די פּראָבלעם
וואָס סימז פּשוט צו יומאַנז - ידענטיפיצירן די "הויפּט ונטערטעניק" פון אַ פאָטאָ - איז סאַפּרייזינגלי קאָמפּליצירט פֿאַר קאָמפּיוטערס. אַ בילד איז נאָר אַ גריד פון קאָלירט בילדצעלן. עס איז קיין טאָכיק פירמע וואָס זאגט "דעם פּיקסעל איז דער מענטש" און "דעם פּיקסעל איז די וואַנט הינטער זיי."
טראַדיציאָנעל אַפּראָוטשיז געניצט טעקניקס ווי קאָליר שוועללינג (אַרויסנעמען אַלע בילדצעלן פון אַ זיכער קאָליר) אָדער ברעג דיטעקשאַן (געפינען באַונדריז צווישן אַבדזשעקץ). די געארבעט פֿאַר פּשוט קאַסעס אָבער ניט אַנדערש מיט קאָמפּלעקס סינז, ענלעך פארבן צווישן ונטערטעניק און הינטערגרונט, אָדער ינטראַקאַט דעטאַילס.
אַרייַן מאַשין לערנען
מאָדערן אַי הינטערגרונט באַזייַטיקונג ניצט טיף לערנען - ספּאַסיפיקלי בילד סעגמענטאַטיאָן מאָדעלס. דאָ איז די סימפּלאַפייד ווערסיע פון ווי עס אַרבעט:
1. טראַינינג
א נעוראַל נעץ איז געוויזן מיליאַנז פון בילדער ווו די טעמע איז שוין מאַניואַלי יידענאַפייד (לייבאַלד). איבער צייַט, דער מאָדעל לערנט פּאַטערנז: ווי מענטשן קוקן ווי, ווי אַבדזשעקץ זענען שייפּט, ווי סאַבדזשעקץ אַנדערש פון באַקגראַונדז. עס לערנט צו דערקענען עדזשאַז, טעקסטשערז און קאָנטעקסט.
2. ינפעראַנס (ניצן די מאָדעל)
ווען איר געבן די טריינד מאָדעל אַ נייַע בילד וואָס עס האט קיינמאָל געזען פריער, עס אַנאַליזעס די פּיקסעל דאַטן און פּראָדוצירן אַ "מאַסקע" - אַ מאַפּע וואָס אַסיינז יעדער פּיקסעל אַ מאַשמאָעס צו זיין פאָרגראַונד (ונטערטעניק) אָדער הינטערגרונט. הויך-בטחון פאָרגראַונד בילדצעלן זענען געהאלטן; הויך-בטחון הינטערגרונט בילדצעלן זענען אַוועקגענומען.
3. עדזש האַנדלינג
די יבערגאַנג צווישן פאָרגראַונד און הינטערגרונט איז קריטיש. מאָדערן מאָדעלס דזשענערייט ווייך עדזשאַז (פּאַרטיייש דורכזעיקייַט) אלא ווי שווער ביינערי קאַץ. דאָס קריייץ נאַטירלעך-קוקן רעזולטאַטן, ספּעציעל אַרום קאָמפּלעקס עדזשאַז.
פארוואס גפּוס ענין
נעוראַל נעטוואָרקס פּראָצעס בילדער דורך טויזנטער פון מאַטאַמאַטיקאַל אַפּעריישאַנז סיימאַלטייניאַסלי. גפּוס (גראַפיקס פּראַסעסינג וניץ) זענען דיזיינד פֿאַר פּונקט דעם מין פון פּאַראַלעל קאַמפּיאַטיישאַן. א אַרבעט וואָס קען נעמען 30 סעקונדעס אויף אַ קפּו קענען פאַרענדיקן אין 2-3 סעקונדעס אויף אַ גפּו.
דאָס איז וואָס מכשירים ווי קוויקקרעמאָווע שטיצן גפּו אַקסעלעריישאַן פֿון NVIDIA, AMD און Intel GPUs. די אַי מאָדעל לויפט גלייַך אויף דיין גפּו פֿאַר שנעל פּראַסעסינג. אויב קיין קאַמפּאַטאַבאַל גפּו איז בנימצא, די ווייכווארג פאַלן צוריק צו קפּו פּראַסעסינג - עס נאָך אַרבעט, נאָר נעמט מער.
וואָס די אַי איז גוט אין
- מענטשן און בילדער - דאָס איז די מערסט פּראָסט נוצן, און מאָדעלס זענען געזונט טריינד אויף עס
- אַנימאַלס און פּעץ - מאָדעלס שעפּן פוטער און כייַע שאַפּעס געזונט
- פּראָדוקטן און אַבדזשעקץ - געזונט-דיפיינד אַבדזשעקץ מיט קלאָר באַונדריז
- וועהיקלעס - קאַרס, בייקס און ענלעך אַבדזשעקץ
- קאָמפּלעקס באַקגראַונדז - די אַי קענען באַזונדער סאַבדזשעקץ פון פאַרנומען, דיטיילד באַקגראַונדז
טשאַלאַנדזשיז פֿאַר אַי
- טראַנספּעראַנט אַבדזשעקץ - גלאז, וואַסער און אנדערע דורכקוק מאַטעריאַלס זענען טריקי (QuickRemove כולל ספּעציעל האַנדלינג פֿאַר דעם)
- קאָליר ענלעכקייט - ווען די ונטערטעניק און הינטערגרונט זענען זייער ענלעך אין קאָליר, באַונדריז זענען שווער צו דעטעקט
- גאָר קאָמפּליצירט סינז - קייפל אָוווערלאַפּינג סאַבדזשעקץ אָדער אַמביגיואַס פאָרגראַונד / הינטערגרונט
נאָך פּראַסעסינג
נאָך די אַי דזשענערייץ די ערשט מאַסקע, פּאָסט-פּראַסעסינג ראַפינירט די רעזולטאַט. מכשירים ווי QuickRemove פאָרשלאָגן:
- ברעג פעדערינג - סאָפאַנינג די יבערגאַנג צווישן ונטערטעניק און הינטערגרונט
- סמודינג - רידוסינג דזשאַגד עדזשאַז
- קאָליר דיקאַנטאַמאַניישאַן - רימוווינג קאָליר ספּיל ווו דער אָריגינעל הינטערגרונט פֿאַרב בלידז אויף די ונטערטעניק עדזשאַז
- מאַנואַל באַרשט / מעקער - פֿאַר פייַן קערעקשאַנז די אַי קען פאַרפירן
די דנאָ שורה
AI הינטערגרונט באַזייַטיקונג האט ריטשט אַ פונט ווו עס טראגט פאַכמאַן-קוואַליטעט רעזולטאַטן אין סעקונדעס. כאָטש עס איז נישט גאנץ אין יעדער סצענאַר, עס כאַנדאַלז די וואַסט מערהייַט פון פּראָסט נוצן קאַסעס מיט ימפּרעסיוו אַקיעראַסי - מאכן הינטערגרונט באַזייַטיקונג צוטריטלעך פֿאַר אַלעמען, ניט נאָר Photoshop עקספּערץ.