Al hacer clic en "Eliminar Fondo", las GPU realizan miles de millones de operaciones. Desglosamos la tecnología desde Cálculo de Píxeles hasta Deep Learning.
Fase 1: Chroma Key
Lógica tradicional de "Pantalla Verde": Juicio matemático simple basado en diferencia de color.
Algoritmo Principal
Sonda de Píxel
Fase 2: Deep Learning (U²-Net)
Cómo la IA moderna entiende semántica compleja a través de "Estructura U Anidada".
Segmentación Semántica
A diferencia de la pantalla verde, la IA clasifica cada píxel: "Esto es una cara" vs "Esto es una hoja". Distingue por forma, textura y contexto.
Datos de Entrenamiento
Entrenado en datasets como COCO, DUTS, ADE20K. Ha visto retratos en miles de condiciones de iluminación.
¿Por qué U²-Net?
Las redes estándar pierden detalle al profundizar. U²-Net usa Estructura U Anidada para capturar semántica global y detalles locales eficientemente.
Fase 3: Alpha Matting e Incógnitas
Para bordes semitransparentes (cabello), la IA debe resolver una ecuación compleja.
Las máscaras suelen ser binarias (0 o 1). Bien para objetos sólidos, pero para cabello, humo, vidrio, necesitamos un Canal Alfa (0.0 - 1.0).
Concepto Clave: Trimap
El modelo aplica algoritmos costosos solo en píxeles "Desconocidos", infiriendo opacidad por correlación con píxeles vecinos.
Modelos IA Principales
Detección de saliencia SOTA, variante clave para remove.bg
Diseñado para Matting de Retrato en Tiempo Real, sin Trimap
Modelo de segmentación semántica general de Google
Flujo de Trabajo Industrial
Generar máscara de baja resolución vía CNN. Determinar contorno humano aproximado.
Identificar "Regiones Desconocidas" (ej: bordes de cabello), generar Trimap.
Resolver transparencia y aplicar corrección de color en la composición.