ಸಮಸ್ಯೆ
ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಸರಳವಾಗಿ ತೋರುವುದು - ಫೋಟೋದ "ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯ" ಗುರುತಿಸುವುದು - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರವು ಕೇವಲ ಬಣ್ಣದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಗ್ರಿಡ್ ಆಗಿದೆ. "ಈ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ವ್ಯಕ್ತಿ" ಮತ್ತು "ಈ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅವರ ಹಿಂದಿನ ಗೋಡೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಯಾವುದೇ ಅಂತರ್ಗತ ಲೇಬಲ್ ಇಲ್ಲ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಬಣ್ಣ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡಿಂಗ್ (ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಣ್ಣದ ಎಲ್ಲಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ) ಅಥವಾ ಅಂಚಿನ ಪತ್ತೆ (ವಸ್ತುಗಳ ನಡುವಿನ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು) ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇವು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ದೃಶ್ಯಗಳು, ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ನಡುವಿನ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಬಣ್ಣಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಫಲವಾಗಿವೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ
ಆಧುನಿಕ AI ಹಿನ್ನೆಲೆ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆಯು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಇಮೇಜ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು. ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಸರಳೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
1. ತರಬೇತಿ
ಒಂದು ನರಮಂಡಲದ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ (ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ). ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ: ಜನರು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತಾರೆ, ವಸ್ತುಗಳು ಹೇಗೆ ಆಕಾರದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ, ವಿಷಯಗಳು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಇದು ಅಂಚುಗಳು, ಟೆಕಶ್ಚರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
2. ನಿರ್ಣಯ (ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು)
ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗೆ ನೀವು ಹಿಂದೆಂದೂ ನೋಡಿರದ ಹೊಸ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಅದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಮಾಸ್ಕ್" ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ - ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಮುನ್ನೆಲೆ (ವಿಷಯ) ಅಥವಾ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ನಕ್ಷೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮುಂಭಾಗದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ.
3. ಎಡ್ಜ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್
ಮುನ್ನೆಲೆ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ನಡುವಿನ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಹಾರ್ಡ್ ಬೈನರಿ ಕಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಮೃದುವಾದ ಅಂಚುಗಳನ್ನು (ಭಾಗಶಃ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ) ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಂಚುಗಳ ಸುತ್ತಲೂ.
ಜಿಪಿಯುಗಳು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ
ನರಮಂಡಲಗಳು ಸಾವಿರಾರು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. GPU ಗಳು (ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳು) ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯ ಸಮಾನಾಂತರ ಗಣನೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. CPU ನಲ್ಲಿ 30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯವು GPU ನಲ್ಲಿ 2-3 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ QuickRemove ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳು NVIDIA, AMD ಮತ್ತು Intel GPUಗಳಿಂದ GPU ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ವೇಗದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ AI ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ GPU ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ GPU ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ CPU ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ - ಇದು ಇನ್ನೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
AI ಯಾವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ
- ಜನರು ಮತ್ತು ಭಾವಚಿತ್ರಗಳು - ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಅದರ ಮೇಲೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ
- ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಕುಪ್ರಾಣಿಗಳು - ಮಾದರಿಗಳು ತುಪ್ಪಳ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ
- ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳು - ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಗಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳು
- ವಾಹನಗಳು - ಕಾರುಗಳು, ಬೈಕುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಹುದೇ ವಸ್ತುಗಳು
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳು - ಕಾರ್ಯನಿರತ, ವಿವರವಾದ ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳಿಂದ AI ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು
AI ಗೆ ಸವಾಲುಗಳು
- ಪಾರದರ್ಶಕ ವಸ್ತುಗಳು - ಗಾಜು, ನೀರು ಮತ್ತು ಇತರ ಪಾರದರ್ಶಕ ವಸ್ತುಗಳು ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿರುತ್ತವೆ (ಕ್ವಿಕ್ರಿಮೂವ್ ಇದಕ್ಕಾಗಿ ವಿಶೇಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ)
- ಬಣ್ಣ ಹೋಲಿಕೆ - ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಹೋಲುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಗಡಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ
- ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣ ದೃಶ್ಯಗಳು - ಬಹು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ವಿಷಯಗಳು ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮುನ್ನೆಲೆ/ಹಿನ್ನೆಲೆ
ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
AI ಆರಂಭಿಕ ಮುಖವಾಡವನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. QuickRemove ಕೊಡುಗೆಯಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು:
- ಎಡ್ಜ್ ಗರಿಗಳು - ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ನಡುವಿನ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಮೃದುಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
- ಮೃದುಗೊಳಿಸುವಿಕೆ - ಮೊನಚಾದ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
- ಬಣ್ಣ ನಿರ್ಮಲೀಕರಣ - ಮೂಲ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಬಣ್ಣವು ವಿಷಯದ ಅಂಚುಗಳ ಮೇಲೆ ರಕ್ತಸ್ರಾವವಾಗುವಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣದ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು
- ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಬ್ರಷ್/ಎರೇಸರ್ - ಉತ್ತಮ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳಿಗಾಗಿ AI ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು
ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್
AI ಹಿನ್ನೆಲೆ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆಯು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಪರ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಹಂತವನ್ನು ತಲುಪಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿಯೂ ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ - ಫೋಟೋಶಾಪ್ ಪರಿಣಿತರಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ ಹಿನ್ನೆಲೆ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.