背景削除の仕組み
JPG、PNG、WebPをアップロードすると、ツールはセグメンテーションモデルU2-Netに画像を送ります。モデルは各ピクセルが主要な被写体に属するか背景に属するかを予測します。予測結果はアルファマスクになり、マスクを整えたうえで、背景のピクセルが完全に透明なPNGとして書き出されます。
設定は不要です。被写体は自動で検出され、被写体の元のピクセルはそのまま保たれます。透過PNGは任意の色、グラデーション、シーンの上に置けます。マーケットプレイス用に白背景へ合成するには、結果をPNGからJPGに通してください。
結果に期待できること
U2-Netは目立つ被写体の写真で学習しているため、人物、動物、机の上の商品、車など、ひとつの被写体が周囲からはっきり分かれているときに最も良く機能します。髪、毛、ガラスの縁のような細かい構造は1ピクセルずつ切り抜かれるのではなく近似され、被写体が背景に溶け込む低コントラストの場面では縁取りや穴が残ることがあります。
被写体がひとつで、鮮明かつ明るい写真が最もきれいな切り抜きになります。結果は1辺8000ピクセル、4000万画素までの元の解像度で返されます。それより大きい画像は黙って縮小されるのではなく、メッセージ付きで拒否されます。
主な用途
オンラインの出品者は、スマートフォンの写真を白背景のカタログ画像にします。採用担当者やゲーマー、フォーラム利用者は、背後の部屋が写り込まないアバターやプロフィール写真を作れます。デザイナーは写真から商品や人物を取り出し、バナー、サムネイル、スライドを組み立てます。
教師やマーケターはワークシートやコラージュ用に対象を切り抜き、誰でもマグカップやカードに印刷する前にごちゃついた背景を消せます。