ပြဿနာ
လူသားများအတွက် ရိုးရှင်းပုံရသည်—“အဓိကအကြောင်းအရာ” ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ဓာတ်ပုံတစ်ပုံ — သည် ကွန်ပျူတာများအတွက် အံ့အားသင့်ဖွယ် ရှုပ်ထွေးသည်။ ပုံတစ်ပုံသည် ရောင်စုံ pixels ဇယားကွက်တစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်။ "ဤ pixel သည် လူဖြစ်သည်" ဟူသော မွေးရာပါ အညွှန်းမရှိပါ။ ပြီးတော့ "ဒီ pixel က သူတို့နောက်က နံရံပါ။"
သမားရိုးကျချဉ်းကပ်မှုများသည် အရောင်သတ်မှတ်ခြင်း (အချို့သောအရောင်တစ်ခု၏ pixels အားလုံးကို ဖယ်ရှားခြင်း) သို့မဟုတ် edge detection (အရာဝတ္ထုများကြား နယ်နိမိတ်များကို ရှာဖွေခြင်း) ကဲ့သို့သော ရိုးရာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းတို့သည် ရိုးရှင်းသော ကိစ္စများအတွက် လုပ်ဆောင်သော်လည်း ရှုပ်ထွေးသော မြင်ကွင်းများ၊ အကြောင်းအရာနှင့် နောက်ခံကြားရှိ ဆင်တူအရောင်များ၊ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော အသေးစိတ်အချက်အလက်များဖြင့် မအောင်မြင်ပါ။
Machine Learning ကိုဝင်ပါ။
ခေတ်မီ AI နောက်ခံဖယ်ရှားခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည် — အထူးသဖြင့်၊ ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းပုံစံများကို အသုံးပြုသည်။ ဤသည်မှာ ၎င်းအလုပ်လုပ်ပုံ၏ ရိုးရှင်းသောဗားရှင်းဖြစ်သည်-
1. သင်တန်း
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် အကြောင်းအရာကို ကိုယ်တိုင်ဖော်ထုတ်ပြီး (တံဆိပ်တပ်ထားသည်) သန်းပေါင်းများစွာသော ရုပ်ပုံများကို ပြသထားသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ မော်ဒယ်သည် ပုံစံများကို သင်ယူသည်- လူတို့၏ပုံပန်းသဏ္ဍာန်၊ အရာဝတ္ထုများ ပုံသဏ္ဍာန်ပုံသဏ္ဍာန်၊ နောက်ခံများနှင့် ဘာသာရပ်များသည် မည်ကဲ့သို့ ကွဲပြားသည်ကို လေ့လာသည်။ ၎င်းသည် အစွန်းများ၊ အသွင်အပြင်များနှင့် အကြောင်းအရာများကို အသိအမှတ်ပြုရန် သင်ယူသည်။
2. Inference (ပုံစံကိုအသုံးပြုခြင်း)
သင်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသောမော်ဒယ်ကို ယခင်ကမမြင်ဖူးသောပုံအသစ်တစ်ခုပေးသောအခါ၊ ၎င်းသည် pixel ဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး "mask" ကိုထုတ်ပေးသည် — pixel တစ်ခုစီကို ရှေ့ဘက် (အကြောင်းအရာ) သို့မဟုတ် နောက်ခံဖြစ်နိုင်ခြေကို သတ်မှတ်ပေးသည့်မြေပုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယုံကြည်မှုမြင့်မားသော ရှေ့ဘက်ပစ်ဇယ်များကို သိမ်းဆည်းထားသည်။ ယုံကြည်မှုမြင့်မားသော နောက်ခံ pixel များကို ဖယ်ရှားသည်။
3. Edge ကိုင်တွယ်ခြင်း။
ရှေ့နှင့်နောက်ခံအကြား အသွင်ကူးပြောင်းရေးသည် အရေးကြီးသည်။ ခေတ်မီမော်ဒယ်များသည် hard binary ဖြတ်တောက်ခြင်းထက် ပျော့ပျောင်းသောအနားများ (တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပွင့်လင်းမြင်သာမှု) ကို ထုတ်ပေးသည်။ ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော အစွန်းများတဝိုက်တွင် သဘာဝဆန်သော ရလဒ်များကို ဖန်တီးပေးသည်။
ဘာကြောင့် GPU တွေက အရေးကြီးတာလဲ။
အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်ပေါင်း ထောင်ပေါင်းများစွာကို တပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်သည်။ GPUs (Graphics Processing Units) များသည် ဤမျဉ်းပြိုင်တွက်ချက်မှုမျိုးအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ CPU တွင် စက္ကန့် 30 ကြာနိုင်သော အလုပ်တစ်ခုသည် GPU ပေါ်တွင် 2-3 စက္ကန့်အတွင်း ပြီးမြောက်နိုင်သည်။
ထို့ကြောင့် QuickRemove ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် NVIDIA၊ AMD နှင့် Intel GPU များမှ GPU အရှိန်မြှင့်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ AI မော်ဒယ်သည် မြန်ဆန်သော လုပ်ဆောင်မှုအတွက် သင်၏ GPU ပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်သည်။ တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော GPU မရရှိနိုင်ပါက၊ ဆော့ဖ်ဝဲသည် CPU လုပ်ဆောင်ခြင်းသို့ ပြန်လည်ရောက်ရှိသွားသည် — ၎င်းသည် အလုပ်လုပ်ဆဲဖြစ်ပြီး အချိန်ပိုကြာပါသည်။
AI က ဘာတွေကောင်းလဲ။
- လူများနှင့် ပုံတူများ — ၎င်းသည် အသုံးအများဆုံးကိစ္စဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်များကို ကောင်းစွာလေ့ကျင့်ထားသည်။
- တိရစ္ဆာန်များနှင့် အိမ်မွေးတိရစ္ဆာန်များ — မော်ဒယ်များသည် သားမွေးနှင့် တိရစ္ဆာန်ပုံစံများကို ကောင်းမွန်စွာကိုင်တွယ်သည်။
- ထုတ်ကုန်များနှင့် အရာဝတ္ထုများ — ရှင်းလင်းသော နယ်နိမိတ်များရှိသည့် ကောင်းစွာသတ်မှတ်ထားသော အရာများ
- ယာဉ်များ — ကားများ၊ စက်ဘီးများနှင့် အလားတူအရာများ
- ရှုပ်ထွေးသောနောက်ခံများ — AI သည် အကြောင်းအရာများကို အလုပ်များပြီး အသေးစိတ်နောက်ခံများမှ ခွဲခြားနိုင်သည်။
AI အတွက် စိန်ခေါ်မှုများ
- ဖောက်ထွင်းမြင်ရသော အရာများ — ဖန်၊ ရေနှင့် အခြားမြင်ရသည့်အရာများသည် ဆန်းကျယ်ပါသည် (အမြန်ဖယ်ရှားရန် ဤအရာအတွက် အထူးကိုင်တွယ်မှု ပါ၀င်သည်)
- အရောင်တူညီခြင်း — ဘာသာရပ်နှင့် နောက်ခံသည် အရောင်အလွန်ဆင်တူသောအခါ နယ်နိမိတ်များကို သိရှိရန် ပိုမိုခက်ခဲသည်။
- အလွန်ရှုပ်ထွေးသော မြင်ကွင်းများ — ထပ်နေသည့် အကြောင်းအရာများစွာ သို့မဟုတ် မရေရာသော နောက်ခံ/နောက်ခံ
Post-Processing
AI သည် ကနဦးမျက်နှာဖုံးကို ထုတ်ပေးပြီးနောက်၊ လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် ရလဒ်ကို သန့်စင်စေသည်။ QuickRemove ကမ်းလှမ်းချက်ကဲ့သို့သော ကိရိယာများ-
- Edge feathering — အကြောင်းအရာနှင့် နောက်ခံအကြား အသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ပျော့ပြောင်းစေသည်။
- ချောမွေ့စေခြင်း - အထွတ်အထိပ်များကို လျှော့ချခြင်း။
- အရောင်ညစ်ညမ်းခြင်း — မူလနောက်ခံအရောင်မှ အရာဝတ္ထုအနားများပေါ်သို့ ထွက်လာသည့် အရောင်ယိုဖိတ်မှုကို ဖယ်ရှားခြင်း
- လက်ဖြင့် စုတ်တံ/ခဲဖျက် — ကောင်းမွန်သော ပြုပြင်မှုများအတွက် AI သည် လွတ်သွားနိုင်သည်။
အောက်ခြေလိုင်း
AI နောက်ခံဖယ်ရှားခြင်းသည် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အရည်အသွေးရလဒ်များ ထုတ်ပေးသည့်နေရာသို့ ရောက်ရှိသွားပါသည်။ အခြေအနေတိုင်းတွင် ပြီးပြည့်စုံမှုမရှိသော်လည်း၊ ၎င်းသည် Photoshop ကျွမ်းကျင်သူများသာမက လူတိုင်းအတွက်ပါ နောက်ခံဖယ်ရှားခြင်းကို တိကျသေချာမှုဖြင့် အသုံးပြုလေ့ရှိသော အများစုကို စွဲမက်ဖွယ်တိကျမှုဖြင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသည်။