Wenn Sie auf "Hintergrund entfernen" klicken, führen GPUs Milliarden von Operationen aus. Wir zerlegen den Tech-Stack von Pixelberechnung bis Deep Learning wie ein Algorithmus-Ingenieur.
Phase 1: Chroma Key
Traditionelle "Greenscreen"-Logik: Einfache mathematische Entscheidung basierend auf Farbunterschieden.
Kernalgorithmus
Pixelsonde
Phase 2: Deep Learning (U²-Net)
Wie moderne KI komplexe Semantik und Details durch "Verschachtelte U-Struktur" versteht.
Semantische Segmentierung
Anders als beim Greenscreen interessiert sich die KI nicht für spezifische Farbwerte. Sie klassifiziert jeden Pixel via CNN: "Das ist ein Gesicht" vs "Das ist ein Blatt". Sie unterscheidet anhand von Form, Textur und Kontext.
Trainingsdaten
Trainiert auf Datensätzen wie COCO, DUTS, ADE20K mit zehntausenden gelabelten Bildern. Sie hat Porträts unter tausenden Lichtbedingungen gesehen.
Warum U²-Net?
Standard-Netzwerke verlieren Details, je tiefer sie werden. U²-Net nutzt eine Verschachtelte U-Struktur, um sowohl globale Semantik als auch lokale Details effizient zu erfassen. Kerntechnologie hinter Tools wie remove.bg.
Phase 3: Alpha Matting & Unbekannte
Für halbtransparente Kanten (wie Haare) muss die KI eine komplexe mathematische Gleichung lösen.
Segmentierungsmasken sind meist binär (0 oder 1). Gut für feste Objekte, aber für Haare, Rauch, Glas brauchen wir einen Alpha-Kanal (0.0 - 1.0 Graustufen).
Kernkonzept: Trimap
Das Modell wendet teure Matting-Algorithmen nur auf "Unbekannte" Pixel an und leitet die Vordergrund-Deckkraft aus umgebenden Pixel-Korrelationen ab.
Kern-KI-Modelle
SOTA Saliency Detection, Kernvariante für remove.bg
Entwickelt für Echtzeit-Porträt-Matting, Trimap-frei
Googles allgemeines semantisches Segmentierungsmodell
Industrie-Workflow
Low-Res Maske via CNN generieren. Grobe menschliche Umrisse bestimmen.
"Unbekannte Regionen" (z.B. Haarkanten) identifizieren, Trimap generieren.
Transparenz lösen und Color De-spill bei der Komposition anwenden.