La eliminación de fondo separa un sujeto de su entorno para que puedas colocarlo sobre transparencia, cambiar la escena o componerlo en un nuevo diseño. Bajo el capó, estás estimando una máscara alfa, una opacidad por píxel de 0 a 1, y luego aplicando composición alfa al primer plano sobre otra cosa. Esta es la matemática de Porter–Duff y la causa de problemas comunes como los “flecos” y alfa recto vs. pre-multiplicado. Para obtener una guía práctica sobre la pre-multiplicación y el color lineal, consulta las notas de Win2D de Microsoft, Søren Sandmann y el artículo de Lomont sobre la mezcla lineal.
Si puedes controlar la captura, pinta el fondo de un color sólido (a menudo verde) y elimina ese tono. Es rápido, de eficacia probada en cine y televisión, e ideal para vídeo. Las desventajas son la iluminación y el vestuario: la luz de color se derrama sobre los bordes (especialmente el pelo), por lo que usarás herramientas de eliminación de derrame de color para neutralizar la contaminación. Algunas buenas introducciones son la documentación de Nuke, Mixing Light y una demostración práctica de Fusion.
Para imágenes individuales con fondos desordenados, los algoritmos interactivos necesitan algunas pistas del usuario, por ejemplo, un rectángulo suelto o garabatos, y generan una máscara nítida. El método canónico es GrabCut (capítulo de libro), que aprende modelos de color para el primer plano/fondo y utiliza cortes de grafo de forma iterativa para separarlos. Verás ideas similares en la Selección de primer plano de GIMP basada en SIOX (plugin de ImageJ).
El Matting resuelve la transparencia fraccional en los límites tenues (pelo, pelaje, humo, vidrio). El matting de forma cerrada clásico toma un trimapa (definitivamente-primer plano/definitivamente-fondo/desconocido) y resuelve un sistema lineal para alfa con una fuerte precisión de borde. El matting de imagen profundo moderno entrena redes neuronales en el conjunto de datos Adobe Composition-1K (documentos de MMEditing), y se evalúa con métricas como SAD, MSE, Gradiente y Conectividad (explicador del benchmark).
El trabajo de segmentación relacionado también es útil: DeepLabv3+ refina los límites con un codificador-decodificador y convoluciones atrous (PDF); Mask R-CNN proporciona máscaras por instancia (PDF); y SAM (Segment Anything) es un modelo de base controlable por prompts que genera máscaras de cero disparos en imágenes no familiares.
El trabajo académico informa de errores de SAD, MSE, Gradiente y Conectividad en Composition-1K. Si estás eligiendo un modelo, busca esas métricas (definiciones de métricas; sección de métricas de Background Matting). Para retratos/vídeo, MODNet y Background Matting V2 son potentes; para imágenes generales de “objetos salientes”, U2-Net es una base sólida; para transparencias difíciles, FBA puede ser más limpio.
El formato de intercambio de gráficos (GIF) es un formato de imagen de mapa de bits desarrollado por un equipo del proveedor de servicios en línea CompuServe, dirigido por el científico informático estadounidense Steve Wilhite el 15 de junio de 1987. Es notable por su uso generalizado en la World Wide Web debido a su amplia compatibilidad y portabilidad. El formato admite hasta 8 bits por píxel, lo que permite que una sola imagen haga referencia a una paleta de hasta 256 colores distintos elegidos del espacio de color RGB de 24 bits. También admite animaciones y permite una paleta separada de hasta 256 colores para cada fotograma.
El formato GIF se creó inicialmente para superar la limitación de los formatos de archivo existentes, que no podían almacenar de manera eficiente múltiples imágenes en color de mapa de bits. Con la creciente popularidad de Internet, había una necesidad cada vez mayor de un formato que pudiera admitir imágenes de alta calidad con tamaños de archivo lo suficientemente pequeños para descargarlos a través de conexiones de Internet lentas. Los GIF utilizan un algoritmo de compresión llamado LZW (Lempel-Ziv-Welch) para reducir el tamaño de los archivos sin degradar la calidad de la imagen. Este algoritmo es una forma de compresión de datos sin pérdidas que fue un factor clave en el éxito de GIF.
La estructura de un archivo GIF se compone de varios bloques, que se pueden clasificar en tres categorías: el bloque de encabezado, que incluye la firma y la versión; el descriptor de pantalla lógica, que contiene información sobre la pantalla donde se representará la imagen, incluido su ancho, alto y resolución de color; y una serie de bloques que describen la imagen en sí o la secuencia de animación. Estos últimos bloques incluyen la tabla de colores global, la tabla de colores local, el descriptor de imagen y los bloques de extensión de control.
Una de las características más distintivas de los GIF es su capacidad para incluir múltiples imágenes en un solo archivo, que se muestran en secuencia para crear un efecto de animación. Esto se logra mediante el uso de bloques de extensión de control gráfico, que permiten la especificación de tiempos de retardo entre fotogramas, lo que proporciona control sobre la velocidad de la animación. Además, estos bloques se pueden utilizar para especificar la transparencia designando uno de los colores de la tabla de colores como transparente, lo que permite la creación de animaciones con diversos grados de opacidad.
Si bien los GIF se celebran por su simplicidad y amplia compatibilidad, el formato tiene algunas limitaciones que han impulsado el desarrollo y la adopción de formatos alternativos. La limitación más significativa es la paleta de 256 colores, que puede resultar en una reducción notable en la fidelidad del color para imágenes que contienen más de 256 colores. Esta limitación hace que los GIF sean menos adecuados para reproducir fotografías en color y otras imágenes con gradientes, donde se prefieren formatos como JPEG o PNG, que admiten millones de colores.
A pesar de estas limitaciones, los GIF siguen siendo frecuentes debido a sus características únicas que no son fácilmente replicadas por otros formatos, particularmente su soporte para animaciones. Antes del advenimiento de tecnologías web más modernas como animaciones CSS y JavaScript, los GIF eran una de las formas más fáciles de crear contenido animado para la web. Esto les ayudó a mantener un caso de uso de nicho para diseñadores web, especialistas en marketing y usuarios de redes sociales que requerían animaciones simples para transmitir información o captar la atención.
El estándar para archivos GIF ha evolucionado con el tiempo, y la versión original, GIF87a, fue reemplazada por GIF89a en 1989. Esta última introdujo varias mejoras, incluida la capacidad de especificar colores de fondo y la introducción de la extensión de control gráfico, que hizo posible crear animaciones en bucle. A pesar de estas mejoras, los aspectos centrales del formato, incluido su uso del algoritmo de compresión LZW y su soporte para hasta 8 bits por píxel, permanecieron sin cambios.
Un aspecto controvertido del formato GIF ha sido la patentabilidad del algoritmo de compresión LZW. En 1987, la Oficina de Patentes y Marcas Registradas de los Estados Unidos emitió una patente para el algoritmo LZW a Unisys e IBM. Esto llevó a controversias legales a fines de la década de 1990 cuando Unisys y CompuServe anunciaron planes para cobrar tarifas de licencia por el software que creaba archivos GIF. La situación generó críticas generalizadas de la comunidad en línea y el eventual desarrollo del formato Portable Network Graphics (PNG), que fue diseñado como una alternativa gratuita y abierta a GIF que no utilizaba compresión LZW.
Además de las animaciones, el formato GIF se utiliza a menudo para crear imágenes pequeñas y detalladas para sitios web, como logotipos, iconos y botones. Su compresión sin pérdidas garantiza que estas imágenes conserven su nitidez y claridad, lo que convierte a GIF en una excelente opción para gráficos web que requieren un control preciso de píxeles. Sin embargo, para fotografías de alta resolución o imágenes con una amplia gama de colores, el formato JPEG, que admite compresión con pérdida, se utiliza más comúnmente porque puede reducir significativamente el tamaño de los archivos manteniendo un nivel aceptable de calidad.
A pesar de la aparición de tecnologías y formatos web avanzados, los GIF han experimentado un resurgimiento en popularidad en los últimos años, particularmente en las plataformas de redes sociales. Son ampliamente utilizados para memes, imágenes de reacción y videos cortos en bucle. Este resurgimiento puede atribuirse a varios factores, incluida la facilidad de creación y uso compartido de GIF, la nostalgia asociada con el formato y su capacidad para transmitir emociones o reacciones en un formato compacto y fácil de digerir.
El funcionamiento técnico del formato GIF es relativamente sencillo, lo que lo hace accesible tanto para programadores como para no programadores. Una comprensión profunda del formato implica el conocimiento de su estructura de bloques, la forma en que codifica el color a través de paletas y su uso del algoritmo de compresión LZW. Esta simplicidad ha hecho que los GIF no solo sean fáciles de crear y manipular con una variedad de herramientas de software, sino que también ha contribuido a su amplia adopción y continua relevancia en el panorama digital en rápida evolución.
De cara al futuro, está claro que los GIF seguirán desempeñando un papel en el ecosistema digital, a pesar de sus limitaciones técnicas. Los nuevos estándares y tecnologías web, como HTML5 y el video WebM, ofrecen alternativas para crear animaciones complejas y contenido de video con mayor profundidad y fidelidad de color. Sin embargo, la ubicuidad del soporte GIF en las plataformas web, combinada con la estética única y el significado cultural del formato, garantiza que siga siendo una herramienta valiosa para expresar creatividad y humor en línea.
En conclusión, el formato de imagen GIF, con su larga historia y su combinación única de simplicidad, versatilidad e impacto cultural, ocupa un lugar especial en el mundo de los medios digitales. A pesar de los desafíos técnicos que enfrenta y la aparición de alternativas superiores en ciertos contextos, el GIF sigue siendo un formato querido y ampliamente utilizado. Su papel en la habilitación de la cultura visual de la web temprana, la democratización de la animación y la facilitación de un nuevo lenguaje de comunicación impulsado por memes no puede ser exagerado. A medida que la tecnología evoluciona, el GIF se erige como un testimonio del poder perdurable de los formatos digitales bien diseñados para dar forma a la interacción y expresión en línea.
Este convertidor funciona completamente en tu navegador. Cuando seleccionas un archivo, se lee en la memoria y se convierte al formato seleccionado. Luego puedes descargar el archivo convertido.
Las conversiones comienzan al instante, y la mayoría de los archivos se convierten en menos de un segundo. Archivos más grandes pueden tardar más.
Tus archivos nunca se suben a nuestros servidores. Se convierten en tu navegador, y el archivo convertido se descarga luego. Nosotros nunca vemos tus archivos.
Soportamos la conversión entre todos los formatos de imagen, incluyendo JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF y más.
Este convertidor es completamente gratis, y siempre será gratis. Debido a que funciona en tu navegador, no tenemos que pagar por servidores, así que no necesitamos cobrarte.
¡Sí! Puedes convertir tantos archivos como quieras a la vez. Sólo selecciona múltiples archivos cuando los agregues.