การลบพื้นหลัง แยกวัตถุออกจากสภาพแวดล้อมเพื่อให้คุณสามารถวางไว้บน ความโปร่งใส, สลับฉาก, หรือประกอบเข้ากับการออกแบบใหม่. ภายใต้กระโปรงคุณกำลังประเมิน อัลฟ่าแมท—ความทึบต่อพิกเซลจาก 0 ถึง 1—แล้ว การประกอบอัลฟ่า โฟร์กราวด์ поверх สิ่งอื่น. นี่คือคณิตศาสตร์จาก Porter–Duff และสาเหตุของข้อผิดพลาดที่คุ้นเคยเช่น “ขอบ” และ อัลฟ่าตรงกับอัลฟ่าที่คูณไว้ล่วงหน้า. สำหรับคำแนะนำเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการคูณล่วงหน้าและสีเชิงเส้น, ดู บันทึก Win2D ของ Microsoft, Søren Sandmann, และ บทความของ Lomont เกี่ยวกับการผสมเชิงเส้น.
หากคุณสามารถควบคุมการจับภาพได้, ทาสีพื้นหลังเป็นสีทึบ (ส่วนใหญ่มักเป็นสีเขียว) และ คีย์ สีนั้นออกไป. มันรวดเร็ว, ผ่านการทดสอบการต่อสู้ในภาพยนตร์และการออกอากาศ, และเหมาะสำหรับวิดีโอ. ข้อแลกเปลี่ยนคือแสงและตู้เสื้อผ้า: แสงสีจะรั่วไหลไปยังขอบ (โดยเฉพาะเส้นผม), ดังนั้นคุณจะใช้เครื่องมือ despill เพื่อทำให้การปนเปื้อนเป็นกลาง. ไพรเมอร์ที่ดี ได้แก่ เอกสารของ Nuke, Mixing Light, และการสาธิต Fusion แบบลงมือปฏิบัติ.
สำหรับภาพเดี่ยวที่มีพื้นหลังรก, อัลกอริทึม แบบโต้ตอบ ต้องการคำใบ้จากผู้ใช้เล็กน้อย—เช่น, สี่เหลี่ยมผืนผ้าหลวมๆ หรือลายเส้นขยุกขยิก—และมาบรรจบกันเป็นหน้ากากที่คมชัด. วิธีการที่เป็นที่ยอมรับคือ GrabCut (บทในหนังสือ), ซึ่งเรียนรู้แบบจำลองสีสำหรับโฟร์กราวด์/พื้นหลัง และใช้การตัดกราฟซ้ำๆ เพื่อแยกพวกมัน. คุณจะเห็นแนวคิดที่คล้ายกันใน การเลือกโฟร์กราวด์ของ GIMP โดยใช้ SIOX (ปลั๊กอิน ImageJ).
การทำแมท แก้ปัญหาความโปร่งใสแบบเศษส่วนที่ขอบเขตที่บอบบาง (ผม, ขน, ควัน, แก้ว). การทำแมทแบบปิดคลาสสิก ใช้ trimap (แน่นอน-หน้า/แน ่นอน-หลัง/ไม่ทราบ) และแก้ปัญหาระบบเชิงเส้นสำหรับอัลฟ่าที่มีความเที่ยงตรงของขอบสูง. การทำแมทภาพแบบลึกสมัยใหม่ ฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมบนชุดข้อมูล Adobe Composition-1K (เอกสาร MMEditing), และได้รับการประเมินด้วยเมตริกเช่น SAD, MSE, Gradient, และ Connectivity (คำอธิบายเกณฑ์มาตรฐาน).
งานแบ่งส่วนที่เกี่ยวข้องก็มีประโยชน์เช่นกัน: DeepLabv3+ ปรับปรุงขอบเขตด้วยตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัสและคอนโวลูชัน atrous (PDF); Mask R-CNN ให้หน้ากากต่ออินสแตนซ์ (PDF); และ SAM (Segment Anything) เป็น โมเดลพื้นฐาน ที่สามารถแจ้งได้ ที่สร้างหน้ากากแบบ zero-shot บนภาพที่ไม่คุ้นเคย.
งานวิชาการรายงานข้อผิดพลาด SAD, MSE, Gradient, และ Connectivity บน Composition-1K. หากคุณกำลังเลือกโมเดล, ให้มองหาเมตริกเหล่านั้น (คำจำกัดความของเมตริก; ส่วนเมตริกของ Background Matting). สำหรับภาพบุคคล/วิดีโอ, MODNet และ Background Matting V2 แข็งแกร่ง; สำหรับภาพ “วัตถุเด่น” ทั่วไป, U2-Net เป็นพื้นฐานที่มั่นคง; สำหรับความโปร่งใสที่ยาก, FBA อาจสะอาดกว่า.
ตัวแปลงนี้ทำงานอย่างสมบูรณ์ในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือกไฟล์ ไฟล์จะถูกอ่านเข้าไปในหน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก จากนั้นคุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้
การแปลงจะเริ่มขึ้นทันที และไฟล์ส่วนใหญ่จะถูกแปลงภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งวินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานกว่านั้น
ไฟล์ของคุณจะไม่ถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา ไฟล์เหล่านั้นจะถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ จากนั้นไฟล์ที่แปลงแล้วจะถูกดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ
เรารองรับการแปลงระหว่างรูปแบบภาพทั้งหมด รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF และอื่นๆ
ตัวแปลงนี้ฟรีโดยสมบูรณ์ และจะฟรีตลอดไป เนื่องจากทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราจึงไม่ต้องจ่ายค่าเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราจึงไม่เรียกเก็บเงินจากคุณ
ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์ได้มากเท่าที่คุณต้องการในคราวเดียว เพียงเลือกหลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่ม