Ao clicar em "Remover Fundo", GPUs realizam bilhões de operações. Vamos detalhar a tecnologia do Cálculo de Pixels ao Deep Learning.
Fase 1: Chroma Key
Lógica tradicional "Tela Verde": Julgamento matemático simples baseado na diferença de cor.
Algoritmo Principal
Sonda de Pixel
Fase 2: Deep Learning (U²-Net)
Como a IA moderna entende semântica complexa via "Estrutura U Aninhada".
Segmentação Semântica
Diferente da tela verde, a IA classifica cada pixel: "Isto é um rosto" vs "Isto é uma folha". Distingue por forma, textura e contexto.
Dados de Treinamento
Treinado em datasets como COCO, DUTS, ADE20K. Viu retratos em milhares de condições de iluminação.
Por que U²-Net?
Redes padrão perdem detalhes ao aprofundar. U²-Net usa Estrutura U Aninhada para capturar semântica global e detalhes locais eficientemente.
Fase 3: Alpha Matting e Desconhecidos
Para bordas semitransparentes (cabelo), a IA precisa resolver uma equação complexa.
Máscaras geralmente são binárias (0 ou 1). Ok para objetos sólidos, mas para cabelo, fumaça, vidro, precisamos de um Canal Alfa (0.0 - 1.0).
Conceito Chave: Trimap
O modelo aplica algoritmos caros apenas em pixels "Desconhecidos", inferindo opacidade por correlação com pixels vizinhos.
Modelos IA Principais
Detecção de saliência SOTA, variante chave para remove.bg
Projetado para Matting de Retrato em Tempo Real, sem Trimap
Modelo de segmentação semântica geral do Google
Fluxo de Trabalho Industrial
Gerar máscara de baixa resolução via CNN. Determinar contorno humano aproximado.
Identificar "Regiões Desconhecidas" (ex: bordas de cabelo), gerar Trimap.
Resolver transparência e aplicar correção de cor na composição.