान गरिएको छ (लेबल गरिएको)। समय बित्दै जाँदा, मोडेलले ढाँचाहरू सिक्छ: मानिसहरू कस्तो देखिन्छन्, वस्तुहरू कसरी आकारका हुन्छन्, विषयहरू पृष्ठभूमिबाट कसरी फरक हुन्छन्। यसले किनारा, बनावट र सन्दर्भ चिन्न सिक्छ।
२. अनुमान (मोडेल प्रयोग गर्दै)
जब तपाइँ प्रशिक्षित मोडेललाई पहिले कहिल्यै नदेखेको नयाँ छवि दिनुहुन्छ, यसले पिक्सेल डेटाको विश्लेषण गर्दछ र "मास्क" उत्पादन गर्दछ - एउटा नक्सा जसले प्रत्येक पिक्सेललाई अग्रभूमि (विषय) वा पृष्ठभूमि हुने सम्भावना प्रदान गर्दछ। उच्च-विश्वास अग्रभूमि पिक्सेल राखिएको छ; उच्च-विश्वास पृष्ठभूमि पिक्सेल हटाइयो।
3. किनारा ह्यान्डलिंग
अग्रभूमि र पृष्ठभूमि बीचको संक्रमण महत्त्वपूर्ण छ। आधुनिक मोडेलहरूले कडा बाइनरी कटौतीको सट्टा नरम किनारहरू (आंशिक पारदर्शिता) उत्पन्न गर्दछ। यसले प्राकृतिक देखिने नतिजाहरू सिर्जना गर्दछ, विशेष गरी जटिल किनारहरू वरिपरि।
किन GPU हरू महत्त्वपूर्ण छन्
न्यूरल नेटवर्कहरूले हजारौं गणितीय कार्यहरू मार्फत छविहरू एकै साथ प्रशोधन गर्छन्। GPU हरू (ग्राफिक्स प्रोसेसिङ इकाइहरू) ठ्याक्कै यस प्रकारको समानान्तर गणनाको लागि डिजाइन गरिएको हो। CPU मा 30 सेकेन्ड लाग्न सक्ने कार्य GPU मा 2-3 सेकेन्डमा पूरा हुन सक्छ।
यही कारणले गर्दा QuickRemove जस्ता उपकरणहरूले NVIDIA, AMD, र Intel GPUs बाट GPU त्वरण समर्थन गर्दछ। AI मोडेल छिटो प्रशोधनको लागि तपाईंको GPU मा सीधा चल्छ। यदि कुनै मिल्दो GPU उपलब्ध छैन भने, सफ्टवेयर CPU प्रशोधनमा फर्किन्छ - यसले अझै पनि काम गर्दछ, केवल लामो समय लाग्छ।
एआई के मा राम्रो छ
- मानिसहरू र चित्रहरू - यो सबैभन्दा सामान्य प्रयोग केस हो, र मोडेलहरू यसमा राम्रोसँग प्रशिक्षित छन्
- जनावर र घरपालुवा जनावरहरू - मोडेलहरूले फर र जनावरको आकारहरू राम्रोसँग ह्यान्डल गर्छन्
- उत्पादनहरू र वस्तुहरू — स्पष्ट सीमाहरूसँग राम्रो-परिभाषित वस्तुहरू
- सवारी साधनहरू - कार, बाइक, र समान वस्तुहरू
- जटिल पृष्ठभूमिहरू - एआईले विषयहरूलाई व्यस्त, विस्तृत पृष्ठभूमिबाट अलग गर्न सक्छ
एआईका लागि चुनौतीहरू
- पारदर्शी वस्तुहरू — गिलास, पानी, र अन्य हेर्ने सामग्रीहरू कठिन छन् (QuickRemove ले यसका लागि विशेष ह्यान्डलिंग समावेश गर्दछ)
- रङ समानता - जब विषय र पृष्ठभूमि रंगमा धेरै समान हुन्छन्, सीमाहरू पत्ता लगाउन गाह्रो हुन्छ
- अत्यन्त जटिल दृश्यहरू — धेरै ओभरल्यापिङ विषयहरू वा अस्पष्ट अग्रभूमि/पृष्ठभूमि
पोस्ट-प्रोसेसिङ
एआईले प्रारम्भिक मास्क उत्पन्न गरेपछि, पोस्ट-प्रोसेसिङले परिणामलाई परिष्कृत गर्दछ। QuickRemove प्रस्ताव जस्ता उपकरणहरू:
- एज फेदरिङ - विषय र पृष्ठभूमि बीचको संक्रमणलाई नरम पार्दै
- स्मूथिङ - दाँतेदार किनाराहरू कम गर्दै
- कलर डिकन्टेमिनेशन - रङ स्पिल हटाउने जहाँ मूल पृष्ठभूमि रङ विषयको किनारहरूमा ब्लीड हुन्छ
- म्यानुअल ब्रश/इरेजर — राम्रो सुधारको लागि AI छुट्न सक्छ
तलको रेखा
AI पृष्ठभूमि हटाउने बिन्दुमा पुगेको छ जहाँ यसले सेकेन्डमा व्यावसायिक-गुणस्तर परिणामहरू उत्पादन गर्दछ। यद्यपि यो हरेक परिदृश्यमा सिद्ध हुँदैन, यसले प्रभावशाली सटीकताका साथ धेरै जसो सामान्य प्रयोगका केसहरूलाई ह्यान्डल गर्दछ - पृष्ठभूमि हटाउने कार्यलाई फोटोशप विशेषज्ञहरू मात्र होइन, सबैका लागि पहुँचयोग्य बनाउँदछ।