പ്രശ്നം
മനുഷ്യർക്ക് ലളിതമായി തോന്നുന്നത് - ഒരു ഫോട്ടോയുടെ "പ്രധാന വിഷയം" തിരിച്ചറിയുന്നത് - കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് അതിശയകരമാംവിധം സങ്കീർണ്ണമാണ്. ഒരു ചിത്രം നിറമുള്ള പിക്സലുകളുടെ ഒരു ഗ്രിഡ് മാത്രമാണ്. "ഈ പിക്സൽ ആണ് വ്യക്തി" എന്നും "ഈ പിക്സൽ അവരുടെ പിന്നിലെ ഭിത്തിയാണ്" എന്നും പറയുന്ന അന്തർലീനമായ ലേബലുകളൊന്നുമില്ല.
പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങൾ കളർ ത്രെഷോൾഡിംഗ് (ഒരു നിശ്ചിത വർണ്ണത്തിൻ്റെ എല്ലാ പിക്സലുകളും നീക്കം ചെയ്യുക) അല്ലെങ്കിൽ എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ (വസ്തുക്കൾക്കിടയിൽ അതിരുകൾ കണ്ടെത്തുക) പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ചു. ഇവ ലളിതമായ കേസുകൾക്കായി പ്രവർത്തിച്ചെങ്കിലും സങ്കീർണ്ണമായ രംഗങ്ങൾ, വിഷയത്തിനും പശ്ചാത്തലത്തിനും ഇടയിലുള്ള സമാന നിറങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ സങ്കീർണ്ണമായ വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവയിൽ പരാജയപ്പെട്ടു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് നൽകുക
ആധുനിക AI പശ്ചാത്തലം നീക്കംചെയ്യൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു - പ്രത്യേകിച്ചും, ഇമേജ് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ മോഡലുകൾ. ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിൻ്റെ ലളിതമായ പതിപ്പ് ഇതാ:
1. പരിശീലനം
ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ചിത്രങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, അവിടെ വിഷയം ഇതിനകം തന്നെ സ്വയം തിരിച്ചറിഞ്ഞു (ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നു). കാലക്രമേണ, മോഡൽ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നു: ആളുകൾ എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു, വസ്തുക്കൾ എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുന്നു, വിഷയങ്ങൾ പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. അരികുകൾ, ടെക്സ്ചറുകൾ, സന്ദർഭങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് പഠിക്കുന്നു.
2. അനുമാനം (മാതൃക ഉപയോഗിച്ച്)
പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലിന് മുമ്പൊരിക്കലും കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത ഒരു പുതിയ ഇമേജ് നിങ്ങൾ നൽകുമ്പോൾ, അത് പിക്സൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഒരു "മാസ്ക്" നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു - ഓരോ പിക്സലിനും ഫോർഗ്രൗണ്ട് (വിഷയം) അല്ലെങ്കിൽ പശ്ചാത്തലം ആയിരിക്കാനുള്ള സാധ്യത നൽകുന്ന ഒരു മാപ്പ്. ഉയർന്ന ആത്മവിശ്വാസമുള്ള ഫോർഗ്രൗണ്ട് പിക്സലുകൾ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു; ഉയർന്ന ആത്മവിശ്വാസമുള്ള പശ്ചാത്തല പിക്സലുകൾ നീക്കം ചെയ്തു.
3. എഡ്ജ് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ
മുൻഭാഗവും പശ്ചാത്തലവും തമ്മിലുള്ള പരിവർത്തനം നിർണായകമാണ്. ആധുനിക മോഡലുകൾ ഹാർഡ് ബൈനറി മുറിവുകളേക്കാൾ മൃദുവായ അരികുകൾ (ഭാഗിക സുതാര്യത) സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഇത് സ്വാഭാവികമായി കാണപ്പെടുന്ന ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ അരികുകൾക്ക് ചുറ്റും.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ജിപിയു പ്രധാനം
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഒരേസമയം ആയിരക്കണക്കിന് ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങളിലൂടെ ചിത്രങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. GPU-കൾ (ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ) കൃത്യമായി ഇത്തരത്തിലുള്ള സമാന്തര കണക്കുകൂട്ടലിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. ഒരു സിപിയുവിൽ 30 സെക്കൻഡ് എടുത്തേക്കാവുന്ന ഒരു ടാസ്ക്ക് ഒരു ജിപിയുവിൽ 2-3 സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ പൂർത്തിയാക്കാനാകും.
അതുകൊണ്ടാണ് QuickRemove പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ NVIDIA, AMD, Intel GPU-കളിൽ നിന്നുള്ള GPU ത്വരിതപ്പെടുത്തലിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നത്. വേഗത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗിനായി AI മോഡൽ നിങ്ങളുടെ ജിപിയുവിൽ നേരിട്ട് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അനുയോജ്യമായ ജിപിയു ലഭ്യമല്ലെങ്കിൽ, സോഫ്റ്റ്വെയർ സിപിയു പ്രോസസ്സിംഗിലേക്ക് മടങ്ങും - ഇത് ഇപ്പോഴും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടുതൽ സമയമെടുക്കും.
എന്താണ് AI മികച്ചത്
- ആളുകളും പോർട്രെയ്റ്റുകളും - ഇതാണ് ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉപയോഗം, മോഡലുകൾ അതിൽ നന്നായി പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു
- മൃഗങ്ങളും വളർത്തുമൃഗങ്ങളും - മോഡലുകൾ രോമങ്ങളും മൃഗങ്ങളുടെ രൂപങ്ങളും നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു
- ഉൽപ്പന്നങ്ങളും വസ്തുക്കളും - വ്യക്തമായ അതിരുകളുള്ള നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട വസ്തുക്കൾ
- വാഹനങ്ങൾ - കാറുകൾ, ബൈക്കുകൾ, സമാനമായ വസ്തുക്കൾ
- സങ്കീർണ്ണമായ പശ്ചാത്തലങ്ങൾ - തിരക്കേറിയതും വിശദവുമായ പശ്ചാത്തലങ്ങളിൽ നിന്ന് വിഷയങ്ങളെ വേർതിരിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും
AI-ക്കുള്ള വെല്ലുവിളികൾ
- സുതാര്യമായ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ - ഗ്ലാസ്, വെള്ളം, മറ്റ് കാണാവുന്ന വസ്തുക്കൾ എന്നിവ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളവയാണ് (ക്വിക്ക് റിമൂവിൽ ഇതിനുള്ള പ്രത്യേക കൈകാര്യം ചെയ്യലും ഉൾപ്പെടുന്നു)
- വർണ്ണ സാമ്യം - വിഷയവും പശ്ചാത്തലവും നിറത്തിൽ വളരെ സാമ്യമുള്ളപ്പോൾ, അതിരുകൾ കണ്ടെത്താൻ പ്രയാസമാണ്
- വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ രംഗങ്ങൾ - ഒന്നിലധികം ഓവർലാപ്പിംഗ് വിഷയങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ അവ്യക്തമായ മുൻഭാഗം/പശ്ചാത്തലം
പോസ്റ്റ്-പ്രോസസ്സിംഗ്
AI പ്രാരംഭ മാസ്ക് സൃഷ്ടിച്ച ശേഷം, പോസ്റ്റ്-പ്രോസസ്സിംഗ് ഫലം പരിഷ്കരിക്കുന്നു. QuickRemove ഓഫർ പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ:
- എഡ്ജ് തൂവലുകൾ - വിഷയവും പശ്ചാത്തലവും തമ്മിലുള്ള പരിവർത്തനം മൃദുവാക്കുന്നു
- മിനുസപ്പെടുത്തൽ - മുല്ലയുള്ള അരികുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു
- കളർ അണുവിമുക്തമാക്കൽ - യഥാർത്ഥ പശ്ചാത്തല വർണ്ണം വിഷയത്തിൻ്റെ അരികുകളിലേക്ക് ഒഴുകുന്നിടത്ത് കളർ ചോർച്ച നീക്കം ചെയ്യുന്നു
- മാനുവൽ ബ്രഷ്/ഇറേസർ - മികച്ച തിരുത്തലുകൾക്കായി AI നഷ്ടമായേക്കാം
താഴെ രേഖ
AI പശ്ചാത്തലം നീക്കംചെയ്യൽ നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ പ്രൊഫഷണൽ നിലവാരമുള്ള ഫലങ്ങൾ നൽകുന്ന ഒരു ഘട്ടത്തിലെത്തി. എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഇത് തികഞ്ഞതല്ലെങ്കിലും, ഇത് സാധാരണ ഉപയോഗ കേസുകളിൽ ഭൂരിഭാഗവും ശ്രദ്ധേയമായ കൃത്യതയോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു - ഫോട്ടോഷോപ്പ് വിദഗ്ധർക്ക് മാത്രമല്ല, എല്ലാവർക്കുമായി പശ്ചാത്തല നീക്കംചെയ്യൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാക്കുന്നു.