🖼️ 图像抠图/背景去除 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现图像抠图/背景去除功能。这项技术能够自动分离图像中的前景物体和背景，广泛应用于图像编辑、产品展示和视觉内容创作等领域。
基本原理¶
图像抠图/背景去除技术基于图像分割模型，特别是语义分割和实例分割模型。这些模型能够识别图像中的不同对象，并为每个像素分配对应的类别标签或前景/背景标识。
近年来，基于深度学习的抠图技术取得了极大的进步，能够处理复杂的场景和精细的边缘细节，甚至能够处理半透明的物体（如头发和玻璃）。
Transformers.js 让我们能够在浏览器中直接使用这些强大的图像分割模型，无需将图像上传到第三方服务器，保护了用户的隐私同时提供了良好的用户体验。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现图像抠图/背景去除的基本示例：
应用场景¶
- 电子商务产品展示: 将产品图像与背景分离，创建统一的产品展示效果
- 照片编辑: 替换或模糊化原有背景，创造新的视觉效果
- 社交媒体内容: 创建具有特定背景或透明背景的头像和贴纸
- 视频会议背景: 实时分离人物与背景，应用虚拟背景
- 广告设计: 将产品或人物与原始背景分离，融入新的广告场景
- 混合现实应用: 将现实世界的物体融入虚拟环境
高级应用¶
- 批量处理: 自动处理大量图像，为电商平台或内容库生成统一风格的产品图
- 视频抠图: 扩展到视频序列，实现连续的背景去除效果
- 交互式微调: 添加用户交互界面，允许手动调整分割结果以处理复杂的边缘细节
- 多对象分离: 区分并单独处理图像中的多个前景对象
- 特定领域优化: 针对特定类型的图像（如人像、产品、动物等）使用专门训练的模型提高准确度