背景の削除は、被写体を周囲から分離し、透明な背景に配置したり、 シーンを交換したり、新しいデザインに合成したりできるようにします。内部では、 アルファマット（ピクセルごとの不透明度0〜1）を推定し、前景を何か他のものの上にアルファ合成しています。これはポーター-ダフの数学であり、「フリンジ」や ストレートアルファ対乗算済みアルファのようなおなじみの落とし穴の原因です。乗算済みアルファとリニアカラーに関する実践的なガイダンスについては、 MicrosoftのWin2Dノート、 Søren Sandmann、および Lomontのリニアブレンドに関する記事を参照してください。
キャプチャを制御できる場合は、背景を単色（多くの場合緑）で塗りつぶし、その色相をキーアウトします。 これは高速で、映画や放送で実証済みであり、ビデオに最適です。トレードオフは照明とワードローブです。 色付きの光がエッジ（特に髪）にこぼれるため、デスピルツールを使用して汚染を中和します。 優れた入門書には、Nukeのドキュメント、 Mixing Light、および実践的な Fusionデモが含まれます。
背景が乱雑な単一の画像の場合、インタラクティブアルゴリズムには、ユーザーからのいくつかのヒント（たとえば、緩い 長方形や落書き）が必要であり、鮮明なマスクに収束します。標準的な方法は GrabCut （本の章）であり、前景/背景のカラーモデルを学習し、グラフカットを繰り返し使用してそれらを分離します。GIMPの前景選択では、 SIOX （ImageJプラグイン）に基づいた同様のアイデアが見られます。
マッティングは、かすかな境界（髪、毛皮、煙、ガラス）での部分的な透明度を解決します。クラシックな クローズドフォームマッティングは、 トライマップ（明確な前景/明確な背景/不明）を取得し、強力なエッジ忠実度で アルファの線形システムを解きます。現代の ディープイメージマッティングは、 Adobe Composition-1Kデータセット（MMEditingドキュメント）でニューラルネットワークをトレーニングし、 SAD、MSE、Gradient、Connectivity（ベンチマークの説明）などのメトリックで評価されます。
関連するセグメンテーション作業も役立ちます： DeepLabv3+は、エンコーダー-デコーダーとatrous畳み込みで境界を洗練します （PDF）; Mask R-CNNは、インスタンスごとのマスクを提供します （PDF）; そして SAM（Segment Anything）は、 なじみのない画像に対してゼロショットマスクを生成するプロンプト可能な基盤モデルです。
学術研究では、Composition-1Kに関するSAD、MSE、Gradient、およびConnectivityエラーが報告されています。モデルを選択する場合は、これらのメトリックを探してください （メトリックの定義; Background Mattingのメトリックセクション）。 ポートレート/ビデオの場合、MODNetと Background Matting V2は強力です。一般的な「顕著なオブジェクト」画像の場合、 U2-Netは堅実なベースラインです。困難な透明度の場合、 FBAはよりクリーンになる可能性があります。
Googleが開発したWEBP画像フォーマットは、Web上の画像に優れた圧縮を提供するように設計された、現代的な画像フォーマットとして確立されており、高品質のビジュアルを維持しながらWebページの読み込みを高速化できます。これは、ロスあり圧縮とロスレス圧縮の両方の技術を使用することで実現されています。ロスあり圧縮は、人間の目が違いを検出する可能性が低い領域を中心に、一部の画像データを不可逆的に削除することでファイルサイズを削減し、ロスレス圧縮は画像のディテールを犠牲にすることなくファイルサイズを削減し、冗長な情報を排除するためのデータ圧縮アルゴリズムを採用しています。
WEBPフォーマットの主な利点の1つは、JPEGやPNGなどの従来のフォーマットと比較して、品質を著しく低下させることなく画像のファイルサイズを大幅に削減できることです。これは、サイトのパフォーマンスと読み込み時間を最適化することを目指すWeb開発者やコンテンツ制作者にとって特に有益であり、ユーザーエクスペリエンスとSEOランキングに直接影響を与える可能性があります。さらに、画像ファイルが小さくなると帯域幅の使用量が減り、ホスティングコストが削減され、データプランが限られているユーザーやインターネット接続が遅いユーザーのアクセシビリティが向上します。
WEBPの技術的な基盤はVP8ビデオコーデックに基づいており、予測、変換、量子化などの技術を使用して画像のRGB（赤、緑、青）コンポーネントを圧縮します。予測は、近隣のピクセルに基づいてピクセルの値を推測するために使用され、変換は画像データを圧縮しやすいフォーマットに変換し、量子化はファイルサイズを小さくするために画像の色精度を低下させます。ロスレス圧縮の場合、WEBPは空間予測などの高度な技術を使用して、ディテールを失うことなく画像データをエンコードします。
WEBPは、さまざまなアプリケーションに適した多様な機能をサポートしています。注目すべき機能の1つは、アルファチャンネルとも呼ばれる透過性のサポートで、画像に可変の不透明度と透過的な背景を持たせることができます。この機能は、画像をさまざまな背景とシームレスにブレンドする必要があるWebデザインやユーザーインターフェイスの要素に特に役立ちます。さらに、WEBPはアニメーションをサポートしており、より優れた圧縮と品質で アニメーションGIFの代替として機能できます。これにより、Web用に軽量で高品質なアニメーションコンテンツを作成するための適切な選択肢となります。
WEBPフォーマットのもう1つの重要な側面は、さまざまなプラットフォームやブラウザでの互換性とサポートです。私の最後の更新時点では、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeを含むほとんどの最新のWebブラウザがネイティブにWEBPをサポートしており、追加のソフトウェアやプラグインを必要とせずにWEBP画像を直接表示できます。ただし、一部の古いブラウザや特定の環境では完全にサポートされていない場合があり、開発者はJPEGやPNGフォーマットでブラウザに画像を提供するなどのフォールバックソリューションを実装しています。
WebプロジェクトにWEBPを実装するには、ワークフローと互換性に関するいくつかの考慮事項があります。画像をWEBPに変換するときは、アーカイブ目的やWEBPが最も適切な選択肢ではない状況のために、元のファイルをネイティブフォーマットで保持することが重要です。開発者は、さまざまなプログラミング言語や環境で利用可能なさまざまなツールやライブラリを使用して変換プロセスを自動化できます。この自動化は、特に多数の画像を含むプロジェクトでは、効率的なワークフローを維持するために不可欠です。
画像をWEBPフォーマットに変換するときの変換品質設定は、ファイルサイズと視覚的な忠実度のトレードオフのバランスを取る上で重要です。これらの設定は、より高速な読み込み時間のためのより小さなファイルサイズを優先するか、視覚的なインパクトのためのより高品質の画像を優先するかなど、プ ロジェクトの特定のニーズに合わせて調整できます。さまざまなデバイスやネットワーク条件で視覚品質と読み込みパフォーマンスをテストし、WEBPの使用が意図しない問題を引き起こすことなくユーザーエクスペリエンスを向上させることを確認することも不可欠です。
数多くの利点にもかかわらず、WEBPフォーマットは課題や批判にも直面しています。グラフィックデザインや写真の専門家の中には、特定のアプリケーションではTIFFやRAWなどのより高い色深度とより広い色域を提供するフォーマットを好む人もいます。さらに、既存の画像ライブラリをWEBPに変換するプロセスは時間がかかり、元の画像の性質や変換に使用される設定によっては、ファイルサイズや品質が大幅に向上しない場合があります。
WEBPフォーマットの将来とその採用は、すべてのプラットフォームでのより広範なサポートと、圧縮アルゴリズムの継続的な改善にかかっています。インターネット技術が進化するにつれて、最小限のファイルサイズで高品質のビジュアルを提供できるフォーマットの需要は今後も高まり続けるでしょう。WEBPを含む新しいフォーマットの導入と既存のフォーマットの改善は、これらのニーズを満たすために不可欠です。継続的な開発努力により、圧縮効率、品質、高ダイナミックレンジ（HDR）画像や拡張色空間のサポートの向上などの新機能の統合が約束されています。
結論として、WEBP画像フォーマットはWeb画像の最適化における重要な進歩を表しており、ファイルサイズの削減と視覚的な品質のバランスを提供します。透過性とアニメーションのサポートを含むその汎用性は、最新のWebアプリ ケーション向けの包括的なソリューションとなっています。ただし、WEBPへの移行には、互換性、ワークフロー、各プロジェクトの特定のニーズを慎重に検討する必要があります。Webが進化し続けるにつれて、WEBPなどのフォーマットはオンラインメディアの未来を形作り、より優れたパフォーマンス、向上した品質、改善されたユーザーエクスペリエンスを推進する上で重要な役割を果たします。
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