HEIC Удаление фона

Удалите фон из любого изображения в вашем браузере. Бесплатно, навсегда.

Конфиденциально и безопасно

Все происходит в вашем браузере. Ваши файлы никогда не попадают на наши серверы.

Молниеносно

Никаких загрузок, никаких ожиданий. Конвертируйте в тот момент, когда вы перетаскиваете файл.

Действительно бесплатно

Не требуется учетная запись. Никаких скрытых платежей. Никаких уловок с размером файла.

Удаление фона отделяет объект от окружения, чтобы вы могли поместить его на прозрачный фон, заменить сцену или встроить в новый дизайн. Под капотом вы оцениваете альфа-мат — покадровую непрозрачность от 0 до 1 — и затем выполняете альфа-композитинг переднего плана поверх другой подложки. Эта математика из Porter–Duff приводит к знакомым ловушкам вроде «ореолов» и прямой против премультиплицированной альфы. Практические советы по премультипликации и линейному цвету см. в заметках Win2D от Microsoft, у Сёрена Сандмана и в материале Ломонта про линейное смешивание.


Основные способы удаления фона

1) Хромакей («green/blue screen»)

Если вы управляете съёмкой, покрасьте фон в сплошной цвет (часто зелёный) и кейте этот оттенок. Это быстро, проверено в кино и вещании и идеально для видео. Компромиссы — свет и гардероб: цветной свет попадает на края (особенно волосы), поэтому используйте инструменты despill, чтобы нейтрализовать загрязнение. Хорошие вводные — доки Nuke, Mixing Light и практическое демо по Fusion.

2) Интерактивная сегментация (классическое CV)

Для одиночных кадров со сложным фоном интерактивным алгоритмам нужны подсказки пользователя — например, свободный прямоугольник или штрихи — и они сходятся к аккуратной маске. Каноничный метод — GrabCut (глава в книге), который обучает цветовые модели переднего/заднего плана и итеративно разделяет их графовыми разрезами. Похожие идеи есть в Foreground Select GIMP на основе SIOX (плагина ImageJ).

3) Маттинг (тонкозернистая альфа)

Маттинг решает частичную прозрачность на тонких границах (волосы, шерсть, дым, стекло). Классический closed-form matting берёт тримап (точно передний/точно фон/неизвестно) и решает линейную систему для альфы с высокой точностью по краям. Современный deep image matting обучает нейросети на датасете Adobe Composition-1K (MMEditing docs) и оценивается метриками вроде SAD, MSE, Gradient и Connectivity (объяснение бенчмарка).

4) Вырезки на глубоком обучении (без тримапа)

  • U2-Net (обнаружение заметных объектов) — мощный универсальный движок для remove background (репозиторий).
  • MODNet нацелен на портретный маттинг в реальном времени (PDF).
  • F, B, Alpha (FBA) Matting одновременно предсказывает передний план, фон и альфу, чтобы уменьшить цветовые ореолы (репозиторий).
  • Background Matting V2 предполагает наличие чистого фона и позволяет создавать маски на уровне отдельных прядей в реальном времени вплоть до 4K/30fps (страница проекта, репозиторий).

Связанные методы сегментации тоже полезны: DeepLabv3+ уточняет границы энкодером–декодером и atrous-свёртками (PDF); Mask R-CNN даёт маски для каждого объекта (PDF); а SAM (Segment Anything) управляемая запросами foundation-модель, которая строит маски на новых изображениях без дообучения.


Что делают популярные инструменты


Советы по рабочему процессу для более чистых вырезок

  1. Снимайте с умом. Хороший свет и высокий контраст объект–фон помогают любому методу. С зелёными/синими экранами планируйте despill (гайд).
  2. Начните с общего, затем уточняйте детали. Запустите автоматический выбор (Select Subject, U2-Net, SAM), затем доведите края кистями или маттингом (например, closed-form).
  3. Следите за полупрозрачностью. Стекло, фата, смаз от движения, выбивающиеся волосы требуют настоящей альфы (а не жёсткой маски). Методики, которые также восстанавливают F/B/α, уменьшают ореолы.
  4. Понимайте альфа-канал. Прямая и премультиплицированная альфа ведут себя по-разному; экспортируйте и компонуйте последовательно (см. обзор, Hargreaves).
  5. Выбирайте правильный вывод. Для «без фона» отдайте растр с чистой альфой (например, PNG/WebP) или храните многослойные файлы с масками, если ожидаете правки. Ключ — качество альфы, которое вы посчитали, — коренится в Porter–Duff.

Качество и оценка

Научные работы приводят ошибки SAD, MSE, Gradient и Connectivity на Composition-1K. Если выбираете модель, ищите эти метрики (определения метрик; секцию про метрики Background Matting). Для портретов/видео MODNet и Background Matting V2 сильны; для общих снимков «salient object» U2-Net — надёжная база; для сложной прозрачности FBA даёт более чистый результат.


Типовые сложные случаи (и решения)

  • Волосы и шерсть: выбирайте маттинг (тримап или портретный вроде MODNet) и проверяйте на шахматном фоне.
  • Тонкие структуры (спицы велосипеда, леска): используйте высокое разрешение и сегментатор, чувствительный к границам, например DeepLabv3+, перед маттингом.
  • Полупрозрачные объекты (дым, стекло): нужна дробная альфа и часто восстановление цвета переднего плана (FBA).
  • Видеоконференции: если можно снять чистую пластину, Background Matting V2 выглядит естественнее, чем простые переключатели «виртуального фона».

Где это встречается на практике


Почему вырезки иногда выглядят фейково (и решения)

  • Цветовые протечки: зелёный/синий свет обволакивает объект — используйте despill controls или точечную замену цвета.
  • Ореолы/фринжи: чаще всего это несоответствие трактовки альфы (прямая vs. премультиплицированная) или края, загрязнённые старым фоном; конвертируйте/интерпретируйте корректно (обзор, детали).
  • Неверное размытие/зерно: если вклеить бритвенно резкий объект в размытый фон, он «выпрыгнет»; подгоняйте размытие объектива и зерно после композитинга (см. основы Porter–Duff).

TL;DR‑шпаргалка

  1. Если вы контролируете съёмку: используйте хромакей, освещайте равномерно, планируйте despill.
  2. Если это разовая фотография: попробуйте Photoshop Remove Background, Canva удаление фона или remove.bg; волосы дорабатывайте кистями/маттингом.
  3. Если нужны края продакшен-уровня: используйте маттинг ( closed-form или deep) и проверяйте альфу на прозрачности; следите за трактовкой альфы.
  4. Для портретов/видео: рассмотрите MODNet или Background Matting V2; для сегментации по клику SAM — мощный фронтенд.

Что такое формат HEIC?

Высокоэффективный контейнер изображений

Технология визуализации с высоким динамическим диапазоном (HDR) направлена на то, чтобы сократить разрыв между способностью человеческого глаза воспринимать широкий диапазон уровней яркости и ограничениями традиционных систем цифровой визуализации при захвате, обработке и отображении таких диапазонов. В отличие от изображений со стандартным динамическим диапазоном (SDR), которые имеют ограниченную возможность демонстрировать крайности света и темноты в одном кадре, изображения HDR могут отображать более широкий спектр уровней яркости. Это приводит к получению более ярких, реалистичных и близких к тому, что человеческий глаз воспринимает в реальном мире, изображений.

Понятие динамического диапазона имеет центральное значение для понимания визуализации HDR. Динамический диапазон относится к соотношению между самым ярким светом и самой темной темнотой, которые могут быть захвачены, обработаны или отображены системой визуализации. Обычно он измеряется в стопах, причем каждый стоп представляет собой удвоение или уменьшение вдвое количества света. Традиционные изображения SDR обычно работают в динамическом диапазоне от 6 до 9 стопов. С другой стороны, технология HDR стремится значительно превзойти этот предел, стремясь соответствовать или даже превышать динамический диапазон человеческого глаза, который составляет примерно от 14 до 24 стопов при определенных условиях.

Визуализация HDR становится возможной благодаря сочетанию передовых методов захвата, инновационных алгоритмов обработки и технологий отображения. На этапе захвата делается несколько экспозиций одной и той же сцены при разных уровнях яркости. Эти экспозиции захватывают детали в самых темных тенях и самых ярких бликах. Затем процесс HDR включает объединение этих экспозиций в одно изображение, которое содержит гораздо больший динамический диапазон, чем можно было бы захватить за одну экспозицию с использованием традиционных датчиков цифровой визуализации.

Обработка изображений HDR включает в себя преобразование широкого диапазона захваченных уровней яркости в формат, который можно эффективно хранить, передавать и в конечном итоге отображать. Тоновое отображение является важной частью этого процесса. Оно преобразует высокий динамический диапазон захваченной сцены в динамический диапазон, совместимый с целевым дисплеем или выходным носителем, при этом стремясь сохранить визуальное воздействие исходных вариаций яркости сцены. Это часто включает в себя сложные алгоритмы, которые тщательно регулируют яркость, контрастность и насыщенность цвета, чтобы создавать изображения, которые выглядят естественно и привлекательно для зрителя.

Изображения HDR обычно хранятся в специализированных форматах файлов, которые могут вместить расширенный диапазон информации о яркости. Такие форматы, как JPEG-HDR, OpenEXR и TIFF, были разработаны специально для этой цели. Эти форматы используют различные методы, такие как числа с плавающей запятой и расширенные цветовые пространства, для точного кодирования широкого диапазона информации о яркости и цвете в изображении HDR. Это не только сохраняет высокую точность содержимого HDR, но и обеспечивает совместимость с широкой экосистемой устройств и программного обеспечения с поддержкой HDR.

Для отображения содержимого HDR требуются экраны, способные обеспечить более высокие уровни яркости, более глубокий черный цвет и более широкий цветовой охват, чем могут предложить стандартные дисплеи. Дисплеи с поддержкой HDR используют такие технологии, как OLED (органические светодиоды) и усовершенствованные панели LCD (жидкокристаллический дисплей) с улучшенной светодиодной (светоизлучающий диод) подсветкой, чтобы достичь этих характеристик. Способность этих дисплеев отображать как тонкие, так и резкие различия в яркости значительно усиливает у зрителя ощущение глубины, детализации и реализма.

Распространение содержимого HDR было еще больше облегчено благодаря разработке стандартов HDR и метаданных. Такие стандарты, как HDR10, Dolby Vision и Hybrid Log-Gamma (HLG), определяют рекомендации по кодированию, передаче и отображению содержимого HDR на разных платформах и устройствах. Метаданные HDR играют жизненно важную роль в этой экосистеме, предоставляя информацию о цветовой калибровке и уровнях яркости содержимого. Это позволяет устройствам оптимизировать свои возможности отображения HDR в соответствии с конкретными характеристиками каждого фрагмента содержимого, обеспечивая неизменно высокое качество просмотра.

Одной из проблем визуализации HDR является необходимость бесшовной интеграции в существующие рабочие процессы и технологии, которые в основном ориентированы на содержимое SDR. Это включает не только захват и обработку изображений, но также их распространение и отображение. Несмотря на эти проблемы, внедрение HDR растет быстрыми темпами, во многом благодаря поддержке крупных создателей контента, потоковых сервисов и производителей электроники. По мере того как технология HDR продолжает развиваться и становится более доступной, ожидается, что она станет стандартом для широкого спектра приложений, от фотографии и кино до видеоигр и виртуальной реальности.

Еще одна проблема, связанная с технологией HDR, — это баланс между желанием увеличить динамический диапазон и необходимостью поддерживать совместимость с существующими технологиями отображения. Хотя HDR предоставляет возможность значительно улучшить визуальные впечатления, также существует риск того, что плохо реализованный HDR может привести к появлению изображений, которые кажутся слишком темными или слишком яркими на дисплеях, которые не полностью совместимы с HDR. Правильное тоновое отображение и тщательное рассмотрение возможностей отображения конечного пользователя имеют важное значение для обеспечения доступности содержимого HDR для широкой аудитории и предоставления повсеместно улучшенного просмотра.

Экологические соображения также становятся все более важными в обсуждении технологии HDR. Более высокое энергопотребление, необходимое для более ярких дисплеев устройств с поддержкой HDR, создает проблемы для энергоэффективности и устойчивости. Производители и инженеры постоянно работают над разработкой более энергоэффективных методов достижения высокой яркости и контрастности без ущерба для экологического следа этих устройств.

Будущее визуализации HDR выглядит многообещающим, поскольку продолжающиеся исследования и разработки сосредоточены на преодолении текущих ограничений и расширении возможностей технологии. Появляющиеся технологии, такие как дисплеи с квантовыми точками и микросветодиоды, обладают потенциалом для дальнейшего повышения яркости, точности цветопередачи и эффективности дисплеев HDR. Кроме того, достижения в технологиях захвата и обработки направлены на то, чтобы сделать HDR более доступным для создателей контента путем упрощения рабочего процесса и уменьшения потребности в специализированном оборудовании.

В сфере потребления контента технология HDR также открывает новые возможности для захватывающих впечатлений. В видеоиграх и виртуальной реальности HDR может значительно усилить ощущение присутствия и реализма за счет более точного воспроизведения яркости и цветового разнообразия реального мира. Это не только улучшает визуальное качество, но и усиливает эмоциональное воздействие цифровых впечатлений, делая их более увлекательными и реалистичными.

Помимо развлечений, технология HDR находит применение в таких областях, как медицинская визуализация, где ее способность отображать более широкий диапазон уровней яркости может помочь выявить детали, которые могут быть упущены на стандартных изображениях. Аналогичным образом, в таких областях, как астрономия и дистанционное зондирование, визуализация HDR может запечатлеть нюансы небесных тел и особенности поверхности Земли с беспрецедентной четкостью и глубиной.

В заключение, технология HDR представляет собой значительный шаг вперед в цифровой визуализации, предлагая улучшенные визуальные впечатления, которые приближают цифровой контент к богатству и глубине реального мира. Несмотря на проблемы, связанные с ее внедрением и широким распространением, преимущества HDR очевидны. По мере того как эта технология продолжает развиваться и интегрироваться в различные отрасли, она имеет потенциал революционизировать то, как мы захватываем, обрабатываем и воспринимаем цифровые изображения, открывая новые возможности для творчества, исследования и понимания.

Поддерживаемые форматы

AAI.aai

Изображение AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Формат файла изображения AV1

BAYER.bayer

Сырое изображение Bayer

BMP.bmp

Изображение битовой карты Microsoft Windows

CIN.cin

Файл изображения Cineon

CLIP.clip

Маска изображения Clip

CMYK.cmyk

Сырые голубые, пурпурные, желтые и черные образцы

CUR.cur

Значок Microsoft

DCX.dcx

Многостраничный рисунок ZSoft IBM PC

DDS.dds

Изображение Microsoft DirectDraw Surface

DPX.dpx

Изображение SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Изображение Microsoft DirectDraw Surface

EPDF.epdf

Зашифрованный формат портативного документа

EPI.epi

Формат обмена Adobe Encapsulated PostScript

EPS.eps

Adobe Encapsulated PostScript

EPSF.epsf

Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

Формат обмена Adobe Encapsulated PostScript

EPT.ept

Зашифрованный PostScript с предварительным просмотром TIFF

EPT2.ept2

Зашифрованный PostScript уровня II с предварительным просмотром TIFF

EXR.exr

Изображение с высоким динамическим диапазоном (HDR)

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Гибкая система передачи изображений

GIF.gif

Формат обмена графическими данными CompuServe

HDR.hdr

Изображение с высоким динамическим диапазоном (HDR)

HEIC.heic

Высокоэффективный контейнер изображений

HRZ.hrz

Медленное сканирование телевизионного сигнала

ICO.ico

Значок Microsoft

ICON.icon

Значок Microsoft

J2C.j2c

Кодовый поток JPEG-2000

J2K.j2k

Кодовый поток JPEG-2000

JNG.jng

Графика JPEG Network

JP2.jp2

Синтаксис файла JPEG-2000

JPE.jpe

Формат Joint Photographic Experts Group JFIF

JPEG.jpeg

Формат Joint Photographic Experts Group JFIF

JPG.jpg

Формат Joint Photographic Experts Group JFIF

JPM.jpm

Синтаксис файла JPEG-2000

JPS.jps

Формат Joint Photographic Experts Group JPS

JPT.jpt

Синтаксис файла JPEG-2000

JXL.jxl

Изображение JPEG XL

MAP.map

База данных изображений с множественным разрешением (MrSID)

MAT.mat

Формат изображения MATLAB уровня 5

PAL.pal

Палмовый пиксмап

PALM.palm

Палмовый пиксмап

PAM.pam

Общий 2-мерный формат битмапа

PBM.pbm

Портативный формат битмапа (черно-белый)

PCD.pcd

Фото CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Формат просмотра базы данных Palm

PDF.pdf

Портативный формат документа

PDFA.pdfa

Портативный формат архива документов

PFM.pfm

Портативный формат с плавающей запятой

PGM.pgm

Портативный формат серого битмапа (оттенки серого)

PGX.pgx

Формат JPEG 2000 без сжатия

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Совместная группа экспертов по фотографии формат JFIF

PNG.png

Портативная графика сети

PNG00.png00

Наследование PNG бит-глубины, типа цвета от исходного изображения

PNG24.png24

Непрозрачный или бинарно прозрачный 24-битный RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

Непрозрачный или бинарно прозрачный 32-битный RGBA

PNG48.png48

Непрозрачный или бинарно прозрачный 48-битный RGB

PNG64.png64

Непрозрачный или бинарно прозрачный 64-битный RGBA

PNG8.png8

Непрозрачный или бинарно прозрачный 8-битный индексный

PNM.pnm

Портативный любой битмап

PPM.ppm

Портативный формат пиксмапа (цвет)

PS.ps

Файл Adobe PostScript

PSB.psb

Формат большого документа Adobe

PSD.psd

Битмап Adobe Photoshop

RGB.rgb

Сырые образцы красного, зеленого и синего

RGBA.rgba

Сырые образцы красного, зеленого, синего и альфа

RGBO.rgbo

Сырые образцы красного, зеленого, синего и непрозрачности

SIX.six

Формат графики DEC SIXEL

SUN.sun

Файл Sun Rasterfile

SVG.svg

Масштабируемая векторная графика

TIFF.tiff

Формат файла изображения с тегами

VDA.vda

Изображение Truevision Targa

VIPS.vips

Изображение VIPS

WBMP.wbmp

Беспроводное изображение (уровень 0)

WEBP.webp

Формат изображения WebP

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 или 4:2:2

Часто задаваемые вопросы

Как это работает?

Этот конвертер полностью работает в вашем браузере. Когда вы выбираете файл, он загружается в память и преобразуется в выбранный формат. Затем вы можете скачать преобразованный файл.

Сколько времени занимает преобразование файла?

Преобразования начинаются мгновенно, и большинство файлов преобразуются за считанные секунды. Более крупные файлы могут занимать больше времени.

Что происходит с моими файлами?

Ваши файлы никогда не загружаются на наши серверы. Они преобразуются в вашем браузере, а затем скачиваются. Мы никогда не видим ваши файлы.

Какие типы файлов я могу преобразовать?

Мы поддерживаем преобразование между всеми форматами изображений, включая JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF и другие.

Сколько это стоит?

Этот конвертер полностью бесплатен и всегда будет бесплатным. Поскольку он работает в вашем браузere, нам не нужно платить за серверы, поэтому мы не взимаем плату с вас.

Могу ли я преобразовать несколько файлов одновременно?

Да! Вы можете преобразовать сколько угодно файлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.