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。
PNG32 圖像格式是廣為人知的可攜式網路圖形 (PNG) 格式的延伸，代表 PNG 家族中針對全面色彩深度和透明度支援而最佳化的特定模式。PNG32 中的「32」對應於每個像素使用的位元數，此格式將 8 個位元分別分配給紅色、綠色、藍色和 alpha 通道。此結構讓 PNG32 能夠顯示超過 1600 萬種顏色（RGB 的 24 個位元）並提供完整的透明度設定範圍（alpha 的 8 個位元），使其成為需要平滑漸層和透明度效果的詳細圖像的優先選擇。
PNG 格式是為了克服與早期格式（例如僅支援 256 種顏色和單一透明度層級（開啟或關閉））相關的限制而開發的，作為一個開放的替代方案。PNG 格式（包括 PNG32）支援無失真壓縮。這表示儘管在儲存期間檔案大小會縮小，但圖像不會損失任何細節或品質。此特性對於需要其數位作品忠實呈現原件的平面設計師和攝影師來說特別重要。
PNG32 的技術規格定義在 PNG（可攜式網路圖形）規格中，該規格最初設計於 1990 年代中期。此規格概述了檔案結構，包括標頭、區塊和資料編碼方法。PNG 檔案以 8 位元簽章開頭，接著是一系列區塊。在 PNG32 圖像中，關鍵區塊包括 IHDR（包含影像標頭資料，例如寬度、高度、位元深度和色彩類型）；PLTE（為選用區塊，包含色彩調色盤）；IDAT（包含影像資料）；以及 IEND（標示 PNG 檔案的結尾）。
PNG32 格式的傑出功能之一是它支援 alpha 通道，可控制每個像素的透明度。與僅允許像素完全透明或完全不透明的較簡單透明度方法不同，PNG32 中的 alpha 通道提供 256 個透明度層級。這表示像素可以有不同程度的可見度，從完全透明到完全不透明，可以在不影響底層影像品質的情況下進行複雜的合成和疊加。
PNG32 影像中的壓縮是使用濾波器和 DEFLATE 壓縮演算法的組合來實現的。在壓縮之前，影像的每一行都會經過濾波以降低其複雜度，基本上讓它更容易壓縮。每個行的濾波器選擇是動態的，演算法會選擇最有效率的選項來最小化檔案大小。在濾波後，影像資料會使用 DEFLATE 壓縮，這是一種無失真資料壓縮演算法，可以在不犧牲影像品質的情況下縮小檔案大小。濾波器和 DEFLATE 壓縮的組合讓 PNG32 檔案大小精簡，同時確保影像保持銳利和清晰。
PNG32 格式的使用已廣泛應用於各種應用程式中，包括網頁設計、攝影和平面設計，原因在於其靈活性、品質和透明度功能。在網頁設計中，PNG32 影像通常用於標誌、圖示和其他需要清晰細節和平滑透明度邊緣的元素。此格式也普遍用於影像品質不能妥協的應用程式中，例如數位攝影和平面設計專案。在支援透明度的同時，能夠維持色彩保真度和精細細節，讓 PNG32 成為這些領域中無價的工具。
儘管有其優點，PNG32 格式確實有一些缺點，特別是在檔案大小方面。由於其高色彩深度和透明度支援，PNG32 檔案可能比 JPEG 或沒有 alpha 透明度的原始 PNG 格式等較簡單格式的檔案大很多。這可能會導致網站載入時間較長和頻寬使用量較高。因此，雖然 PNG32 非常適合需要高保真度和透明度的影像，但它可能不適合所有應用程式，特別是在頻寬或儲存空間有限的情況下。
為了解決與檔案大小相關的一些問題，可以對 PNG32 影像套用各種最佳化技術。PNGCrush、OptiPNG 和 TinyPNG 等工具使用不同的策略來縮小檔案大小，而不會損失影像品質。這些工具會分析影像以移除不必要的元資料、調整壓縮參數，甚至在不會顯著影響視覺品質的區域中降低色彩深度。雖然這些最佳化可以讓 PNG32 檔案更易於管理，但重要的是在縮小檔案大小和維持影像視覺品質的完整性之間取得平衡。
除了用於靜態影像之外，PNG32 的透明度功能也讓它成為更複雜的圖形任務的絕佳選擇，例如為電玩遊戲建立角色精靈或為影片製作疊加元素。詳細的透明度控制允許 PNG32 影像無縫整合到各種背景和設定中，增強數位媒體的視覺吸引力。它處理具有平滑透明度的詳細圖形的的能力也讓它適合進階網頁應用程式和互動媒體，其中使用者體驗和視覺品質至關重要。
PNG32 格式在不同軟體和平台上的廣泛支援是另一個關鍵優勢。主要的網頁瀏覽器、平面設計軟體和影像編輯工具都支援 PNG32，使其成為專業人士和業餘人士都容易使用且取得的通用格式。此格式包含在產業標準軟體中，確保 PNG32 仍然是從簡單網頁圖形到複雜數位藝術專案等各種應用程式的可靠選擇。
展望未來，網頁技術和數位影像標準的持續演進可能會影響 PNG32 格式的角色和應用。隨著 WebP 和 AVIF 等較新格式的出現，這些格式提供與 PNG32 相當的品質，但壓縮效果更好且檔案大小更小，可能會在某些 使用案例中轉移偏好。這些較新的格式提供了令人信服的替代方案，特別是對於效能和載入時間至關重要的網頁應用程式。然而，PNG32 的穩健性、廣泛相容性和優異的透明度處理確保它在這些屬性至關重要的領域中持續具有相關性。
教育資源和社群也在維持 PNG32 格式的相關性和使用率方面扮演著至關重要的角色。透過教學課程、論壇和文件，新舊使用者都可以瞭解 PNG32 的優點和應用，以及其使用和最佳化的最佳實務。這種集體知識分享有助於解決與檔案大小和特定應用考量相關的挑戰，確保 PNG32 格式仍然是高品質和透明影像的首選。
總之，PNG32 影像格式代表數位影像的重大進步，提供無與倫比的色彩深度和透明度功能。其技術規格，包括無失真壓縮和 alpha 通道支援，使其成為從網頁設計到複雜數位藝術等廣泛應用程式的通用選擇。雖然檔案大小和新興競爭格式的考量構成挑戰，但 PNG32 在品質和透明度處理方面的優勢使其仍然是數位影像領域中不可或缺的格式。隨著數位影像技術的進步，PNG32 的角色將會演變，但它在實現高品質、透明影像方面的貢獻將仍然是數位圖形歷史中值得注意的一章。
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