背景移除將主體與其周圍環境分離開來，這樣你就可以將其放置在 透明背景上、更換場景或將其合成為新設計。在底層，你正在估算一個 alpha 遮罩——一個從 0 到 1 的每像素不透明度——然後將前景alpha 合成到 其他東西上。這是 Porter–Duff 的數學原理，也是“邊緣”和 直接 alpha 與預乘 alpha 等常見陷阱的起因。有關預乘和線性顏色的實用指南，請參閱 微軟的 Win2D 筆記、 Søren Sandmann 和 Lomont 關於線性混合的文章。
如果你能控制拍攝，將背景漆成純色（通常是綠色），然後去背該色調。 這種方法速度快，在電影和廣播中經過實戰檢驗，非常適合影片。權衡之處在於燈光和服裝： 彩色光會溢出到邊緣（尤其是頭髮），所以你需要使用去溢工具來中和污染。 好的入門資料包括 Nuke 的文件、 Mixing Light 和一個實踐性的 Fusion 示範。
對於背景雜亂的單張圖片，互動式演算法需要使用者提供一些提示——例如，一個寬鬆的 矩形或塗鴉——然後收斂到一個清晰的遮罩。經典方法是 GrabCut （書中章節），它學習前景／背景的顏色模型，並迭代使用圖割來分離它們。 你會在 GIMP 的前景選擇中看到類似的想法，它基於 SIOX （ImageJ 插件）。
去背解決在纖細邊界（頭髮、毛皮、煙霧、玻璃）處的部分透明度問題。經典的 封閉式去背 接受一個三元圖（絕對前景／絕對背景／未知），並求解一個具有強邊緣保真度的 alpha 線性系統。現代的 深度影像去背 在 Adobe Composition-1K 資料集上訓練神經網路（MMEditing 文件），並使用 SAD、MSE、梯度和連通性等指標進行評估（基準解釋器）。
相關的分割工作也很有用： DeepLabv3+ 使用編碼器-解碼器和空洞卷積來細化邊界 （PDF）； Mask R-CNN 提供每個實例的遮罩 （PDF）；以及 SAM (Segment Anything) 是一個 可提示的基礎模型，可在不熟悉的影像上進行零樣本遮罩生成。
學術著作報告了在 Composition-1K 上的 SAD、MSE、梯度和連通性錯誤。如果你正在選擇一個模型， 請尋找這些指標 （指標定義； 背景去背指標部分）。 對於人像／影片，MODNet 和 背景去背 V2 很強大；對於一般的“顯著物體”影像， U2-Net 是一個堅實的基準；對於棘手的透明度， FBA 可能更乾淨。
圖形交換格式 (GIF) 是一種位圖影像格式，由線上服務供應商 CompuServe 的團隊開發，由美國 電腦科學家史提夫·威爾希特於 1987 年 6 月 15 日領導開發。它因廣泛用於萬維網而聞名，因為它具有廣泛的支援和可移植性。該格式支援每個像素最多 8 位元，允許單一影像參考從 24 位元 RGB 色彩空間中選取的最多 256 種不同色彩的調色盤。它也支援動畫，並允許每個畫格使用最多 256 種色彩的獨立調色盤。
GIF 格式最初是為了克服現有檔案格式的限制而建立的，這些格式無法有效儲存多個位圖色彩影像。隨著網際網路越來越普及，對於一種能夠支援高品質影像且檔案大小足夠小，以便透過速度較慢的網際網路連線下載的格式的需求也越來越高。GIF 使用一種稱為 LZW (Lempel-Ziv-Welch) 的壓縮演算法來縮小檔案大小，而不會降低影像品質。此演算法是一種無失真資料壓縮，是 GIF 成功的一項關鍵因素。
GIF 檔案的結構由幾個區塊組成，這些區塊大致可分為三類：標頭區塊，其中包含簽章和版本；邏輯螢幕描述符，其中包含有關將要呈現影像的螢幕的資訊，包括其寬度、高度和色彩解析度；以及一系列描述影像本身或動畫序列的區塊。這些後面的區塊包括全域色彩表、區域色彩表、影像描述符和控制擴充區塊。
GIF 最顯著的特徵之一是它們能夠在單一檔案中包含多個影像，這些影像會依序顯示以產生動畫效果。這是透過使用圖形控制擴充區塊來實現的，這些區塊允許指定畫格之間的延遲時間，從而控制動畫速度。此外，這些區塊可用於指定透明度，方法是將色彩表中的其中一種色彩指定為透明，這允許建立具有不同程度不透明度的動畫。
儘管 GIF 以其簡單性和廣泛相容性而聞名，但該格式有一些限制，促使開發和採用替代格式。最顯著的限制是 256 色調色盤，這可能會導致包含超過 256 種色彩的影像的色彩保真度明顯降低。此限制使得 GIF 不太適合用於複製彩色照片和其他具有漸層的影像，而支援數百萬種色彩的格式（例如 JPEG 或 PNG）則較為合適。
儘管有這些限制，GIF 仍然普遍存在，因為它們具有其他格式不易複製的獨特功能，特別是它們對動畫的支援。在 CSS 動畫和 JavaScript 等更現代的網路技術出現之前，GIF 是為網路建立動畫內容最簡單的方法之一。這有助於它們為需要簡單動畫來傳達資訊或吸引注意力的網頁設計師、行銷人員和社群媒體使用者維持一個利基使用案例。
GIF 檔案的標準隨著時間而演變，原始版本 GIF87a 在 1989 年被 GIF89a 取代。後者引入了多項增強功能，包括指定背景色彩和引入圖形控制擴充功能，這使得建立迴圈動畫成為可能。儘管有這些增強功能，但該格式的核心方面，包括使用 LZW 壓縮演算法和支援每個像素最多 8 位元，仍然保持不變。
GIF 格式的一個有爭議的方面是 LZW 壓縮演算法的可專利性。1987 年，美國專利和商標局向 Unisys 和 IBM 頒發了 LZW 演算法的專利。這導致 1990 年代後期出現法律爭議，當時 Unisys 和 CompuServe 宣布計畫對建立 GIF 檔案的軟體收取授權費。這種情況導致線上社群廣泛批評，並最終開發出可攜式網路圖形 (PNG) 格式，該格式被設計為 GIF 的免費且開放的替代方案，不使用 LZW 壓縮。
除了動畫之外，GIF 格式通常用於為網站建立小型、詳細的影像，例如標誌、圖示和按鈕。它的無失真壓縮確保這些影像保持其清晰度，使 GIF 成為需要精確像素控制的網路圖形的絕佳選擇。然而，對於高解析度照片或具有廣泛色彩範圍的影像，通常使用支援有失真壓縮的 JPEG 格式，因為它可以在維持可接受的品質水準下大幅縮小檔案大小。
儘管先進的網路技術和格式出現，但 GIF 在近年來重新流行，特別是在社群媒體平台上。它們廣泛用於迷因、反應影像和短迴圈影片。這種重新流行可歸因於多項因素，包括建立和分享 GIF 的容易性、與該格式相關的懷舊情懷，以及它能夠以簡潔、易於消化的格式傳達情緒或反應。
GIF 格式的技術運作相對簡單，讓程式設計師和非程式設計師都可以使用。深入了解該格式涉及了解其區塊結構、它如何透過調色盤編碼色彩，以及它如何使用 LZW 壓縮演算法。這種簡單性不僅使 GIF 容易使用各種軟體工具建立和操作，也促成了它們在快速演變的數位環境中廣泛採用和持續相關。
展望未來，很明顯 GIF 將繼續在數位生態系統中發揮作用，儘管它們有技術限制。新的網路標準和技術，例如 HTML5 和 WebM 影片，提供了建立具有更高色彩深度和保真度的複雜動畫和影片內容的替代方案。然而，GIF 在網路平台上的普遍支援，加上該格式獨特的審美和文化意義，確保它仍然是線上表達創意和幽默的寶貴工具。
總之，GIF 影像格式擁有悠久的歷史，並結合了簡單性、多功能性和文化影響力，在數位媒體世界中佔有特殊的地位。儘管它面臨技術挑戰，並且在某些情況下出現了更好的替代方案，但 GIF 仍然是一種備受喜愛且廣泛使用的格式。它在促進早期網路的視覺文化、民主化動畫以及促進一種新的迷因驅動溝通語言方面的作用不容小覷。隨著技術的演進，GIF 證明了設計良好的數位格式在塑造線上互動和表達方面具有持久的影響力。
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