मुफ्त क्रोम एक्सटेंशन — ऑन-डिवाइस कटआउट

वेब वर्कर छवि संसाधन मूल बातें

वेब वर्कर एकटा अलग जावास्क्रिप्ट निष्पादन संदर्भ छै जे संपादक कें मुख्य थ्रेड कें सबटा काज करय कें बिना महग गणना कयर सकय छै. ब्राउज़र इमेज प्रोसेसिंग कें लेल, एकर मतलब छै कि मॉडल सेटअप आ अनुमान बटन, प्रगति संदेश, ब्रश इनपुट, आ स्क्रीन अपडेट कें लेल जिम्मेदार थ्रेड सं भाग सकय छै.

एकरऽ परिणाम “फ्री बैकग्राउंड प्रोसेसिंग” नै छै । ओही डिवाइस एखनो गणना करैत अछि आ मेमोरी के उपयोग करैत अछि । वास्तुशिल्प लाभ अलगाव छै: एकटा भारी मॉडल ऑपरेशन कें हर इंटरफेस प्रतिक्रिया कें अवरुद्ध करय कें संभावना कम छै, जखन कि इ चलयत छै.

मुख्य थ्रेड मे एकटा यूजर-इंटरफेस काज अछि

ब्राउज़र पृष्ठ सामान्यतः मुख्य थ्रेड पर जावास्क्रिप्ट चलाबै छै. ओ थ्रेड लेआउट, पेंटिंग, आ इनपुट के समन्वय सेहो करैत अछि । यदि एक लम्बा गणना ओकरा पर कब्जा करी लै छै, त॑ क्लिक म॑ देरी महसूस होय सकै छै, एनीमेशन बंद होय सकै छै, आरू ब्राउज़र चेतावनी द॑ सकै छै कि पन्ना प्रतिक्रियाहीन छै ।

अनुमान शुरू होबय सं पहिने एकटा छवि संपादक के मुख्य-धागा के बहुत जिम्मेदारी होइत छैक:

कोनो सेगमेंटेशन मॉडल केरऽ संख्यात्मक काम क॑ एक ही थ्रेड प॑ रखला स॑ वू काम सीधा प्रतिस्पर्धा करी जैतै । मजदूर एकटा स्पष्ट सीमा बना दैत अछि।

संदेश आधारित सीमा

संपादक आ कार्यकर्ता साधारण चर साझा नहि करैत अछि । संदेश पठा कए संवाद करैत छथि। एकटा सरल प्रवाह एहि तरहेँ देखबा मे अबैत अछि:

  1. संपादक कोनो कार्यकर्ता बनबैत अछि वा पुनः उपयोग करैत अछि।
  2. इ कार्यकर्ता कें अनुमान रनटाइम आ मॉडल कें आरंभ करय कें लेल कहय छै.
  3. इ छवि डाटा तैयार करयत छै आ अनुमान अनुरोध भेजयत छै.
  4. श्रमिक डाटा कें मॉडल कें अपेक्षित इनपुट मे बदलय छै.
  5. मजदूर मॉडल चलाबैत अछि आ मास्क वैल्यू उत्पन्न करैत अछि।
  6. ई मास्क या रिजल्ट डाटा वापस भेजैत अछि।
  7. संपादक पूर्वावलोकन केँ समग्र करैत अछि आ परिष्कार वा निर्यात केँ सक्षम करैत अछि।

संदेश मे पर्याप्त संदर्भ शामिल होबाक चाही जे सही अनुरोध कें प्रतिक्रिया सं मेल खा सकय. यदि कोनों उपयोगकर्ता पिछला काज समाप्त होएय सं पहिने दोसर छवि चुनय छै त इ मायने रखैत छै. इंटरफेस कें नव स्रोत पर पुरान परिणाम प्रदर्शित करय सं बचनाय आवश्यक छै.

छवि डेटा के प्रतिलिपि आ स्थानांतरित करब

छोट सन टेक्स्ट मैसेज भेजब सस्ता अछि। लाखों पिक्सेल मान भेजनाय महग भ सकय छै अगर ब्राउज़र कें पूरा बफर कें कॉपी करय पड़य. वेब एपीआई एकर बजाय किच्छू बाइनरी बफर कें स्वामित्व स्थानांतरित कयर सकय छै. एकटा स्थानांतरित बफर रिसीवर कें लेल उपलब्ध भ जायत छै, बिना प्रेषक पक्ष पर उपयोगी डुप्लिकेट कें बरकरार रखने.

ओ अनुकूलन एकटा डिजाइन बाधा कें साथ आबै छै: स्थानांतरण कें बाद, प्रेषक ओय बफर कें उपयोग नहि कयर सकय छै जेना कि ओकरा एखनहु डाटा कें मालिक छै. कोनों संपादक अलग प्रदर्शन प्रतिनिधित्व कें बरकरार रख सकय छै, एकटा समर्पित अनुमान बफर बना सकय छै, या बाद मे जे जरूरत छै ओकर पुनर्निर्माण करय सकय छै.

हर कार्यान्वयन मे स्थानांतरण कें उपयोग ठीक एकहि जगह पर नहि कैल जायत छै. सामान्य पाठ ई छै कि थ्रेड अलग होय के कारण डाटा मूवमेंट गायब नै होय जाय छै. छवि आयाम, बफर आकार, आओर रूपांतरणक संख्या एखनो विलंबता आओर स्मृति केँ प्रभावित करैत अछि.

जे ईबीआर मजदूर मे डालैत अछि

Easy Background Remover ऑन-डिवाइस विभाजन कें लेल एकटा ब्राउज़र अनुमान रनटाइम कें साथ एकटा वेब वर्कर कें उपयोग करयत छै. भारी ऑटोमैटिक कटआउट स्टेप स एकटा मास्क पैदा होइत अछि। तखन संपादक समग्र परिणाम प्रदर्शित करयत छै आ सीपीयू-कैनवास ब्रश परिष्कार कें समर्थन करयत छै.

ई पृथक्करण असफलता के एकटा बेसी उपयोगी सीमा दैत अछि । यदि श्रमिक अनुमान कें दौरान आरंभ नहि कयर सकय छै या क्रैश भ सकय छै, त इंटरफेस एकमात्र संकेत कें रूप मे स्थायी रूप सं जमल टैब पर भरोसा करय कें बजाय श्रमिक सं संबंधित त्रुटि कें रिपोर्ट कयर सकय छै.

संगहि स्थानीय-प्रोसेसिंग दावा कए सेहो बुझबा मे आबि सकैत अछि। एक्सटेंशन पृष्ठ सं ओकर अपन कार्यकर्ता कें पिक्सेल भेजनाय ब्राउज़र वातावरण कें भीतर संचार छै, दूरस्थ कटआउट एपीआई पर अपलोड नहि. पहिल सत्र पुन: उपयोग करय योग्य मॉडल संपत्ति कें अलग सं डाउनलोड कयर सकय छै; देखू पहिने रन एकटा मॉडल डाउनलोड किएक करैत अछि.

एकटा मजदूर गणना तत्काल नहि करैत अछि

मजदूर कच्चा डिवाइस क्षमता मे नहि, बल्कि प्रतिक्रियाशीलता मे सुधार करैत अछि। मॉडल एखनो सीपीयू, जीपीयू, या अन्य रनटाइम संसाधनक कें खपत करयत छै जे ब्राउज़र प्रदान कयर सकय छै. पैघ इनपुट मे एखनहु बेसी समय लागि सकैत अछि आ छोट इनपुट सं बेसी मेमोरी के आवश्यकता भ सकैत अछि.

कतेको सीमा शेष अछि : १.

पांच छवि के लेल पांच अनुमान कार्यकर्ता शुरू करनाय स्वतः पांच गुना तेज नै छै. मजदूर सब एके मशीन साझा करैत अछि। समानांतर जॉब मेमोरी बैंडविड्थ आ निष्पादन संसाधनक कें लेल प्रतिस्पर्धा कयर सकय छै, जखन कि प्रत्येक मॉडल इंस्टेंस अपन मेमोरी लागत कें ल क भ सकय छै.

प्रगति रिपोर्टिंग सहकारी अछि

कोनो मजदूर स्टेटस मैसेज भेज सकैत अछि, मुदा ओकरा स्वतः पता नहि चलैत अछि जे कोन प्रगति प्रतिशत सही लागत। मॉडल डाउनलोड, रनटाइम आरंभीकरण, इनपुट तैयारी, अनुमान, मास्क रूपांतरण, आ पूर्वावलोकन रेंडरिंग अलग-अलग समय कें साथ अलग-अलग चरण छै.

किछु चरण मे माप योग्य बाइट गिनती होइत अछि । एकटा मॉडल निष्पादन केवल “शुरुआत” आ “समाप्त” कें उजागर कयर सकय छै. एक समान रूप स॑ आगू बढ़ै वाला चिकनी प्रतिशत ई लेली सटीक माप के बजाय कॉस्मेटिक होय सकै छै ।

उपयोगी प्रगति यूआई संभव भेला पर चरण कें नामकरण करयत छै: मॉडल तैयार करनाय, छवि कें संसाधन करनाय, या परिणाम कें निर्माण करनाय. ई कोनो स्पिनर के बिना कोनो स्पष्टीकरण के छोड़य के बजाय विफलता आ रद्द करय के काज सेहो संभालैत अछि.

रद्द करब एकटा स्पिनर के नुकाबय स बेसी अछि

यदि उपयोगकर्ता कोनों छवि बंद करय छै या फेर सं शुरू करय छै, त इंटरफेस पुरान अनुरोध सं अंतिम प्रतिक्रिया कें अनदेखी कयर सकय छै. अंतर्निहित गणना कें तुरंत रोकय कें लेल रनटाइम सं अतिरिक्त समर्थन कें आवश्यकता भ सकय छै या कार्यकर्ता कें समाप्त करनाय आ पुनः बनानाय.

कोनो मजदूर के समाप्त करब निर्णायक अछि, मुदा ओ ओकर प्रारंभिक अवस्था के त्यागि दैत अछि. अगिला काज कें लेल मॉडल कें फेर सं लोड करय आ आरंभ करय कें आवश्यकता भ सकय छै. छोट ऑपरेशन के लेल रिजल्ट के बासी के निशान लगाबय के काज सब किछु के तोड़य सं सस्ता भ सकैत अछि.

सही विकल्प मेमोरी दबाव, ऑपरेशन अवधि, आ रनटाइम क्षमता पर निर्भर करैत अछि. उपयोगकर्ता के नजरिया स॑ महत्वपूर्ण नियम ई छै कि बासी काम क॑ वर्तमान संपादन क॑ ओवरराइट नै करलऽ जाय ।

त्रुटि के सेहो सीमा पार करय के जरूरत अछि

कोनो श्रमिकक भीतर अपवाद सामान्य मुख्य-धागा अपवाद नहि बनि जाइत अछि । कार्यकर्ता कें उपयोगी त्रुटि कें रिपोर्ट करनाय आवश्यक छै, आ संपादक कें कार्यकर्ता स्तर कें विफलता कें लेल सुननाय चाही.

नीक त्रुटि निपटान कम स कम भेद करैत अछि:

ई जेनेरिक “किछु गलत भ गेल” सं बेसी कार्रवाई करय योग्य अछि, खास क’ जखन पहिल बेर सेटअप आ सामान्य छवि संसाधनक अलग-अलग उपाय होइत छैक.

मजदूर आउटपुट एखनो मात्र पहिल मास्क अछि

थ्रेड आर्किटेक्चर अपने आप मे कोनो अस्पष्ट धार मे सुधार नहि करैत अछि । मजदूर तकनीकी रूप सं वैध मास्क वापस कयर सकय छै जे एखनहु फर, पारदर्शी सामग्री, संकीर्ण पट्टा, या कोनों वांछित छाया कें याद करएयत छै. ओ सभ विभाजन आ इरादाक प्रश्न अछि।

संपादक कें काज अनुमान कें बाद फेर सं शुरू भ जायत छै: मास्क कें कामकाजी निर्देशांक प्रणाली मे स्केल करूं, एकटा पूर्वावलोकन कें समग्र करूं, उपयोगकर्ता कें ओकरा परिष्कृत करय दिअ, आ वर्तमान स्थिति कें निर्यात करूं. मास्क रिजोल्यूशन बनाम पूर्वावलोकन आकार बताबै छै कि वू निर्देशांक प्रणाली क॑ भ्रमित नै करलऽ जाय.

एकटा संक्षिप्त मानसिक मॉडल

एकटा संदेश विंडो कें पाछू मजदूर कें स्थानीय विशेषज्ञ कें रूप मे सोचूं:

स्वयं पिक्सेल कें मॉडल कें दृश्य कें लेल, एकटा ऑन-डिवाइस कटआउट मॉडल की देखयत छै कें साथ जारी राखूं. अंत स अंत तक व्यावहारिक अवलोकन क लेल, देखू स्थानीय पृष्ठभूमि हटाब कोना काज करैत अछि.

अन्वेषण करैत रहू

मनभावक