Lorsque vous cliquez sur "Supprimer le fond", les GPU effectuent des milliards d'opérations. Nous décomposons la pile technologique du Calcul de Pixels au Deep Learning.
Phase 1 : Chroma Key
Logique traditionnelle "Écran Vert" : Jugement mathématique simple basé sur la différence de couleur.
Algorithme Principal
Sonde de Pixel
Phase 2 : Deep Learning (U²-Net)
Comment l'IA moderne comprend la sémantique complexe via une "Structure en U imbriquée".
Segmentation Sémantique
Contrairement à l'écran vert, l'IA classe chaque pixel : "C'est un visage" vs "C'est une feuille". Elle les distingue par forme, texture et contexte.
Données d'Entraînement
Entraîné sur des jeux de données comme COCO, DUTS, ADE20K. Il a vu des portraits sous des milliers de conditions d'éclairage.
Pourquoi U²-Net ?
Les réseaux standards perdent des détails en profondeur. U²-Net utilise une Structure en U Imbriquée pour capturer la sémantique globale et les détails locaux efficacement.
Phase 3 : Alpha Matting & Inconnues
Pour les bords semi-transparents (cheveux), l'IA doit résoudre une équation complexe.
Les masques sont généralement binaires (0 ou 1). OK pour les objets solides, mais pour cheveux, fumée, verre, il faut un Canal Alpha (0.0 - 1.0).
Concept Clé : Trimap
Le modèle applique des algorithmes coûteux uniquement sur les pixels "Inconnus", déduisant l'opacité par corrélation avec les pixels voisins.
Modèles IA Principaux
Détection saillance SOTA, variante clé pour remove.bg
Conçu pour Matting Portrait Temps Réel, sans Trimap
Modèle segmentation sémantique général de Google
Flux de Travail Industriel
Générer un masque basse rés via CNN. Déterminer le contour humain approximatif.
Identifier les "Régions Inconnues" (ex: bords des cheveux), générer Trimap.
Résoudre la transparence et appliquer la correction de déversement de couleur.