vấn đề
Điều có vẻ đơn giản đối với con người - xác định "chủ đề chính" của một bức ảnh - lại phức tạp một cách đáng ngạc nhiên đối với máy tính. Hình ảnh chỉ là một lưới các pixel màu. Không có nhãn cố hữu nào nói rằng "pixel này là con người" và "pixel này là bức tường đằng sau họ".
Các phương pháp truyền thống sử dụng các kỹ thuật như ngưỡng màu (loại bỏ tất cả các pixel của một màu nhất định) hoặc phát hiện cạnh (tìm ranh giới giữa các đối tượng). Những cách này hiệu quả với những trường hợp đơn giản nhưng không thành công với những cảnh phức tạp, màu sắc tương tự giữa chủ thể và hậu cảnh hoặc các chi tiết phức tạp.
Tham gia học máy
Tính năng xóa nền AI hiện đại sử dụng phương pháp học sâu - cụ thể là các mô hình phân đoạn hình ảnh. Đây là phiên bản đơn giản hóa về cách thức hoạt động của nó:
1. Đào tạo
Mạng lưới thần kinh được hiển thị hàng triệu hình ảnh trong đó chủ đề đã được xác định (được gắn nhãn) theo cách thủ công. Theo thời gian, mô hình sẽ học được các khuôn mẫu: con người trông như thế nào, các vật thể có hình dạng như thế nào, các đối tượng khác với phông nền như thế nào. Nó học cách nhận biết các cạnh, kết cấu và bối cảnh.
2. Suy luận (Sử dụng mô hình)
Khi bạn cung cấp cho mô hình đã đào tạo một hình ảnh mới mà nó chưa từng thấy trước đây, nó sẽ phân tích dữ liệu pixel và tạo ra một "mặt nạ" — một bản đồ chỉ định cho mỗi pixel một xác suất là tiền cảnh (chủ thể) hoặc nền. Các pixel tiền cảnh có độ tin cậy cao được giữ nguyên; các pixel nền có độ tin cậy cao sẽ bị loại bỏ.
3. Xử lý cạnh
Sự chuyển đổi giữa tiền cảnh và hậu cảnh là rất quan trọng. Các mô hình hiện đại tạo ra các cạnh mềm (trong suốt một phần) thay vì các vết cắt nhị phân cứng. Điều này tạo ra kết quả trông tự nhiên, đặc biệt là xung quanh các cạnh phức tạp.
Tại sao GPU lại quan trọng
Mạng lưới thần kinh xử lý hình ảnh thông qua hàng ngàn phép toán cùng một lúc. GPU (Bộ xử lý đồ họa) được thiết kế chính xác cho loại tính toán song song này. Một tác vụ có thể mất 30 giây trên CPU có thể hoàn thành trong 2-3 giây trên GPU.
Đây là lý do tại sao các công cụ như QuickRemove hỗ trợ tăng tốc GPU từ GPU NVIDIA, AMD và Intel. Mô hình AI chạy trực tiếp trên GPU của bạn để xử lý nhanh. Nếu không có GPU tương thích, phần mềm sẽ quay lại xử lý CPU — nó vẫn hoạt động, chỉ mất nhiều thời gian hơn.
AI giỏi về lĩnh vực gì
- Người và chân dung — đây là trường hợp sử dụng phổ biến nhất và người mẫu được đào tạo bài bản về nó
- Động vật và thú cưng — người mẫu xử lý tốt lông và hình dạng động vật
- Sản phẩm và đối tượng - đối tượng được xác định rõ ràng với ranh giới rõ ràng
- Xe cộ - ô tô, xe đạp và các đồ vật tương tự
- Nền phức tạp - AI có thể tách các đối tượng khỏi nền phức tạp, chi tiết
Những thách thức đối với AI
- Các vật thể trong suốt - thủy tinh, nước và các vật liệu nhìn xuyên qua khác rất phức tạp (QuickRemove bao gồm cách xử lý đặc biệt cho việc này)
- Độ tương tự về màu sắc - khi chủ thể và nền có màu sắc rất giống nhau thì khó phát hiện ranh giới hơn
- Những cảnh cực kỳ phức tạp - nhiều chủ thể chồng chéo hoặc tiền cảnh/nền sau không rõ ràng
Xử lý hậu kỳ
Sau khi AI tạo mặt nạ ban đầu, quá trình xử lý hậu kỳ sẽ tinh chỉnh kết quả. Các công cụ như QuickRemove cung cấp:
- Làm mờ cạnh - làm mềm quá trình chuyển đổi giữa chủ thể và hậu cảnh
- Làm mịn - giảm các cạnh lởm chởm
- Khử nhiễm màu - loại bỏ hiện tượng tràn màu ở nơi màu nền ban đầu tràn ra các cạnh của chủ thể
- Bút vẽ/tẩy thủ công - để chỉnh sửa tốt mà AI có thể bỏ sót
Điểm mấu chốt
Tính năng xóa nền AI đã đạt đến mức tạo ra kết quả chất lượng chuyên nghiệp chỉ trong vài giây. Mặc dù nó không hoàn hảo trong mọi trường hợp nhưng nó xử lý phần lớn các trường hợp sử dụng phổ biến với độ chính xác ấn tượng — giúp mọi người có thể xóa nền, không chỉ các chuyên gia Photoshop.