ວິທີການ ກຳ ຈັດພື້ນຫລັງ AI ເຮັດວຽກ - ຄູ່ມືທີ່ສົມບູນແບບ

ການລົບລ້າງພື້ນຫຼັງຂອງ AI ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neuron ຮຽນຮູ້ເລິກ - ຕົວຢ່າງແບບ ຈຳ ລອງການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບ - ເພື່ອແຍກຫົວຂໍ້ດ້ານໜ້າຈາກພື້ນຫຼັງໃນຮູບພາບໃດໆ. ບໍ່ຄືກັບວິທີການແບບດັ້ງເດີມທີ່ອີງໃສ່ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງສີ (ເຊັ່ນ: ຕົວເລືອກ chromatic) ຫຼື ການຕິດຕາມດ້ວຍມື (ເຊັ່ນ: ເຄື່ອງມືປື້ມ), ແບບ ຈຳ ລອງ AI ເຂົ້າໃຈວ່າສິ່ງຂອງເບິ່ງຄືແນວໃດ. ພວກເຂົາໄດ້ຖືກຝຶກສອນກ່ຽວກັບຮູບພາບທີ່ມີស្លាກເປັນລ້ານໆຢ່າງແລະຮຽນຮູ້ທີ່ຈະລະບຸຄົນ, ຜະລິດຕະພັນ, ສັດແລະສິ່ງຂອງໃນສະພາບແວດລ້ອມໃດໆ.

ລຶບພື້ນຫຼັງອອກຈາກຮູບພາບ

ບໍ່ມີການລົງທະບຽນທີ່ຕ້ອງການ. ໃຊ້ຟຣີ.

ວິທີການ ກຳ ຈັດພື້ນຫລັງ AI ເຮັດວຽກ - ຄູ່ມືທີ່ສົມບູນແບບ

ວິທີການ ກຳ ຈັດພື້ນຫລັງ AI ເຮັດວຽກ - ຄູ່ມືທີ່ສົມບູນແບບ - result

ຕົ້ນສະບັບ ຜົນ

ຄູ່ມືຂັ້ນຕອນຕໍ່ຂັ້ນຕອນ

ສົ່ງຮູບໃດໆຂຶ້ນໄປ

AI ຍອມຮັບ JPG, PNG, ຫຼື WebP ຮູບພາບຂອງເນື້ອໃນໃດໆ - ຮູບປັ້ນ, ຜະລິດຕະພັນ, ສັດ, ສິ່ງຂອງ, ສິລະປະ, ຫຼື screenshots.

ເຄືອຂ່າຍສະໝອງປະມວນຜົນຮູບ

AI ແລ່ນຮູບພາບຜ່ານເຄືອຂ່າຍ neuron ທີ່ເລິກເຊິ່ງ (ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນ U-Net ຫຼື SegFormer architecture) ເຊິ່ງຈັດປະເພດພິກເຊລແຕ່ລະອັນວ່າເປັນ "ພື້ນຫລັງ" ຫຼື "ພື້ນຫລັງ."

ສ້າງໜ້າກາກແສງສະຫວ່າງ

ເຄືອຂ່າຍສົ່ງອອກໜ້າກາກສີເຫລືອງທີ່ມີສີຂາວ = ດ້ານໜ້າ ແລະ ສີດຳ = ດ້ານຫຼັງ. ໜ້າກາກນີ້ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອສ້າງຜົນທີ່ສະຫວ່າງ.

ທົດລອງໃຊ້ມັນ - ຟຣີ →

ເຮັດແນວໃດເລືອກ RemoveBackgroundAI?

RemoveBackgroundAI ນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງການແບ່ງປະເພດ state-of-the-art ປັບປຸງສະເພາະສໍາລັບການກໍາຈັດພື້ນຫລັງໃນບັນດາປະເພດຮູບພາບທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ແບບຈໍາລອງຂອງພວກເຮົາແມ່ນໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໃຫມ່, ຮັບປະກັນວ່າມັນຈັດການເນື້ອໃນທາງວິຊາການຫຼ້າສຸດຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ.

100% ຟຣີ ບໍ່ມີການລົງທະບຽນ ພະລັງງານຂອງ AI 5s ຂະບວນການ

ຂໍ້ແນະນຳຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ

ແບບຢ່າງ AI ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດໃນຮູບພາບທີ່ພວກເຂົາໄດ້ຝຶກອົບຮົມ - ຮູບພາບຂອງຄົນ, ຜະລິດຕະພັນ, ແລະ ສິ່ງຂອງທົ່ວໄປທີ່ຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດ.
AI ຈັດການກັບຮູບພາບແຕ່ລະອັນຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ, ສະນັ້ນຄຸນນະພາບແມ່ນຄົງທີ່ ບໍ່ວ່າຈະເປັນຂະໜາດຂອງແບດເຕີລີ່.
ແບບຈໍາລອງ AI ທັນສະໄຫມ ຈັດການກໍລະນີ Edge (ຜົມ, ຫນັງ, ຄວາມສະຫວ່າງ) ທີ່ບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ສໍາລັບເຄື່ອງມືແບບດັ້ງເດີມ.
ຂັ້ນຕອນທັງ ໝົດ ໃຊ້ເວລາ 3-5 ວິນາທີໂດຍສະເລ່ຍ, ເມື່ອທຽບໃສ່ 10-30 ນາທີ ສຳ ລັບວິທີການແບບມືອາຊີບ.

ຄໍາຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ຕົວລຶບພື້ນຫຼັງແບບໃໝ່ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍສະໝອງທີ່ແບ່ງຮູບອອກເປັນສ່ວນ (U-Net, DeepLab, SegFormer architectures) ທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກຮູບທີ່ມີស្លាກເປັນລ້ານໆຮູບ. ແບບແບບເຫຼົ່ານີ້ຮຽນຮູ້ການຈັດອັນດັບພິກເຊລແຕ່ລະອັນເປັນພື້ນໜ້າ ຫຼື ພື້ນຫຼັງ.

AI ບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງ 95% + ໃສ່ຮູບພາບມາດຕະຖານ. ກໍລະນີທີ່ສັບສົນ (ຄວາມແຕກຕ່າງຕ່ ຳ, ຫົວຂໍ້ທີ່ບໍ່ປົກກະຕິ, ຮູບພາບສິລະປະ) ບາງຄັ້ງອາດຈະຕ້ອງການການປັບແຕ່ງແບບມືອາຊີບນ້ອຍ.

ຄູ່ມືທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ