Проблем
Оно што људима изгледа једноставно — идентификовање „главног субјекта“ фотографије — за рачунаре је изненађујуће сложено. Слика је само мрежа обојених пиксела. Не постоји инхерентна ознака која каже „овај пиксел је особа“ и „овај пиксел је зид иза њих“.
Традиционални приступи користили су технике као што је гранична вредност боја (уклањање свих пиксела одређене боје) или детекција ивица (проналажење граница између објеката). Ово је функционисало у једноставним случајевима, али није успело са сложеним сценама, сличним бојама између субјекта и позадине или замршеним детаљима.
Уђите у машинско учење
Модерно уклањање позадине вештачке интелигенције користи дубоко учење — конкретно, моделе сегментације слика. Ево поједностављене верзије како то функционише:
1. Обука
Неуронској мрежи се приказују милиони слика на којима је субјект већ ручно идентификован (обележен). Временом, модел учи обрасце: како људи изгледају, како су објекти обликовани, како се субјекти разликују од позадине. Учи да препозна ивице, текстуре и контекст.
2. Закључак (користећи модел)
Када обученом моделу дате нову слику коју никада раније није видео, он анализира податке о пикселима и производи &куот;маску&куот; — мапа која сваком пикселу додељује вероватноћу да буде у првом плану (субјект) или у позадини. Пиксели предњег плана високе поузданости се чувају; позадински пиксели високе поузданости се уклањају.
3. Руковање ивицама
Прелаз између предњег и позадине је кључан. Модерни модели генеришу меке ивице (делимична провидност) уместо тврдих бинарних резова. Ово ствара резултате природног изгледа, посебно око сложених ивица.
Зашто су ГПУ-ови важни
Неуронске мреже обрађују слике кроз хиљаде математичких операција истовремено. ГПУ-ови (Грапхицс Процессинг Унитс) су дизајнирани за управо ову врсту паралелног рачунања. Задатак који може трајати 30 секунди на ЦПУ-у може се завршити за 2-3 секунде на ГПУ-у.
Због тога алати попут КуицкРемове подржавају ГПУ убрзање од НВИДИА, АМД и Интел ГПУ-а. АИ модел ради директно на вашем ГПУ-у за брзу обраду. Ако компатибилни ГПУ није доступан, софтвер се враћа на ЦПУ обраду — и даље ради, само траје дуже.
У чему је АИ добра
- Људи и портрети — ово је најчешћи случај употребе, а модели су добро обучени за то
- Животиње и кућни љубимци — модели добро носе крзно и животињске облике
- Производи и објекти — добро дефинисани објекти са јасним границама
- Возила — аутомобили, бицикли и слични објекти
- Комплексне позадине — АИ може да одвоји субјекте од заузетих, детаљних позадина
Изазови за АИ
- Прозирни предмети — стакло, вода и други провидни материјали су незгодни (КуицкРемове укључује посебно руковање за ово)
- Сличност боја — када су субјект и позадина веома слични у боји, границе је теже открити
- Изузетно сложене сцене — више субјеката који се преклапају или двосмислени први план/позадина
Накнадна обрада
Након што АИ генерише почетну маску, накнадна обрада прецизира резултат. Алати као што је КуицкРемове нуде:
- Перје ивица — омекшавање прелаза између субјекта и позадине
- Заглађивање — смањење назубљених ивица
- Деконтаминација боје — уклањање просуте боје где оригинална боја позадине крвари на ивице субјекта
- Ручна четкица/гумица — за фине корекције АИ може пропустити
Боттом Лине
Уклањање позадине вештачке интелигенције достигло је тачку у којој производи резултате професионалног квалитета за секунде. Иако није савршен у сваком сценарију, он се бави великом већином уобичајених случајева употребе са импресивном прецизношћу — чинећи уклањање позадине доступним свима, а не само стручњацима за Пхотосхоп.