tooly

Görselden arka planı kaldır

İnsanları, ürünleri ve nesneleri otomatik olarak kesin. Sinir ağı tarayıcınızın içinde çalışır, fotoğraflar asla yüklenmez — tasarım için hazır saydam PNG alırsınız.

Dosyalarınız tarayıcınızdan asla çıkmaz

Nasıl kullanılır

  1. 1

    JPG, PNG veya WebP'yi kutuya bırakın ya da tıklayarak seçin.

  2. 2

    Yapay zeka nesneyi algılarken birkaç saniye bekleyin (model bir kez indirilir, yaklaşık 45 MB).

  3. 3

    Saydam PNG'yi indirin veya birkaç sonucu ZIP olarak alın.

Dekupe edilmiş bir görsel nerede işe yarar

Arka planı kaldırmak, bir fotoğrafı istediğiniz yere yerleştirebileceğiniz bir katmana dönüştürür. Tipik kullanımlar:

  • Düz beyaz veya saydam arka plan isteyen bir mağaza ya da pazar yeri için ürün fotoğrafları.
  • Herkesin aynı fonu paylaşması gereken profil fotoğrafları ve ekip sayfaları.
  • Bir kişinin veya nesnenin bir tasarımın üzerinde durduğu küçük resimler, afişler ve slaytlar.
  • Mesajlaşma uygulamaları veya baskı için çıkartmalar ve dekupe görseller.

Sonuç, nesnenin orijinal piksellerini koruduğu ve etrafındaki her şeyin saydamlaştığı bir PNG'dir; böylece onu sonradan herhangi bir rengin, renk geçişinin veya fotoğrafın üzerine koyabilirsiniz.

Nesne nasıl bulunur

Araç, ana ön plan nesnesini çevresinden ayırmak için eğitilmiş bir bölütleme ağı olan ISNet'i kullanır. Ağ, WebAssembly'ye derlenmiş ONNX Runtime motoru üzerinden tamamen tarayıcı sekmesinin içinde çalışır. Model dosyası yaklaşık 45 MB'lık kompakt bir 8 bit sürümdür; ilk çalıştırmada indirilir ve tarayıcı önbelleğinde tutulur, böylece sonraki ziyaretlerde işleme hemen başlar.

Her görsel için süreç şöyledir:

  1. Fotoğraf, ağın eğitildiği boyut olan 1024×1024 piksele ölçeklenir.
  2. Ağ, her pikselin tamamen arka plan ile tamamen ön plan arasında bir değer aldığı bir maske üretir.
  3. Maske, yumuşak enterpolasyonla görselinizin orijinal boyutlarına geri büyütülür.
  4. Maske, orijinal fotoğrafın alfa kanalı olur ve sonuç PNG olarak kaydedilir.

Bunun bilinmesi gereken iki sonucu var. Birincisi, çıktı orijinal çözünürlüğünüzü korur, çünkü 1024 pikselde yalnızca maske hesaplanır; nesnenin kendisi hiçbir zaman küçültülmez. İkincisi, maske kesin olarak açık ya da kapalı değil, yumuşaktır; bu yüzden saç, kürk ve hareket bulanıklığı gibi kenarlar keskin bir çizgiyle kesilmek yerine yavaş yavaş kaybolur. Bu genellikle daha doğal görünür, ancak yarı saydam kenarlarda eski arka plan renginin izinin kalabileceği anlamına da gelir.

İyi sonuç veren ve vermeyen fotoğraflar

Ağ tek ve belirgin bir nesne arar. En temiz sonuçları şu durumlarda alırsınız:

  • Nesne netse ve kadrajın büyük bir kısmını kaplıyorsa.
  • Nesne ile arka plan arasında renk veya parlaklık bakımından kontrast varsa.
  • Nesne tek bir kişi, hayvan, ürün veya araçsa.

Daha zor durumlar:

  • Birden çok nesne içeren kalabalık sahneler. Model hangisinin asıl nesne olduğunu tahmin etmek zorunda kalır; arka planın bazı kısımlarını tutabilir veya bir grubun bir kısmını atabilir.
  • Arka planla uyumlu nesneler. Beyaz masadaki beyaz bir kupa ya da koyu bir duvar önündeki koyu saç, bulanık veya eksik kenarlar verir.
  • Saydam ve yansıtıcı nesneler. Cam, su ve krom arka planı kendi içlerinden gösterir; hiçbir maske bunu temiz şekilde temsil edemez.
  • Çok geniş görseller. Görsel analiz için kareye sıkıştırıldığından uzun bir panorama yatay ayrıntı kaybeder ve ince detaylar gözden kaçabilir. Önce görseli kırparak nesneye yaklaşmak, maskeyi çoğu zaman belirgin şekilde iyileştirir.

Sonuç neredeyse doğruysa kenarları herhangi bir görsel düzenleyicide hızlıca rötuşlamak genellikle yeniden çekmekten daha hızlıdır.

Sonucu gideceği yere uydurmak

Saydam PNG dosyaları JPG'den büyüktür, çoğu zaman orijinal fotoğrafın iki ila beş katı; çünkü PNG sıkıştırması kayıpsızdır ve alfa kanalı ek veri getirir. Bu, tasarım işleri için sorun değildir, ancak bir web sayfası veya pazar yeri yüklemesi için ağırdır.

  • Düz bir arka plan için PNG'yi, saydam alanları beyazla veya seçtiğiniz herhangi bir renkle dolduran ve çok daha küçük bir dosya üreten PNG'yi JPG'ye dönüştür ile dönüştürün.
  • Daha küçük bir saydam dosya için onu resim boyutlandır ile gerçekten göstereceğiniz boyuta küçültün; 800 pikselde gösterilen 4000 piksellik bir dekupe, boşa giden baytlar demektir.
  • Tutarlı bir ürün kataloğu için tüm ürünleri aynı mesafeden çekin; böylece dekupe görseller benzer ölçekte çıkar.

Aynı anda birkaç fotoğraf bırakabilirsiniz. Fotoğraflar sırayla işlenir ve tek tek ya da birlikte ZIP olarak indirilebilir.

Cihaz gereksinimleri

Model kendi işlemcinizde çalıştığından hız donanımınıza bağlıdır. Yeni bir dizüstü bilgisayarda model yüklendikten sonra her görsel birkaç saniye sürer; eski telefonlarda bu çok daha uzun sürebilir. Bellek kullanımı görsel boyutuyla birlikte artar: 12 megapiksellik bir fotoğraf işleme sırasında birkaç yüz megabayt gerektirir; bu yüzden çok büyük görseller telefonlarda başarısız olabilir. Böyle bir durumda önce fotoğrafı boyutlandırın veya bir masaüstü tarayıcı kullanın. Hiçbir görsel cihazdan çıkmaz; bu da model önbelleğe alındıktan sonra aracın yavaş bir bağlantıda bile çalışmaya devam etmesi anlamına gelir.

SSS

Fotoğrafım bir sunucuya yükleniyor mu?

Hayır. Segmentasyon modeli (ISNet) WebAssembly ile yerel olarak çalışır. Görsel cihazınızdan asla çıkmaz.

İlk görsel neden daha uzun sürüyor?

Yapay zeka modeli bir kez indirilir (yaklaşık 45 MB) ve tarayıcınız tarafından önbelleğe alınır. Sonraki çalıştırmalar indirmeyi atlar ve birkaç saniye sürer.

En iyi ne çalışır?

Net bir nesnesi olan fotoğraflar: insanlar, evcil hayvanlar, ürünler, arabalar. Saç telleri veya cam gibi çok ince detaylar elle rötuş gerektirebilir.

Sonuç hangi formatta?

Her zaman saydam arka planlı PNG, orijinal çözünürlükte. Nesnenin arkasında düz renk istiyorsanız PNG JPG dönüştürücüyü kullanın.

Sınır var mı?

30 MB'a kadar dosyalar. Çok büyük görseller işlem sırasında çok bellek kullanır; telefonlarda 12 megapikselin altı en güvenlisidir.

Gerçekten ücretsiz ve filigransız mı?

Evet. Her şey cihazınızda çalıştığı için yansıtılacak sunucu maliyeti yok — filigran yok, kayıt yok, görsel sayısında sınır yok.

Ayrıca okuyun

İlgili araçlar