ਇੱਕ ਔਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਕੱਟਆਉਟ ਮਾਡਲ ਕੀ ਦੇਖਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਔਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਕੱਟਆਉਟ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ, ਜੁੱਤੀ, ਪਾਲਤੂ ਜਾਨਵਰ ਜਾਂ ਕੁਰਸੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਪਿਕਸਲ ਦਰ ਪਿਕਸਲ, ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਮਾਸਕ ਹੈ: ਇੱਕ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਨਕਸ਼ਾ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਚੈਨਲ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅੰਤਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੱਟਆਉਟਸ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ। ਕੇਂਦਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਤਿੱਖੀ ਵਸਤੂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਬੇਹੋਸ਼ ਕੱਚ ਦੀ ਰਿਮ ਜਾਂ ਵਾਲਾਂ ਦੀ ਢਿੱਲੀ ਸਟ੍ਰੈਂਡ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਰਗੀ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟ ਤੱਕ
ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੀ ਗਈ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਡੀਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਫੋਟੋ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲ ਬਾਈਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬਲਾਕ ਵਜੋਂ ਪਾਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਇਸਨੂੰ ਚੌੜਾਈ, ਉਚਾਈ ਅਤੇ ਰੰਗ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਿਕਸਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਅਨੁਮਾਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਫਿਰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ-ਆਕਾਰ ਦਾ ਇੰਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਰਨਟਾਈਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
- ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਮਾਪਾਂ ਲਈ ਡੀਕੋਡ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ;
- ਲਾਲ, ਹਰੇ, ਅਤੇ ਨੀਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਚੈਨਲਾਂ ਵਜੋਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ;
- ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਜਾਂ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨਾ;
- ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਂਸਰ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਕਰਨਾ, ਅਨੁਮਾਨ ਰਨਟਾਈਮ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਐਰੇ ਫਾਰਮੈਟ।
ਸਹੀ ਮਾਪ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨਕਰਨ ਨਿਯਮ ਮਾਡਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਹਾਰਕ ਨੁਕਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹਰੇਕ ਸਰੋਤ ਪਿਕਸਲ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਅਸਲੀ ਆਕਾਰ ਤੋਂ।
Easy Background Remover ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਔਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਕੱਟਆਉਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਚਿੱਤਰ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਥਾਨਕ ਰਹਿਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਇੱਕ ਸੰਪਤੀ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਹੈ; ਇਹ ਰਿਮੋਟ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਚੁਣੀ ਗਈ ਫੋਟੋ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਵਰਗੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਵਰਗਾ ਮਾਸਕ ਹੈ
ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸਥਾਨ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇ-ਵਰਗੀ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਪਿਛੋਕੜ-ਵਰਗੀ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ:
- ਚਿੱਟੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਰੱਖੋ;
- ਕਾਲੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਹਟਾਓ;
- ਸਲੇਟੀ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਅੰਸ਼ਕ ਕਵਰੇਜ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ।
ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਉਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵਰਕਿੰਗ ਅਲਫ਼ਾ ਮਾਸਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਰੰਗ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਇੱਕ ਚੈਕਰਬੋਰਡ, ਇੱਕ ਠੋਸ ਭਰਨ, ਇੱਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਚਿੱਤਰ ਉੱਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਨਿਰਯਾਤ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਚੈਕਰਬੋਰਡ ਨੂੰ ਪੇਂਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਸਕ ਨੂੰ ਅਲਫ਼ਾ ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਰਮ ਮੁੱਲ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਹਰੇਕ ਮਾਸਕ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕਾਲੇ ਜਾਂ ਚਿੱਟੇ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਾਲ, ਫਰ, ਫੈਬਰਿਕ ਫਾਈਬਰ, ਮੋਸ਼ਨ ਬਲਰ, ਅਤੇ ਡੀਫੌਕਸ ਕੀਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਗੈਰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਹੋ ਜਾਣਗੇ। ਅੰਸ਼ਕ ਅਲਫ਼ਾ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੁਰਾਣੇ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਤੋਂ ਰੰਗ ਦੇ ਫਰਿੰਜ ਨੂੰ ਵੀ ਬੇਨਕਾਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਨਤੀਜਾ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਂਚ ਦਾ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ।
ਕਿਹੜੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਬੂਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਇੱਕ ਵਿਭਾਜਨ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਰਾਗ ਖਿੱਚ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰਾਗ ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
- ਵਿਸ਼ੇ ਅਤੇ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ;
- ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਸਤੂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੀਮਾਵਾਂ;
- ਸ਼ਕਲ, ਬਣਤਰ, ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸੰਜੋਗ;
- ਡੂੰਘਾਈ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਕਸ ਅੰਤਰ;
- ਉਹ ਖੇਤਰ ਜੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸੁਰਾਗ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੂੜ੍ਹੀ ਕੰਧ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਗੂੜ੍ਹਾ ਜੈਕਟ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸੀਮਾ ਦੇ ਉਲਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਤੰਗ ਗੈਪ ਵਾਲੀ ਕੁਰਸੀ ਵਿੱਚ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਸਤੂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਵਾਲਾ ਪਿਛੋਕੜ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿਸ਼ੇ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਉਪਲਬਧ ਪਿਕਸਲਾਂ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ.
ਮਾਡਲ ਕੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ
ਮਾਡਲ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਵਿਸ਼ੇ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਕਿ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਪੀਣ ਵਾਲਾ ਗਲਾਸ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿ ਇੱਕ ਸ਼ੈਡੋ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਲਈ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਪੱਟੀ ਇੱਕ ਬੈਗ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ.
ਇਹ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲੇ ਸਰੋਤ ਦਾ ਇੱਕ ਲੁਕਿਆ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਸੰਸਕਰਣ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਬਲਾਕ, ਕਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਹਾਈਲਾਈਟਸ, ਮੋਸ਼ਨ ਬਲਰ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਵੇਰਵੇ ਉਪਲਬਧ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਜ਼ੂਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਗੁੰਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ।
ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ “AI ਨੇ ਇਸਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ” ਅਤੇ “ਕਿਨਾਰੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ” ਵੱਖਰੇ ਦਾਅਵੇ ਹਨ। ਖੋਜ ਸੰਪਾਦਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਮੀਖਿਆ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਤਲੇ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਵੇਰਵੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਿਉਂ ਹਨ
ਪਤਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਕੁਝ ਪਿਕਸਲਾਂ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ-ਪਿਕਸਲ ਤਾਰ ਜਾਂ ਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਟ੍ਰੈਂਡ ਨੂੰ ਔਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਵਸਤੂਆਂ ਇਕ ਹੋਰ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਨ: ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਰੰਗ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਰਾਣਾ ਪਿਛੋਕੜ ਹੈ। ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਸੀਮਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਿਕਸਲ ਪੈਟਰਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਨਰਮ ਪਰਛਾਵੇਂ ਇੱਕ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਬਾਹਰੀ ਕਿਨਾਰਾ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਫਿੱਕਾ ਪੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਇੱਕ ਵੀ ਨਿਰਪੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਕੱਟ-ਆਫ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਪੂਰੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਪਿਛੋਕੜ 'ਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਚਮਕਦਾਰ ਨਵੇਂ ਭਰਨ 'ਤੇ ਗੰਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਾ ਫਲੋਟ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਨਿਰਣੇ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ ਜਿੰਨੀਆਂ ਮਾਡਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ.
ਮਾਡਲ ਮਾਸਕ, ਵਰਕਿੰਗ ਮਾਸਕ, ਅਤੇ ਐਕਸਪੋਰਟ ਮਾਸਕ
ਇਹ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਮਾਡਲ ਮਾਸਕ: ਅਨੁਮਾਨ ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਨੁਮਾਨ।
- ਵਰਕਿੰਗ ਮਾਸਕ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਜੋੜਨ ਜਾਂ ਮਿਟਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਮਾਸਕ।
- ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਸਕ: ਮੌਜੂਦਾ ਨਤੀਜਾ ਡਾਊਨਲੋਡ ਜਾਂ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਵਰਕਿੰਗ ਮਾਸਕ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Easy Background Remover ਵਿੱਚ, ਬੁਰਸ਼ ਰਿਫਾਈਨਮੈਂਟ ਵਰਕਿੰਗ ਮਾਸਕ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਯਾਤ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਪਾਦਿਤ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਅਛੂਤ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਕ 'ਤੇ ਚੁੱਪਚਾਪ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਵਿਭਾਜਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਰਾਦੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਸੰਪਾਦਕ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਡਿਸਪਲੇਅ ਆਕਾਰ ਮਾਸਕ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵੇਰਵੇ ਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅੰਤਰ ਲਈ ਮਾਸਕ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਬਨਾਮ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਆਕਾਰ ਪੜ੍ਹੋ।
ਸਥਾਨਕ ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਹਾਲੇ ਵੀ ਸੈੱਟਅੱਪ ਪੜਾਅ ਬਾਕੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵਜ਼ਨ ਆਮ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕੋਡ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਹਰ ਐਡੀਟਰ ਲਾਂਚ 'ਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਬੇਕਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਪਹਿਲਾ ਸੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਅਤੇ ਕੈਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ ਸੈਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾਂ ਰਨ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਅਪਲੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸੰਪਤੀ ਡਾਊਨਲੋਡ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਸੀਮਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਰੀ ਅਨੁਮਾਨ ਵੀ ਮੁੱਖ ਇੰਟਰਫੇਸ ਥਰਿੱਡ ਤੋਂ ਦੂਰ ਚਲਦਾ ਹੈ; ਵੈੱਬ ਵਰਕਰ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੇਸਿਕਸ ਦੇਖੋ।
ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ
ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾ ਕਰੋ. ਮਾਸਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਸਬੂਤ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ:
- ਵਾਲ, ਫਰ, ਮੁੱਛਾਂ, ਅਤੇ ਫੈਬਰਿਕ ਫਾਈਬਰ;
- ਗਲਾਸ, ਪੱਟੀਆਂ, ਤਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਤੰਗ ਫਰਕ;
- ਘੱਟ-ਵਿਪਰੀਤ ਕਿਨਾਰੇ;
- ਅਰਧ-ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਸਮੱਗਰੀ;
- ਸੰਪਰਕ ਸ਼ੈਡੋ;
- ਕੋਨੇ ਜਿੱਥੇ ਪੁਰਾਣੇ ਪਿਛੋਕੜ ਦਾ ਰੰਗ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਅੰਤਿਮ ਮੰਜ਼ਿਲ ਅਣਜਾਣ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਅਤੇ ਹਨੇਰੇ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਦੇਖੋ। ਇੱਕ ਫਿੱਕਾ ਹਾਲੋ ਚਿੱਟੇ 'ਤੇ ਅਲੋਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਲੇ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧੋ ਜੋ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹਿਲੇ ਪਾਸ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝ ਦਾ ਬਿਆਨ। ਪੂਰੇ ਸਥਾਨਕ ਕੱਟਆਉਟ ਅਤੇ ਸੁਧਾਈ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਲਈ, ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਦੇਖੋ।