एक अन-यन्त्र कटआउट मोडेलले के देख्छ
अन-डिभाइस कटआउट मोडेलले मानिस, जुत्ता, पाल्तु जनावर वा कुर्सीलाई मानव अर्थमा देख्दैन। यसले छविको संख्यात्मक प्रतिनिधित्व र अनुमानहरू प्राप्त गर्दछ, पिक्सेलद्वारा पिक्सेल, कुन क्षेत्रहरू मुख्य विषयसँग सम्बन्धित छन्। यसको उपयोगी आउटपुट मास्क हो: ग्रेस्केल नक्सा जुन परिणामको पारदर्शिता च्यानल बन्न सक्छ।
त्यो भिन्नताले स्वचालित कटआउटको गति र तिनीहरूको सीमा दुवैलाई बताउँछ। मोडेलले प्रशिक्षणको क्रममा सिकेका दृश्य ढाँचाहरू प्रयोग गर्न सक्छ, तर यसले तपाईंको मनसायलाई थाहा छैन। केन्द्र नजिकै एक तेज वस्तु महत्त्वपूर्ण देखिन सक्छ; बेहोस गिलास रिम वा कपालको छाडा स्ट्र्यान्ड पृष्ठभूमि जस्तो देखिन सक्छ।
छवि फाइलबाट मोडेल इनपुटमा
तपाईंले पहिले छनौट गर्नुभएको फाइल डिकोड हुनुपर्छ। एक संकुचित फोटो फाइल बाइट को एक ब्लक को रूप मा मोडेल मा सीधा पास छैन। ब्राउजरले यसलाई पिक्सेलमा चौडाइ, उचाइ, र रङ मानहरूमा परिणत गर्छ।
निष्कर्ष पाइपलाइनले त्यसपछि मोडेल आकारको इनपुट तयार गर्दछ। मोडेल र रनटाइममा निर्भर गर्दै, तयारीमा समावेश हुन सक्छ:
- मोडेलले अपेक्षा गरेको आयामहरूमा डिकोड गरिएको छवि रिसाइज गर्दै;
- संख्यात्मक च्यानलहरूको रूपमा रातो, हरियो, र नीलो मानहरू व्यवस्थित गर्दै;
- ती मानहरू मापन वा सामान्यीकरण;
- तिनीहरूलाई टेन्सरमा प्याकेज गर्दै, अनुमान रनटाइम द्वारा प्रयोग गरिएको एरे ढाँचा।
सटीक आयामहरू र सामान्यीकरण नियमहरू मोडेल कार्यान्वयनसँग सम्बन्धित छन्। महत्त्वपूर्ण व्यावहारिक बिन्दु यो हो कि अनुमान सामान्यतया तयार प्रतिनिधित्वबाट काम गर्दछ, यसको मूल आकारमा प्रत्येक स्रोत पिक्सेलबाट होइन।
Easy Background Remover ले ब्राउजरमा अन-डिभाइस सेग्मेन्टेसन मोडेलको साथ यो अनुमान चरण चलाउँछ। मोडेल फाइल पहिलो कटआउट अघि डाउनलोड गर्न आवश्यक हुन सक्छ, तर छवि-प्रशोधन मार्ग मोडेल तयार भएपछि स्थानीय रहन डिजाइन गरिएको छ। मोडेल डाउनलोड एक सम्पत्ति अनुरोध हो; यो टाढाको अनुमानको लागि चयन गरिएको तस्बिर अपलोड गर्ने समान कुरा होइन।
आउटपुट एक आत्मविश्वास-जस्तो मास्क हो
यसको आउटपुटमा प्रत्येक स्थानको लागि, मोडेलले एक मान उत्पादन गर्दछ जुन अधिक विषय-जस्तो वा अधिक पृष्ठभूमि-जस्तैको रूपमा व्याख्या गर्न सकिन्छ। यसलाई ग्रेस्केल छविको रूपमा चित्रण गर्न उपयोगी छ:
- सेतो भनेको यो क्षेत्र राख्नुहोस्;
- कालो अर्थ यो क्षेत्र हटाउन;
- खैरो भनेको आंशिक कभरेज वा किनारा नजिकको अनिश्चितता हो।
ब्राउजरले त्यो आउटपुटलाई काम गर्ने अल्फा मास्कमा रूपान्तरण गर्छ। मूल रङ पिक्सेलहरू त्यसपछि एक चेकरबोर्ड, एक ठोस भरण, एक ढाँचा, वा अर्को छविमा कम्पोजिट गर्न सकिन्छ। पारदर्शी निर्यातले फाइलमा चेकबोर्ड चित्रित गर्नुको सट्टा मास्कलाई अल्फाको रूपमा भण्डार गर्दछ।
नरम मूल्यहरू महत्त्वपूर्ण छन्। यदि प्रत्येक मास्क मान तुरुन्तै शुद्ध कालो वा सेतो गर्न बाध्य पारियो भने, कपाल, फर, कपडा फाइबर, गति ब्लर, र डिफोकस किनाराहरू अस्वाभाविक रूपमा कडा हुनेछन्। आंशिक अल्फाले सहज संक्रमण सुरक्षित गर्न सक्छ। यसले पुरानो पृष्ठभूमिबाट रङ फ्रिन्जलाई पनि पर्दाफास गर्न सक्छ, त्यसैले नतिजा अझै भिजुअल जाँचको योग्य छ।
कुन दृश्य प्रमाणले मोडेललाई मद्दत गर्दछ
एक विभाजन मोडेलले एकै पटकमा एक भन्दा बढी संकेतहरू आकर्षित गर्न सक्छ। बलियो सुराग अक्सर समावेश:
- विषय र पृष्ठभूमि बीचको भिन्नता;
- एक प्रमुख वस्तु वरिपरि निरन्तर सीमाहरू;
- आकार, बनावट, र स्थिति को परिचित संयोजन;
- फोकस भिन्नताहरू जस्तै गहिराइ संकेतहरू;
- क्षेत्रहरू जुन दृश्य रूपमा सँगै छन्।
यी सुरागहरू मध्ये कुनै पनि ग्यारेन्टी छैन। अँध्यारो पर्खाल विरुद्ध गाढा ज्याकेटले कमजोर सीमा कन्ट्रास्ट प्रदान गर्दछ। साँघुरो खाली ठाउँ भएको कुर्सीमा वस्तुसँग मिल्दोजुल्दो पृष्ठभूमि क्षेत्रहरू हुन सक्छन्। ढाँचाको पृष्ठभूमिले ध्यानको लागि वास्तविक विषयसँग प्रतिस्पर्धा गर्न सक्छ।
मोडेलले उपलब्ध पिक्सेलबाट उत्कृष्ट अनुमान गरिरहेको छ। यसले छविलाई कहिल्यै खिचिएको विवरण पुन: प्राप्त गर्न सक्दैन।
मोडललाई के थाहा छैन
धेरै विषयहरू उपस्थित हुँदा तपाईंले कुन वस्तु राख्न चाहनु भएको थियो भन्ने मोडेलले स्वचालित रूपमा थाहा पाउँदैन। यो थाहा छैन कि एक पारदर्शी पेय गिलास व्यावसायिक रूपमा महत्त्वपूर्ण छ, छाया यथार्थवादको लागि रहनुपर्छ, वा सानो पट्टा झोलाको हो।
यसले धमिलो स्रोतको लुकेको उच्च-रिजोल्युसन संस्करण पनि प्राप्त गर्दैन। कम्प्रेसन ब्लकहरू, क्लिप गरिएका हाइलाइटहरू, मोशन ब्लर, र धेरै सानो विवरणहरूले उपलब्ध प्रमाणहरूलाई सीमित गर्दछ। पूर्वावलोकन जुम बढाउँदा स्क्रिनमा पिक्सेल ठूलो बनाउँछ; यसले हराएको जानकारी सिर्जना गर्दैन।
यही कारणले गर्दा “AI ले पत्ता लगायो” र “धारा प्रकाशित गर्न तयार छ” फरक दाबीहरू छन्। पत्ता लगाउने सम्पादन सुरु हुन्छ। समीक्षा समाप्त हुन्छ।
पातलो र पारदर्शी विवरण किन गाह्रो छ
पातलो वस्तुहरूले केही पिक्सेल ओगटेका छन्। जब एउटा छविलाई अनुमानको लागि रिसाइज गरिन्छ, एक-पिक्सेलको तार वा कपाल स्ट्र्यान्डलाई यसको वरिपरिको पृष्ठभूमिसँग औसत गर्न सकिन्छ। पारदर्शी वस्तुहरू अर्को कारणका लागि गाह्रो हुन्छन्: तिनीहरूको दृश्यात्मक रंग आंशिक रूपमा पुरानो पृष्ठभूमि हो। वस्तु बुझ्ने व्यक्तिलाई सीमा स्पष्ट हुन सक्छ, जबकि पिक्सेल ढाँचा अस्पष्ट रहन्छ।
नरम छायाहरूले जानाजानी अस्पष्टता सिर्जना गर्दछ। तिनीहरूको बाहिरी किनारा बिस्तारै फीका हुन्छ, र त्यहाँ कुनै एकल वस्तुनिष्ठ सही कटअफ छैन। पूरा छायाँ राख्दा उस्तै पृष्ठभूमिमा प्राकृतिक देखिन सक्छ तर उज्यालो नयाँ फिलमा फोहोर देखिन्छ। यसलाई हटाउनाले विषय फ्लोट जस्तो देखिन सक्छ।
यी निर्णय समस्याहरू हुन् जति मोडेल समस्याहरू।
मोडेल मास्क, काम गर्ने मास्क, र निर्यात मास्क
यसले तीन चरणहरू अलग गर्न मद्दत गर्दछ:
- मोडेल मास्क: स्वचालित अनुमान अनुमान द्वारा फिर्ता।
- कार्यकारी मास्क: कुनै पनि थप्नुहोस् वा मेटाएपछि सम्पादकमा देखाइएको मास्क।
- निर्यात मास्क: हालको नतिजा डाउनलोड वा प्रतिलिपि हुँदा काम गर्ने मास्क लागू हुन्छ।
Easy Background Remover मा, ब्रश रिफाइनमेन्टले काम गर्ने मास्कलाई सम्पादन गर्दछ। एक्स्पोर्टले हालको सम्पादित नतिजा प्रयोग गर्दछ चुपचाप अटच गरिएको स्वचालित मास्कमा फर्कनुको सट्टा। यसले मोडेललाई फराकिलो पृथकीकरण ह्यान्डल गर्न दिन्छ जब तपाइँ विवरणहरू सही गर्नुहुन्छ जुन उद्देश्यमा निर्भर हुन्छ।
प्रदर्शित पूर्वावलोकन सम्पादक फिट गर्न मापन गर्न सकिन्छ। त्यो डिस्प्ले साइज मास्कको आन्तरिक विवरणको भरपर्दो उपाय होइन। पढ्नुहोस् मास्क रिजोलुसन बनाम पूर्वावलोकन आकार भिन्नताका लागि।
स्थानीय अनुमानमा अझै सेटअप चरण छ
यन्त्रमा मोडेल चलाउनको लागि मोडेलको वजन र उपयुक्त ब्राउजर रनटाइम चाहिन्छ। तौलहरू साधारण इन्टरफेस कोड भन्दा धेरै ठूला हुन्छन्, त्यसैले प्रत्येक सम्पादक लन्चमा सबै चीज लोड गर्नु बेकार हुनेछ। पहिलो सत्रले मोडेल डाउनलोड र क्यास गर्न सक्छ; पछि सामान्य सत्रहरूले यसलाई पुन: प्रयोग गर्न सक्छन्।
किन पहिलो रनले एउटा मोडेल डाउनलोड गर्छ ले तस्बिर अपलोडको साथ मोडेल सम्पत्ति डाउनलोडलाई भ्रमित नगरी त्यो सीमाको व्याख्या गर्छ। भारी अनुमान पनि मुख्य इन्टरफेस थ्रेडबाट टाढा जान्छ; हेर्नुहोस् वेब वर्कर छवि प्रशोधन आधारभूत।
नतिजाको न्याय गर्ने व्यावहारिक तरिका
विषयको केन्द्रमा मात्र निरीक्षण नगर्नुहोस्। मास्क जाँच गर्नुहोस् जहाँ प्रमाण कमजोर छ:
- कपाल, फर, व्हिस्कर्स, र कपडा फाइबर;
- चश्मा, पट्टा, तार, र साँघुरो खाली;
- कम कन्ट्रास्ट किनारहरू;
- अर्ध-पारदर्शी सामग्री;
- सम्पर्क छाया;
- कुनाहरू जहाँ पुरानो पृष्ठभूमि रङ रहन सक्छ।
अन्तिम गन्तव्य अज्ञात छ भने उज्यालो र गाढा पृष्ठभूमिमा परिणाम हेर्नुहोस्। फिक्का हेलो सेतोमा हराउन सक्छ र कालोमा स्पष्ट हुन सक्छ। त्यसपछि उद्देश्य प्रयोगलाई असर गर्ने क्षेत्रहरू मात्र परिष्कृत गर्नुहोस्।
स्वचालित विभाजन सबैभन्दा उपयोगी हुन्छ जब बलियो पहिलो पासको रूपमा व्यवहार गरिन्छ, पूर्ण बुझाइको बयान होइन। पूर्ण स्थानीय कटआउट र परिष्करण प्रवाह प्रयास गर्न, हेर्नुहोस् शुरू गर्नुहोस्।