ఉచిత Chrome పొడిగింపు — పరికరంలో కటౌట్‌లు

పరికరంలో కటౌట్ మోడల్ ఏమి చూస్తుంది

పరికరంలోని కటౌట్ మోడల్ మానవ కోణంలో వ్యక్తి, షూ, పెంపుడు జంతువు లేదా కుర్చీని చూడదు. ఇది చిత్రం యొక్క సంఖ్యా ప్రాతినిధ్యాన్ని అందుకుంటుంది మరియు అంచనాలు, పిక్సెల్ బై పిక్సెల్, ఏయే ప్రాంతాలు ప్రధాన అంశానికి చెందుతాయి. దీని ఉపయోగకరమైన అవుట్‌పుట్ ఒక ముసుగు: ఫలితం యొక్క పారదర్శకత ఛానెల్‌గా మారగల గ్రేస్కేల్ మ్యాప్.

ఆ వ్యత్యాసం ఆటోమేటిక్ కటౌట్‌ల వేగం మరియు వాటి పరిమితులు రెండింటినీ వివరిస్తుంది. మోడల్ శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకున్న దృశ్య నమూనాలను ఉపయోగించవచ్చు, కానీ అది మీ ఉద్దేశ్యం తెలియదు. మధ్యలో ఒక పదునైన వస్తువు ముఖ్యమైనదిగా కనిపించవచ్చు; ఒక మందమైన గాజు అంచు లేదా వదులుగా ఉన్న జుట్టు నేపథ్యం లాగా ఉండవచ్చు.

ఇమేజ్ ఫైల్ నుండి మోడల్ ఇన్‌పుట్ వరకు

మీరు ముందుగా ఎంచుకున్న ఫైల్ డీకోడ్ చేయబడాలి. కంప్రెస్ చేయబడిన ఫోటో నేరుగా ఫైల్ బైట్‌ల బ్లాక్‌గా మోడల్‌లోకి పంపబడదు. బ్రౌజర్ దానిని వెడల్పు, ఎత్తు మరియు రంగు విలువలతో పిక్సెల్‌లుగా మారుస్తుంది.

అనుమితి పైప్‌లైన్ అప్పుడు మోడల్-పరిమాణ ఇన్‌పుట్‌ను సిద్ధం చేస్తుంది. మోడల్ మరియు రన్‌టైమ్‌పై ఆధారపడి, తయారీలో ఇవి ఉంటాయి:

ఖచ్చితమైన కొలతలు మరియు సాధారణీకరణ నియమాలు మోడల్ అమలుకు చెందినవి. ముఖ్యమైన ఆచరణాత్మక అంశం ఏమిటంటే, అనుమితి సాధారణంగా దాని అసలు పరిమాణంలో ఉన్న ప్రతి మూల పిక్సెల్ నుండి కాకుండా సిద్ధం చేయబడిన ప్రాతినిధ్యం నుండి పని చేస్తుంది.

Easy Background Remover ఈ అనుమితి దశను బ్రౌజర్‌లో ఆన్-డివైస్ సెగ్మెంటేషన్ మోడల్‌తో అమలు చేస్తుంది. మొదటి కటౌట్‌కు ముందు మోడల్ ఫైల్‌ని డౌన్‌లోడ్ చేయాల్సి ఉంటుంది, అయితే మోడల్ సిద్ధమైన తర్వాత ఇమేజ్-ప్రాసెసింగ్ పాత్ స్థానికంగా ఉండేలా రూపొందించబడింది. మోడల్ డౌన్‌లోడ్ అనేది ఆస్తి అభ్యర్థన; రిమోట్ అనుమితి కోసం ఎంచుకున్న ఫోటోను అప్‌లోడ్ చేయడం లాంటిది కాదు.

అవుట్‌పుట్ విశ్వాసం లాంటి ముసుగు

దాని అవుట్‌పుట్‌లోని ప్రతి లొకేషన్ కోసం, మోడల్ విలువను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, దానిని మరింత సబ్జెక్ట్-లాగా లేదా ఎక్కువ బ్యాక్‌గ్రౌండ్-లాగా అన్వయించవచ్చు. దీన్ని గ్రేస్కేల్ ఇమేజ్‌గా చిత్రీకరించడం ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది:

బ్రౌజర్ ఆ అవుట్‌పుట్‌ను వర్కింగ్ ఆల్ఫా మాస్క్‌గా మారుస్తుంది. అసలు రంగు పిక్సెల్‌లను చెకర్‌బోర్డ్, సాలిడ్ ఫిల్, గ్రేడియంట్ లేదా మరొక ఇమేజ్‌పై కంపోజిట్ చేయవచ్చు. పారదర్శక ఎగుమతి ఫైల్‌లో చెక్కర్‌బోర్డ్‌ను పెయింటింగ్ చేయకుండా మాస్క్‌ను ఆల్ఫాగా నిల్వ చేస్తుంది.

మృదువైన విలువలు ముఖ్యమైనవి. ప్రతి ముసుగు విలువను తక్షణమే స్వచ్ఛమైన నలుపు లేదా తెలుపుకు బలవంతం చేస్తే, జుట్టు, బొచ్చు, ఫాబ్రిక్ ఫైబర్‌లు, మోషన్ బ్లర్ మరియు ఫోకస్డ్ అంచులు అసహజంగా గట్టిగా మారతాయి. పాక్షిక ఆల్ఫా సున్నితమైన పరివర్తనను కాపాడుతుంది. ఇది పాత నేపథ్యం నుండి రంగు అంచుని కూడా బహిర్గతం చేయగలదు, అందుకే ఫలితం ఇప్పటికీ దృశ్య తనిఖీకి అర్హమైనది.

ఏ దృశ్యమాన సాక్ష్యం మోడల్‌కు సహాయపడుతుంది

ఒక సెగ్మెంటేషన్ మోడల్ ఒకేసారి ఒకటి కంటే ఎక్కువ క్లూలను గీయగలదు. బలమైన ఆధారాలు తరచుగా వీటిని కలిగి ఉంటాయి:

ఈ ఆధారాలు ఏవీ హామీ ఇవ్వవు. చీకటి గోడకు వ్యతిరేకంగా చీకటి జాకెట్ బలహీనమైన సరిహద్దు విరుద్ధంగా అందిస్తుంది. ఇరుకైన ఖాళీలు ఉన్న కుర్చీలో వస్తువును పోలి ఉండే నేపథ్య ప్రాంతాలు ఉండవచ్చు. ఒక నమూనా బ్యాక్‌డ్రాప్ దృష్టి కోసం అసలు విషయంతో పోటీపడగలదు.

అందుబాటులో ఉన్న పిక్సెల్‌ల నుండి మోడల్ ఉత్తమ అంచనా వేస్తోంది. చిత్రం ఎప్పుడూ క్యాప్చర్ చేయని వివరాలను ఇది తిరిగి పొందలేదు.

మోడల్‌కు ఏమి తెలియదు

అనేక సబ్జెక్ట్‌లు ఉన్నప్పుడు మీరు ఏ వస్తువును ఉంచాలనుకుంటున్నారో మోడల్‌కు స్వయంచాలకంగా తెలియదు. పారదర్శకమైన డ్రింకింగ్ గ్లాస్ వాణిజ్యపరంగా ముఖ్యమైనదని, వాస్తవికత కోసం నీడ ఉండాలని లేదా ఒక చిన్న పట్టీ బ్యాగ్‌కు చెందినదని దీనికి తెలియదు.

ఇది అస్పష్టమైన మూలం యొక్క దాచిన అధిక-రిజల్యూషన్ వెర్షన్‌ను కూడా స్వీకరించదు. కంప్రెషన్ బ్లాక్‌లు, క్లిప్ చేయబడిన హైలైట్‌లు, మోషన్ బ్లర్ మరియు చాలా చిన్న వివరాలు అందుబాటులో ఉన్న సాక్ష్యాలను పరిమితం చేస్తాయి. ప్రివ్యూ జూమ్‌ని పెంచడం వల్ల స్క్రీన్‌పై పిక్సెల్‌లు పెద్దవిగా ఉంటాయి; అది తప్పిపోయిన సమాచారాన్ని సృష్టించదు.

అందుకే “AI డిటెక్టెడ్ ఇట్” మరియు “ది ఎడ్జ్ ఈజ్ రెడీ టు పబ్లిష్” అనేవి భిన్నమైన వాదనలు. గుర్తింపు సవరణను ప్రారంభిస్తుంది. సమీక్ష పూర్తి చేస్తుంది.

సన్నని మరియు పారదర్శక వివరాలు ఎందుకు కష్టం

సన్నని వస్తువులు కొన్ని పిక్సెల్‌లను ఆక్రమిస్తాయి. అనుమితి కోసం చిత్రం పరిమాణం మార్చబడినప్పుడు, దాని చుట్టూ ఉన్న నేపథ్యంతో ఒక-పిక్సెల్ వైర్ లేదా హెయిర్ స్ట్రాండ్ సగటున ఉండవచ్చు. పారదర్శక వస్తువులు మరొక కారణం కోసం కష్టం: వాటి కనిపించే రంగు పాక్షికంగా పాత నేపథ్యం. వస్తువును అర్థం చేసుకున్న వ్యక్తికి సరిహద్దు స్పష్టంగా ఉండవచ్చు, అయితే పిక్సెల్ నమూనా అస్పష్టంగా ఉంటుంది.

మృదువైన నీడలు ఉద్దేశపూర్వక అస్పష్టతను సృష్టిస్తాయి. వాటి వెలుపలి అంచు క్రమంగా మసకబారుతుంది మరియు నిష్పాక్షికంగా సరైన కటాఫ్ లేదు. పూర్తి నీడను ఉంచడం సారూప్య నేపథ్యంలో సహజంగా కనిపించవచ్చు కానీ ప్రకాశవంతమైన కొత్త పూరకంలో మురికిగా ఉంటుంది. దానిని తీసివేయడం వలన విషయం తేలుతున్నట్లు కనిపించవచ్చు.

ఇవి మోడల్ సమస్యల వలె తీర్పు సమస్యలు.

మోడల్ మాస్క్, వర్కింగ్ మాస్క్ మరియు ఎగుమతి మాస్క్

ఇది మూడు దశలను వేరు చేయడానికి సహాయపడుతుంది:

  1. మోడల్ మాస్క్: అనుమితి ద్వారా అందించబడిన స్వయంచాలక అంచనా.
  2. వర్కింగ్ మాస్క్: ఏదైనా యాడ్ లేదా ఎరేస్ రిఫైన్‌మెంట్ తర్వాత ఎడిటర్‌లో చూపబడిన మాస్క్.
  3. ఎగుమతి ముసుగు: ప్రస్తుత ఫలితం డౌన్‌లోడ్ చేయబడినప్పుడు లేదా కాపీ చేయబడినప్పుడు వర్తించే పని ముసుగు.

Easy Background Removerలో, బ్రష్ రిఫైన్‌మెంట్ వర్కింగ్ మాస్క్‌ని ఎడిట్ చేస్తుంది. ఎగుమతి నిశ్శబ్దంగా తాకబడని ఆటోమేటిక్ మాస్క్‌కి తిరిగి రావడానికి బదులుగా ప్రస్తుత సవరించిన ఫలితాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. మీరు ఉద్దేశంపై ఆధారపడిన వివరాలను సరిచేసేటప్పుడు ఇది మోడల్ విస్తృత విభజనను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది.

ప్రదర్శించబడే ప్రివ్యూ ఎడిటర్‌కు సరిపోయేలా స్కేల్ చేయబడవచ్చు. ఆ డిస్‌ప్లే పరిమాణం ముసుగు యొక్క అంతర్గత వివరాల యొక్క నమ్మదగిన కొలత కాదు. వ్యత్యాసం కోసం మాస్క్ రిజల్యూషన్ vs ప్రివ్యూ పరిమాణం చదవండి.

స్థానిక అనుమితి ఇప్పటికీ సెటప్ దశను కలిగి ఉంది

పరికరంలో మోడల్‌ను అమలు చేయడానికి మోడల్ బరువులు మరియు అనుకూల బ్రౌజర్ రన్‌టైమ్ అవసరం. బరువులు సాధారణ ఇంటర్‌ఫేస్ కోడ్ కంటే చాలా పెద్దవి, కాబట్టి ప్రతి ఎడిటర్ లాంచ్‌లో ప్రతిదీ లోడ్ చేయడం వృధా అవుతుంది. మొదటి సెషన్ మోడల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేసి కాష్ చేయవచ్చు; తర్వాత సాధారణ సెషన్‌లు సాధారణంగా దీన్ని మళ్లీ ఉపయోగించుకోవచ్చు.

మొదట మోడల్ డౌన్‌లోడ్‌లను ఎందుకు అమలు చేయాలి ఫోటో అప్‌లోడ్‌తో మోడల్ అసెట్ డౌన్‌లోడ్‌ను గందరగోళానికి గురిచేయకుండా ఆ సరిహద్దును వివరిస్తుంది. ప్రధాన ఇంటర్‌ఫేస్ థ్రెడ్ నుండి భారీ అనుమితి కూడా దూరంగా ఉంటుంది; వెబ్ వర్కర్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ బేసిక్స్ చూడండి.

ఫలితాన్ని నిర్ధారించడానికి ఒక ఆచరణాత్మక మార్గం

విషయం యొక్క కేంద్రాన్ని మాత్రమే తనిఖీ చేయవద్దు. సాక్ష్యం బలహీనంగా ఉన్న చోట ముసుగును తనిఖీ చేయండి:

తుది గమ్యస్థానం తెలియకుంటే, ఫలితాన్ని కాంతి మరియు చీకటి నేపథ్యంలో వీక్షించండి. ఒక లేత వర్ణం తెలుపు రంగులో కనిపించకుండా పోతుంది మరియు నలుపు రంగులో స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. అప్పుడు ఉద్దేశించిన వినియోగాన్ని ప్రభావితం చేసే ప్రాంతాలను మాత్రమే మెరుగుపరచండి.

బలమైన మొదటి పాస్‌గా పరిగణించబడినప్పుడు ఆటోమేటిక్ సెగ్మెంటేషన్ చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, పరిపూర్ణ అవగాహన యొక్క ప్రకటన కాదు. పూర్తి స్థానిక కటౌట్ మరియు శుద్ధీకరణ ప్రవాహాన్ని ప్రయత్నించడానికి, ప్రారంభించండి చూడండి.