「背景削除」をクリックした瞬間、サーバー上のGPUは何十億回もの浮動小数点演算を行っています。この記事では、アルゴリズムエンジニアのように、ピクセル計算からディープラーニングまでの技術スタックを解剖します。
フェーズ1：クロマキー技術 (Chroma Key)
伝統的な「グリーンスクリーン」の原理：色の違いに基づく単純な数学的判定。
コアアルゴリズム
ピクセルプローブ
フェーズ2：ディープラーニングモデル (U²-Net)
現代のAIが「ネストされたU字構造」を通じて複雑な意味と詳細を理解する方法。
セマンティックセグメンテーション
グリーンスクリーンとは異なり、AIは具体的な色値を気にしません。畳み込みニューラルネットワーク (CNN)を通じて各ピクセルを分類します：「これは人の顔」「これは葉っぱ」。色が似ていても、形、テクスチャ、文脈に基づいて区別します。
トレーニングデータ
COCO、DUTS、ADE20Kなど、数万枚のラベル付き画像を含むデータセットで学習。数千種類の照明条件下のポートレートを見てきたため、強力な汎化能力を持っています。
なぜ U²-Net なのか？
通常のネットワークは深くなるほど詳細が失われやすいです。U²-NetはネストされたU字構造を採用し、大域的な意味（それは人である）と局所的な詳細（それは髪の毛である）の両方を効率的に捉えます。これはremove.bgなどのツールの背後にある核心技術です。
フェーズ3：Alpha Matting と未知領域
半透明のエッジ（髪の毛など）の場合、AIは複雑な数学方程式を解く必要があります。
セグメンテーションマスクは通常、白か黒（0か1）です。固体の物体には問題ありませんが、髪、煙、ガラスなどの半透明物体には、アルファチャンネル（0.0〜1.0のグレースケール）が必要です。
核心概念：トライマップ (Trimap)
モデルは「未知領域」のピクセルに対してのみ高コストなMattingアルゴリズムを適用し、周囲のピクセルの色の相関関係から各ピクセルの前景比率を推測します。
コアAIモデル
SOTA 顕著性検出、remove.bgの核心バリアント
リアルタイムポートレートMatting向け、Trimap不要
Google開発の汎用セマンティックセグメンテーション
業界のワークフロー
原画像を入力し、CNNを通じて低解像度マスクを生成。大まかな人体の輪郭を特定。
「未知領域」（髪のエッジなど）を特定し、Trimapを生成。
透明度を計算し、合成時に色被り補正 (De-spill) を行う。