Xóa nền tách một đối tượng khỏi môi trường xung quanh để bạn có thể đặt nó trên nền trong suốt, hoán đổi cảnh hoặc ghép nó vào một thiết kế mới. Về cơ bản, bạn đang ước tính một mặt n ạ alpha—độ mờ mỗi pixel từ 0 đến 1—và sau đó ghép alpha tiền cảnh lên một thứ khác. Đây là toán học từ Porter–Duff và là nguyên nhân của các cạm bẫy quen thuộc như “viền” và alpha thẳng và alpha nhân trước. Để có hướng dẫn thực tế về nhân trước và màu tuyến tính, hãy xem ghi chú Win2D của Microsoft, Søren Sandmann, và bài viết của Lomont về trộn tuyến tính.
Nếu bạn có thể kiểm soát việc chụp, hãy sơn phông nền bằng một màu đồng nhất (thường là màu xanh lá cây) và loại bỏ màu đó. Nó nhanh, đã được thử nghiệm trong phim và phát sóng, và lý tưởng cho video. Sự đánh đổi là ánh sáng và trang phục: ánh sáng màu tràn ra các cạnh (đặc biệt là tóc), vì vậy bạn sẽ sử dụng các công cụ khử tràn để trung hòa ô nhiễm. Các tài liệu tham khảo tốt bao gồm tài liệu của Nuke, Mixing Light, và một bản demo thực hành Fusion.
Đối với các hình ảnh đơn lẻ có nền lộn xộn, các thuật toán tương tác cần một vài gợi ý của người dùng—ví dụ: một hình chữ nhật lỏng lẻo hoặc các nét vẽ nguệch ngoạc—và hội tụ thành một mặt nạ sắc nét. Phương pháp kinh điển là GrabCut (chương sách), học các mô hình màu cho tiền cảnh/nền và sử dụng các đường cắt đồ thị lặp đi lặp lại để tách chúng. Bạn sẽ thấy những ý tưởng tương tự trong Lựa chọn tiền cảnh của GIMP dựa trên SIOX (plugin ImageJ).
Matting giải quyết độ trong suốt phân đoạn ở các ranh giới mỏng manh (tóc, lông, khói, kính). Matting dạng đóng cổ điển lấy một bản đồ ba vùng (chắc chắn-tiền cảnh/chắc chắn-nền/không xác định) và giải một hệ thống tuyến tính cho alpha với độ trung thực cạnh mạnh. Matting hình ảnh sâu hiện đại đào tạo các mạng nơ-ron trên bộ dữ liệu Adobe Composition-1K (tài liệu MMEditing), và được đánh giá bằng các số liệu như SAD, MSE, Gradient và Connectivity (giải thích điểm chuẩn).
Công việc phân đoạn liên quan cũng hữu ích: DeepLabv3+ tinh chỉnh các ranh giới bằng một bộ mã hóa-giải mã và các tích chập atrous (PDF); Mask R-CNN cung cấp các mặt nạ cho mỗi phiên bản (PDF); và SAM (Segment Anything) là một mô hình nền tảng có thể nhắc tạo ra các mặt nạ không cần học trên các hình ảnh không quen thuộc.
Công trình học thuật báo cáo các lỗi SAD, MSE, Gradient, và Connectivity trên Composition-1K. Nếu bạn đang chọn một mô hình, hãy tìm những số liệu đó (định nghĩa số liệu; phần số liệu của Background Matting). Đối với chân dung/video, MODNet và Background Matting V2 rất mạnh; đối với các hình ảnh “đối tượng nổi bật” chung, U2-Net là một đường cơ sở vững chắc; đối với độ trong suốt khó, FBA có thể sạch hơn.
CLIP (Coded Layer Image Processing) là định dạng hình ảnh tương đối mới trong lĩnh vực hình ảnh kỹ thuật số, được thiết kế để cung cấp cả hiệu quả cao trong mã hóa hình ảnh và tính linh hoạt vượt trội trong việc chỉnh sửa và thao tác hình ảnh. Định dạng hình ảnh này sử dụng các kỹ thuật nén tiên tiến và cấu trúc dựa trên lớp độc đáo để giảm đáng kể kích thước tệp trong khi vẫn giữ nguyên chất lượng hình ảnh. Sự ra đời của CLIP là để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng đối với các định dạng hình ảnh tinh vi hơn có thể hỗ trợ sự phức tạp của đồ họa kỹ thuật số hiện đại, bao gồm khả năng chỉnh sửa mở rộng mà không làm mất chất lượng thường liên quan đến các chu kỳ nén và giải nén lặp đi lặp lại.
Nguyên tắc cơ bản đằng sau định dạng hình ảnh CLIP nằm ở cách sử dụng sáng tạo cấu trúc nhiều lớp. Không giống như các định dạng hình ảnh truyền thống như JPEG hoặc PNG, coi hình ảnh là một mảng pixel phẳng duy nhất, CLIP sắp xếp hình ảnh thành nhiều lớp. Mỗi lớp có thể đại diện cho các yếu tố khác nhau của hình ảnh, chẳng hạn như nền, đối tượng, văn bản và hiệu ứng. Cách tiếp cận nhiều lớp này không chỉ tạo điều kiện chỉnh sửa phức tạp mà không ảnh hưởng đến phần còn lại của hình ảnh mà còn cho phép nén hiệu quả hơn, vì mỗi lớp có thể được nén độc lập theo độ phức tạp nội dung của nó.
Nén là cốt lõi của hiệu quả định dạng CLIP. CLIP sử dụng một lược đồ nén lai kết hợp thông minh cả kỹ thuật nén mất dữ liệu và không mất dữ liệu. Việc lựa chọn giữa nén mất dữ liệu và không mất dữ liệu được thực hiện trên cơ sở từng lớp, tùy thuộc vào bản chất của nội dung trong mỗi lớp. Ví dụ: một lớp chứa tác phẩm nghệ thuật chi tiết có thể sử dụng nén không mất dữ liệu để bảo toàn chất lượng, trong khi một lớp có màu đồng nhất có thể phù hợp hơn với nén mất dữ liệu để đạt được tỷ lệ nén cao hơn. Cách tiếp cận có chọn lọc này cho phép các tệp CLIP duy trì hình ảnh chất lượng cao ở kích thước tệp giảm đáng kể.
Ngoài cấu trúc nhiều lớp và thuật toán nén lai, định dạng hình ảnh CLIP còn kết hợp các tính năng nâng cao được thiết kế để tăng cường độ trung thực của hình ảnh và khả năng chỉnh sửa. Một trong những tính năng như vậy là hỗ trợ hình ảnh dải động cao (HDR), cho phép hình ảnh CLIP hiển thị dải độ sáng và màu rộng hơn so với hình ảnh dải động tiêu chuẩn (SDR). Hỗ trợ HDR đảm bảo rằng hình ảnh CLIP có thể đại diện cho các cảnh thực tế và sống động hơn, khiến định dạng này đặc biệt phù hợp với nhiếp ảnh chuyên nghiệp, nghệ thuật kỹ thuật số và bất kỳ ứng dụng nào yêu cầu đại diện hình ảnh chất lượng cao.
Một tính năng đáng chú ý khác của định dạng hình ảnh CLIP là hỗ trợ chỉnh sửa không phá hủy. Nhờ cấu trúc nhiều lớp, các chỉnh sửa được thực hiện đối với hình ảnh CLIP có thể được lưu dưới dạng các lớp riêng biệt hoặc dưới dạng điều chỉnh đối với các lớp hiện có. Điều này có nghĩa là dữ liệu hình ảnh gốc có thể vẫn nguyên vẹn, cho phép người dùng hoàn nguyên các thay đổi hoặc áp dụng các chỉnh sửa khác nhau mà không làm giảm chất lượng cơ bản. Chỉnh sửa không phá hủy là một tính năng quan trọng đối với các chuyên gia trong thiết kế đồ họa, nhiếp ảnh và nghệ thuật kỹ thuật số, nơi khả năng thử nghiệm các chỉnh sửa khác nhau mà không bị suy giảm là điều cần thiết.
Định dạng CLIP cũng được thiết kế với mục tiêu tương thích và khả năng tương tác. Nó hỗ trợ tích hợp liền mạch với các phần mềm đồ họa và công cụ chỉnh sửa chính, giúp người dùng dễ dàng áp dụng định dạng này vào quy trình làm việc hiện có của họ. Ngoài ra, định dạng này bao gồm hỗ trợ siêu dữ liệu, có thể lưu trữ thông tin về hình ảnh như chi tiết bản quyền, cài đặt máy ảnh và lịch sử chỉnh sửa. Lớp siêu dữ liệu này tăng cường tiện ích của hình ảnh CLIP để sử dụng chuyên nghiệp, hỗ trợ quản lý tài sản và phối hợp dự án.
Mặc dù có nhiều ưu điểm, việc áp dụng định dạng hình ảnh CLIP vẫn phải đối mặt với những thách thức. Rào cản chính là nhu cầu hỗ trợ rộng rãi trên các ứng dụng và nền tảng phần mềm. Để CLIP trở thành một tiêu chuẩn được chấp nhận rộng rãi, các nhà phát triển phần mềm chỉnh sửa hình ảnh, trình duyệt web và công cụ thiết kế đồ họa phải triển khai hỗ trợ cho định dạng này. Điều này đòi hỏi thời gian và nguồn lực, có thể là yếu tố ngăn cản, đặc biệt đối với các phần mềm đã được thiết lập với lượng người dùng lớn. Hơn nữa, ban đầu người dùng có thể phản đối việc chuyển sang định dạng mới do quán tính của thói quen và nhu cầu tiềm ẩn về việc học các quy trình làm việc mới hoặc áp dụng các công cụ mới.
Một thách thức khác là tối ưu hóa sự cân bằng giữa hiệu quả nén và chất lượng hình ảnh. Mặc dù kỹ thuật nén lai của CLIP mang lại triển vọng lớn, nhưng việc đạt được sự cân bằng tối ưu cho các loại nội dung khác nhau trong một hình ảnh có thể rất phức tạp. Nó đòi hỏi các thuật toán tinh vi để phân tích nội dung của từng lớp và quyết định phương pháp nén phù hợp nhất. Ngoài ra, hiệu quả của nén có thể thay đổi tùy thuộc vào bản chất cụ thể của nội dung hình ảnh, chẳng hạn như kết cấu, màu sắc và hoa văn, đặt ra thách thức liên tục để tinh chỉnh thêm định dạng.
Mặc dù có những thách thức này, tương lai của định dạng hình ảnh CLIP vẫn đầy hứa hẹn. Với nhận thức ngày càng tăng về những lợi ích của nó và khi nhiều nhà cung cấp phần mềm kết hợp hỗ trợ cho CLIP, chúng ta có thể mong đợi việc áp dụng rộng rãi hơn. Khả năng cung cấp các tùy chọn chỉnh sửa linh hoạt, chất lượng cao trong khi vẫn quản lý được kích thước tệp của định dạng này đáp ứng các nhu cầu chính trong hình ảnh kỹ thuật số ngày nay. Hơn nữa, khi máy ảnh và màn hình kỹ thuật số tiếp tục phát triển, cung cấp độ phân giải cao hơn và gam màu rộng hơn, nhu cầu về các định dạng hình ảnh có thể xử lý hiệu quả những tiến bộ này mà không ảnh hưởng đến chất lượng hoặc chức năng chỉnh sửa sẽ chỉ tăng lên.
Tóm lại, định dạng hình ảnh CLIP đại diện cho một bước tiến đáng kể trong công nghệ hình ảnh kỹ thuật số, cung cấp một giải pháp mới kết hợp hiệu quả cao, khả năng chỉnh sửa vượt trội và hỗ trợ mạnh mẽ cho các yêu cầu hình ảnh hiện đại. Cấu trúc nhiều lớp, phương pháp nén linh hoạt và hỗ trợ các tính năng như HDR và chỉnh sửa không phá hủy của nó khiến định dạng này đặc biệt hấp dẫn đối với các chuyên gia trong nhiếp ảnh, thiết kế đồ họa và nghệ thuật kỹ thuật số. Mặc dù có những thách thức đối với việc áp dụng rộng rãi, nhưng những phát triển đang diễn ra và sự hỗ trợ ngày càng tăng từ cộng đồng phần mềm cho thấy CLIP có thể đóng một vai trò quan trọng trong tương lai của hình ảnh kỹ thuật số. Khi bối cảnh kỹ thuật số tiếp tục phát triển, sự liên quan và tiện ích của định dạng hình ảnh CLIP sẽ tăng lên, đánh dấu định dạng này là một cải tiến quan trọng trong cuộc tìm kiếm các công cụ xử lý hình ảnh tinh vi và hiệu quả hơn.
Bộ chuyển đổi này chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Khi bạn chọn một tệp, nó sẽ được đọc vào bộ nhớ và chuyển đổi sang định dạng đã chọn. Sau đó, bạn có thể tải xuống tệp đã chuyển đổi.
Việc chuyển đổi bắt đầu ngay lập tức và hầu hết các tệp được chuyển đổi trong vòng chưa đầy một giây. Các tệp lớn hơn có thể mất nhiều thời gian hơn.
Các tệp của bạn không bao giờ được tải lên máy chủ của chúng tôi. Chúng được chuyển đổi trong trình duyệt của bạn và sau đó tệp đã chuyển đổi sẽ được tải xuống. Chúng tôi không bao giờ thấy các tệp của bạn.
Chúng tôi hỗ trợ chuyển đổi giữa tất cả các định dạng hình ảnh, bao gồm JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, v.v.
Bộ chuyển đổi này hoàn toàn miễn phí và sẽ luôn miễn phí. Bởi vì nó chạy trong trình duyệt của bạn, chúng tôi không phải trả tiền cho máy chủ, vì vậy chúng tôi không cần tính phí bạn.
Đúng! Bạn có thể chuyển đổi bao nhiêu tệp tùy thích cùng một lúc. Chỉ cần chọn nhiều tệp khi bạn thêm chúng.