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.
Định dạng trao đổi đồ họa (GIF) là một định dạng hình ảnh bitmap được sử dụng rộng rãi trên internet. Phiên bản gốc, được gọi là GIF87, được CompuServe phát hành vào năm 1987 để cung cấp định dạng hình ảnh màu cho các khu vực tải xuống tệp của họ. Đây là phản ứng trước sự gia tăng của máy tính màu và nhu cầu về một định dạng hình ảnh chuẩn có thể được sử dụng trên các nền tảng phần mềm và phần cứng khác nhau. Định dạng GIF87, mặc dù đã được GIF89a thay thế vào năm 1989, đã đặt nền tảng cho những gì GIF sẽ trở thành. Tính đơn giản, hỗ trợ rộng rãi và khả năng di động của nó đã biến nó trở thành một lựa chọn bền vững cho đồ họa trên web.
GIF dựa trên thuật toán nén LZW (Lempel-Ziv-Welch), đây là một yếu tố chính dẫn đến sự phổ biến của nó trong giai đoạn đầu. Thuật toán LZW là một kỹ thuật nén dữ liệu không mất dữ liệu, nghĩa là nó làm giảm kích thước tệp mà không làm mất bất kỳ thông tin hoặc chất lượng nào từ hình ảnh gốc. Điều này đặc biệt quan trọng vào thời điểm tốc độ internet chậm hơn nhiều và việc tiết kiệm dữ liệu là tối quan trọng. Thuật toán LZW hoạt động bằng cách thay thế các chuỗi pixel lặp lại bằng một tham chiếu duy nhất, giúp giảm hiệu quả lượng d ữ liệu cần thiết để biểu diễn một hình ảnh.
Một đặc điểm xác định của định dạng GIF87 là hỗ trợ màu được lập chỉ mục. Không giống như các định dạng lưu trữ thông tin màu cho từng pixel trực tiếp, GIF87 sử dụng bảng màu gồm tối đa 256 màu. Mỗi pixel trong hình ảnh GIF87 được biểu diễn bằng một byte duy nhất, tham chiếu đến một chỉ mục trong bảng màu. Phương pháp dựa trên bảng màu này là một sự thỏa hiệp giữa độ trung thực của màu sắc và kích thước tệp. Nó cho phép tạo ra các hình ảnh tương đối nhiều màu trong khi vẫn giữ được kích thước dữ liệu ở mức có thể quản lý, ngay cả với những hạn chế của cơ sở hạ tầng web ban đầu.
Ngoài mô hình màu của mình, định dạng GIF87 còn bao gồm một số tính năng quan trọng khác. Một trong số đó là khả năng xen kẽ, cho phép tải hình ảnh theo từng phần trên các kết nối chậm. Thay vì tải hình ảnh từ trên xuống dưới, xen kẽ tải hình ảnh theo nhiều lần, mỗi lần có nhiều chi tiết hơn lần trước. Điều này có nghĩa là người xem có thể xem trước hình ảnh một cách sơ bộ một cách nhanh chóng, cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng trong những ngày đầu của World Wide Web.
Cấu trúc của tệp GIF87 tương đối đơn giản, bao gồm một tiêu đề, một mô tả màn hình logic, một bảng màu toàn cục, dữ liệu hình ảnh và cuối cùng là một đoạn giới thiệu để chỉ ra phần cuối của tệp. Tiêu đề chứa chữ ký ('GIF87a') và thông tin phiên bản. Mô tả màn hình logic cung cấp thông tin chi tiết về kích thước của hình ảnh và liệu có sử dụng bảng màu toàn cục hay không. Bản thân bảng màu toàn cục theo sau, chứa các định nghĩa về màu sắc được sử dụng trong hình ảnh. Đoạn dữ liệu hình ảnh bao gồm thông tin về điểm bắt đầu và kích thước của hình ảnh, theo sau là dữ liệu pixel được nén LZW. Cuối cùng, tệp kết thúc bằng một đoạn giới thiệu một byte, biểu thị phần cuối của tệp.
Một hạn chế của định dạng GIF87 là không hỗ trợ hoạt ảnh và độ trong suốt. Các tính năng này đã được giới thiệu với phiên bản kế nhiệm của nó, GIF89a. Tuy nhiên, ngay cả khi không có những khả năng này, GIF87 vẫn được sử dụng rộng rãi trong web ban đầu cho logo, biểu tượng và đồ họa đơn giản. Khả năng nén hình ảnh hiệu quả của định dạng này trong khi vẫn duy trì chất lượng khiến nó trở nên lý tưởng cho các hạn chế về băng thông của thời điểm đó.
Một khía cạnh khác trong thiết kế của định dạng GIF87 là tính đơn giản và dễ triển khai. Định dạng này được thiết kế để dễ đọc và ghi, giúp các nhà phát triển phần mềm có thể truy cập được. Tính dễ sử dụng này đã giúp GIF trở thành một định dạng chuẩn cho hình ảnh trên web, được hỗ trợ bởi hầu hết mọi phần mềm chỉnh sửa hình ảnh và trình duyệt web. Việc áp dụng rộng rãi GIF có thể nói đã mở đường cho những trải nghiệm đa phương tiện phong phú phổ biến trên web ngày nay.
Mặc dù có những ưu điểm, định dạng GIF87 không phải là không có những tranh cãi, đặc biệt là liên quan đến thuật toán nén LZW. Unisys, chủ sở hữu bằng sáng chế cho nén LZW, đã bắt đầu thực thi quyền sáng chế của mình vào giữa những năm 1990. Việc thực thi này đã dẫn đến sự chỉ trích rộng rãi và khuyến khích phát triển các định dạng hình ảnh thay thế không bị ràng buộc bởi các vấn đề về bằng sáng chế. Cuộc tranh cãi làm nổi bật sự phức tạp của các bằng sáng chế phần mềm và tác động của chúng đối với sự phát triển của các công nghệ web. Cuối cùng, bằng sáng chế đã hết hạn, làm giảm bớt các vấn đề pháp lý xung quanh định dạng GIF.
Tác động của GIF87 đối với sự phát triển của đồ họa web không thể được đánh giá quá cao. Sự ra đời của nó đã cung cấp một phương tiện để chia sẻ các hình ảnh đầy màu sắc, nhỏ gọn một cách dễ dàng trên internet mới ra đời. Mặc dù công nghệ đã phát triển và các định dạng mới hơn đã xuất hiện, các nguyên tắc do GIF87 đặt ra vẫn ảnh hưởng đến cách sử dụng hình ảnh trực tuyến. Ví dụ, việc nhấn mạnh vào việc nén mà không làm mất chất lượng đáng kể là nền tảng của các tiêu chuẩn web hiện đại. Tương tự như vậy, khái niệm về bảng màu có thể được nhìn thấy ở nhiều dạng khác nhau trong các định dạng mới hơn, nhằm tối ưu hóa kích thước tệp so với khả năng hiển thị.
Trong nhiều thập kỷ kể từ khi phát hành, GIF87 đã được thay thế bằng các định dạng tiên tiến hơn, cung cấp độ sâu màu lớn hơn, kích thước tệp nhỏ hơn và các tính năng như hoạt ảnh và độ trong suốt. PNG (Đồ họa mạng di động) và WebP là hai ví dụ như vậy, cung cấp các giải pháp thay thế với khả năng nén không mất dữ liệu cũng như hỗ trợ nhiều màu hơn và độ trong suốt mà không bị giới hạn bởi bảng màu. Mặc dù vậy, GIF (bao gồm cả GIF87 và GIF89a) vẫn phổ biến nhờ tính đơn giản, hỗ trợ rộng rãi và khả năng độc đáo trong việc nắm bắt tinh thần thời đại văn hóa thông qua các meme và đồ họa hoạt hình.
Nhìn lại quá trình phát triển và tác động của GIF87, rõ ràng là di sản của nó không chỉ nằm ở các thông số kỹ thuật hoặc những tranh cãi mà nó gây ra mà còn ở cách nó giúp định hình ngôn ngữ trực quan của internet. Những hạn chế của định dạng này thường trở thành những thách thức sáng tạo, dẫn đến các phong cách nghệ thuật kỹ thuật số và giao tiếp mới. Khi chúng ta tiếp tục mở rộng ranh giới của những gì có thể với hình ảnh kỹ thuật số, việc hiểu lịch sử và nền tảng kỹ thuật của các định dạng như GIF87 cung cấp những bài học giá trị về sự cân bằng giữa đổi mới, chuẩn hóa và trải nghiệm người dùng.
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 ch ọn nhiều tệp khi bạn thêm chúng.