એઆઈ બેકગ્રાઉન્ડ રિમૂવલ કેવી રીતે કામ કરે છે

સમસ્યા

માણસોને જે સરળ લાગે છે - ફોટોના "મુખ્ય વિષય" ને ઓળખવા - કમ્પ્યુટર્સ માટે આશ્ચર્યજનક રીતે જટિલ છે. ઇમેજ માત્ર રંગીન પિક્સેલ્સની ગ્રીડ છે. "આ પિક્સેલ એ વ્યક્તિ છે" અને "આ પિક્સેલ તેમની પાછળની દિવાલ છે" એવું કોઈ સહજ લેબલ નથી.

પરંપરાગત અભિગમોમાં કલર થ્રેશોલ્ડિંગ (ચોક્કસ રંગના તમામ પિક્સેલ્સ દૂર કરો) અથવા ધાર શોધ (ઓબ્જેક્ટો વચ્ચેની સીમાઓ શોધો) જેવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. આ સરળ કેસો માટે કામ કરે છે પરંતુ જટિલ દ્રશ્યો, વિષય અને પૃષ્ઠભૂમિ વચ્ચેના સમાન રંગો અથવા જટિલ વિગતો સાથે નિષ્ફળ જાય છે.

મશીન લર્નિંગ દાખલ કરો

આધુનિક AI બેકગ્રાઉન્ડ રિમૂવલ ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરે છે - ખાસ કરીને, ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશન મોડલ્સ. તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેનું સરળ સંસ્કરણ અહીં છે:

1. તાલીમ

ન્યુરલ નેટવર્ક લાખો ઈમેજીસ બતાવવામાં આવે છે જ્યાં વિષય પહેલાથી જ મેન્યુઅલી ઓળખવામાં આવ્યો હોય (લેબલ થયેલ). સમય જતાં, મોડેલ પેટર્ન શીખે છે: લોકો કેવા દેખાય છે, વસ્તુઓનો આકાર કેવો હોય છે, વિષયો પૃષ્ઠભૂમિથી કેવી રીતે અલગ પડે છે. તે ધાર, રચના અને સંદર્ભને ઓળખવાનું શીખે છે.

2. અનુમાન (મોડલનો ઉપયોગ કરીને)

જ્યારે તમે પ્રશિક્ષિત મોડેલને એક નવી છબી આપો છો જે તેણે પહેલાં ક્યારેય જોઈ ન હોય, તે પિક્સેલ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે અને "માસ્ક" ઉત્પન્ન કરે છે - એક નકશો જે દરેક પિક્સેલને અગ્રભૂમિ (વિષય) અથવા પૃષ્ઠભૂમિ હોવાની સંભાવના અસાઇન કરે છે. ઉચ્ચ આત્મવિશ્વાસ ફોરગ્રાઉન્ડ પિક્સેલ્સ રાખવામાં આવે છે; ઉચ્ચ-વિશ્વાસ પૃષ્ઠભૂમિ પિક્સેલ્સ દૂર કરવામાં આવે છે.

3. એજ હેન્ડલિંગ

અગ્રભૂમિ અને પૃષ્ઠભૂમિ વચ્ચેનું સંક્રમણ નિર્ણાયક છે. આધુનિક મોડલ્સ સખત બાઈનરી કટને બદલે નરમ કિનારીઓ (આંશિક પારદર્શિતા) જનરેટ કરે છે. આ કુદરતી દેખાતા પરિણામો બનાવે છે, ખાસ કરીને જટિલ ધારની આસપાસ.

શા માટે GPU મહત્વ ધરાવે છે

ન્યુરલ નેટવર્ક હજારો ગાણિતિક ક્રિયાઓ દ્વારા એકસાથે છબીઓ પર પ્રક્રિયા કરે છે. GPUs (ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ) બરાબર આ પ્રકારની સમાંતર ગણતરી માટે રચાયેલ છે. એક કાર્ય જે CPU પર 30 સેકન્ડ લાગી શકે છે તે GPU પર 2-3 સેકન્ડમાં પૂર્ણ થઈ શકે છે.

આથી જ ક્વિક રીમુવ જેવા ટૂલ્સ NVIDIA, AMD અને Intel GPU માંથી GPU પ્રવેગકને સમર્થન આપે છે. ઝડપી પ્રક્રિયા માટે AI મોડેલ સીધા તમારા GPU પર ચાલે છે. જો કોઈ સુસંગત GPU ઉપલબ્ધ ન હોય, તો સૉફ્ટવેર CPU પ્રક્રિયામાં પાછું આવે છે — તે હજી પણ કાર્ય કરે છે, ફક્ત વધુ સમય લે છે.

AI શું સારું છે

• લોકો અને પોટ્રેટ - આ સૌથી સામાન્ય ઉપયોગનો કેસ છે, અને મોડેલો તેના પર સારી રીતે પ્રશિક્ષિત છે
• પ્રાણીઓ અને પાળતુ પ્રાણી - મોડેલો ફર અને પ્રાણીઓના આકારને સારી રીતે સંભાળે છે
• પ્રોડક્ટ્સ અને ઑબ્જેક્ટ્સ — સ્પષ્ટ સીમાઓ સાથે સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત ઑબ્જેક્ટ્સ
• વાહનો — કાર, બાઇક અને સમાન વસ્તુઓ
• જટિલ પૃષ્ઠભૂમિ - AI વ્યસ્ત, વિગતવાર પૃષ્ઠભૂમિમાંથી વિષયોને અલગ કરી શકે છે

AI માટે પડકારો

• પારદર્શક વસ્તુઓ — કાચ, પાણી અને અન્ય જોવા-માર્ગી સામગ્રી મુશ્કેલ છે (QuickRemove આ માટે ખાસ હેન્ડલિંગનો સમાવેશ કરે છે)
• રંગની સમાનતા - જ્યારે વિષય અને પૃષ્ઠભૂમિ રંગમાં ખૂબ સમાન હોય છે, ત્યારે સીમાઓ શોધવાનું મુશ્કેલ હોય છે
• અત્યંત જટિલ દ્રશ્યો — બહુવિધ ઓવરલેપિંગ વિષયો અથવા અસ્પષ્ટ ફોરગ્રાઉન્ડ/બેકગ્રાઉન્ડ

પોસ્ટ-પ્રોસેસિંગ

AI પ્રારંભિક માસ્ક જનરેટ કરે તે પછી, પોસ્ટ-પ્રોસેસિંગ પરિણામને શુદ્ધ કરે છે. QuickRemove ઑફર જેવા સાધનો:

• એજ ફેધરિંગ — વિષય અને પૃષ્ઠભૂમિ વચ્ચેના સંક્રમણને નરમ પાડવું
• સ્મૂથિંગ — જેગ્ડ કિનારીઓ ઘટાડવી
• કલર ડિકોન્ટેમિનેશન - જ્યાં મૂળ પૃષ્ઠભૂમિ રંગ વિષયની કિનારીઓ પર બ્લીડ થાય છે ત્યાં રંગના સ્પિલને દૂર કરવું
• મેન્યુઅલ બ્રશ/ઇરેઝર — સુંદર સુધારા માટે AI ચૂકી શકે છે

બોટમ લાઇન

AI બેકગ્રાઉન્ડ રિમૂવલ એક એવા તબક્કે પહોંચી ગયું છે જ્યાં તે સેકન્ડોમાં વ્યાવસાયિક-ગુણવત્તાના પરિણામો ઉત્પન્ન કરે છે. જ્યારે તે દરેક દૃશ્યમાં સંપૂર્ણ નથી, તે પ્રભાવશાળી ચોકસાઈ સાથે મોટા ભાગના સામાન્ય ઉપયોગના કેસોને હેન્ડલ કરે છે — પૃષ્ઠભૂમિને દૂર કરવાની પ્રક્રિયા ફક્ત ફોટોશોપ નિષ્ણાતોને જ નહીં, દરેક માટે સુલભ બનાવે છે.