1.gimp怎样抠
2.传统的自动自动图像抠图算法
3.Google AI算法使用在人像自拍模式进行精准的抠图Alpha 遮罩
4.用了AI算法一键抠图，真的抠图抠图道德吗？
5.ai一键擦除衣物算法是合法的么
6.喜报皮卡智能（PicUP.AI）一键抠图算法模型斩获全球第二，中国第一
gimp怎样抠
用鼠标在前景、背景上标明哪部分属于前景，源码源码哪部分属于背景，自动自动程序就会用快速抠图算法自动地把前景抠出来。抠图抠图视频源码cms程序包括三部分功能：
快速抠图，算法算法快速抠图算法对所有的源码源码图像都适用，不要求前景、自动自动背景对比分明，抠图抠图也不要求背景是算法算法单色背景；手工调整，对快速抠图算法抠出来的源码源码不够准确的前景边界线进行调整；换背景，将抠出来的自动自动前景放在别的背景图上，或把原来的抠图抠图背景换成单色背景。
传统的算法算法图像抠图算法
传统的图像抠图技术主要分为两大类：一是基于颜色采样的方法，二是基于传播的方法。
基于颜色采样的方法基于这样一个假设：图像中的局部区域颜色连续，颜色相近的像素点其Alpha matte值也相近。这种方法通过采样未知像素周围已知的背景和前景像素，来估计未知像素的Alpha matte值。不同的抠图技术采用不同的策略，例如基于三分图的参数化方法，它假定前景和背景像素均服从高斯分布，通过活动窗口对未知区域的像素进行采样，并将采样得到的前景样本和背景样本进行聚类，建立各自的颜色分布，然后将未知区域的像素划分到前景或背景的不同簇中，以此实现抠图。然而，这种方法基于贝叶斯统计，却忽略了全局信息。Global Matting则通过利用图像中可用的样本进行全局采样，并引入代价函数来解决样本选择过程中的不确定性。算法首先计算用户提供的三分图中所有由前景和背景像素组成的N×N矩阵，作为其候选样本搜索空间，将候选样本的搜索空间匹配视为采样问题。Shahrian等人进一步改进了全局采样方法，将三分图前景、背景边界的像素作为候选样本空间，使用随机搜索算法在已知像素中为未知像素寻找最佳匹配的样本对，这样不仅考虑了颜色相似度问题，还利用了图像像素间的空间距离关系以及更高阶的图像纹理特征。
基于传播的方法则认为图像的局部区域满足平滑性质，通过已知区域构建局部平滑的能量函数，从而计算得到Alpha matte，然后将Alpha matte传播到未知区域中。这样做可以利用临近像素的相关性，以减少由于颜色采样中样本选取不当所导致的错误。典型的基于传播的方法将图像的透明度视为图像本身的一种特性梯度场。用户在确定梯度场的边界后，通过求解泊松(Poisson)方程得到Alpha matte。Levin等人通过计算闭合解，构建了颜色线性模型(Color-line model)，他们认为在局部区域内，前景和背景可以表示为某两种颜色的线性组合，区域内像素的osflagblock源码分析前景和背景分布在RGB空间中的同一直线上，这种方法推导出来的矩阵L称为拉普拉斯抠图矩阵(Laplacian Matting Matrix)。类似的基于闭合解的抠图方法还有文献中的描述。KNN Matting则是基于Nonlocal matting的非局部原理对像素相似度矩阵和代价函数进行了改进，增强了抠图效果。
Google AI算法使用在人像自拍模式进行精准的抠图Alpha 遮罩
图像抠图是提取精确的alpha抠图的过程，该抠图将图像中的前景和背景对象分开。这项技术传统上用于**制作和摄影行业，用于图像和视频编辑，例如背景替换、合成散景和其他视觉效果。图像抠图假设图像是前景和背景图像的合成，因此每个像素的强度是前景和背景的线性组合。然而，这种类型的分割无法处理包含精细细节的自然场景，例如头发和毛发，这需要为前景对象的每个像素估计透明度值。
与分割蒙版不同，Alpha遮罩通常非常精确，可以保留发束级别的头发细节和准确的前景边界。尽管最近的深度学习技术在图像抠图方面显示出了潜力，但仍然存在许多挑战，例如生成准确的地面真实alpha遮罩、改进对野外图像的泛化以及在处理高分辨率图像的移动设备上执行推理。
在Pixel 6中，Google通过引入一种新方法来从自拍图像中估计高分辨率和准确的alpha遮罩，从而显着改善了在人像模式下拍摄的自拍照的外观。在合成景深效果时，使用alpha遮罩可以让Google提取更准确的拍摄对象轮廓，并具有更好的前景与背景分离。这允许拥有各种发型的用户使用自拍相机拍摄漂亮的人像模式照片。
使用新的高质量Alpha遮罩相比，使用低分辨率和粗糙Alpha遮罩的自拍照片的人像模式效果。Google训练了一个由一系列编码器-解码器块组成的全卷积神经网络，以逐步估计高质量的alpha遮罩。Google将输入RGB图像与作为输入传递给网络的粗糙alpha遮罩（使用低分辨率人物分割器生成）连接在一起。新的Portrait Matting模型使用MobileNetV3主干和浅层（即，层数较少）解码器首先预测在低分辨率图像上运行的精细低分辨率alpha遮罩。然后Google使用浅编码器-解码器和一系列残差块来处理高分辨率图像和上一步中精炼的alpha遮罩。
该网络从彩色图像和初始粗糙alpha遮罩中预测出高质量的alpha遮罩。Google使用MobileNetV3骨干网和浅层解码器首先预测精细的低分辨率alpha matte。然后Google使用浅编码器-解码器和一系列残差块来进一步细化最初估计的alpha matte。最新的图像抠图深度学习工作依赖于手动注释的每像素alpha遮罩，用于将前景与背景分开，这些遮罩是使用图像编辑工具或绿屏生成的。这个过程很乏味，并且不适合生成大型数据集。此外，它通常会产生不准确的alpha遮罩和被污染的前景图像（例如，来自背景的反射光或“绿色溢出”）。此外，这并不能确保主体上的照明与新背景环境中的照明保持一致。
为了应对这些挑战，Portrait Matting使用自定义体积捕获系统Light Stage生成的高质量数据集进行训练。与以前的数据集相比，这更真实，springboot源码加载因为重新照明允许前景主体的照明与背景相匹配。此外，Google使用来自野外图像的伪地面真实alpha遮罩来监督模型的训练，以提高模型的泛化能力，如下所述。这个地面实况数据生成过程是这项工作的关键组成部分之一。
该方法的工作原理是记录对象在照明背景下的剪影作为照明条件之一。此外，Google捕获了一个干净的背景照明板。剪影图像，除以干净的车牌图像，提供了一个真实的alpha遮罩。然后，Google使用基于深度学习的抠图网络将记录的alpha抠图外推到Light Stage中的所有相机视点，该抠图网络利用捕获的干净板作为输入。这种方法允许Google将alpha遮罩计算扩展到不受约束的背景，而无需专门的时间复用照明或干净的背景。这种深度学习架构仅使用使用比率抠图方法生成的地面实况抠图进行训练。
从Light Stage的所有相机视点计算的alpha遮罩利用每个主体的反射场和Google的地面真实遮罩生成系统生成的alpha遮罩，Google可以使用给定的HDR照明环境重新照亮每张肖像。Google按照alpha混合方程将这些重新照射的对象合成到与目标照明相对应的背景中。然后通过将虚拟相机定位在中心并进行光线追踪，从HDR全景图生成的背景图像从相机的投影中心进入全景。Google确保投影到全景图中的视图与其重新照明的方向相匹配。Google使用不同焦距的虚拟相机来模拟消费级相机的不同视野。该管道通过在一个系统中处理抠图、重新照明和合成来生成逼真的合成，然后Google用它来训练肖像抠图模型。
使用地面实况生成的alpha遮罩在不同背景（高分辨率HDR地图）上合成图像使用野外肖像进行训练监督为了缩小使用Light Stage生成的肖像和野外肖像之间的差距，Google创建了一个管道来自动注释野外照片，生成伪地面真实alpha遮罩。为此，Google利用Total Relighting中提出的Deep Matting模型创建了一个模型集合，该模型可以从野外图像中计算多个高分辨率alpha遮罩。Google在使用Pixel手机在内部拍摄的大量肖像照片数据集上运行此管道。此外，在此过程中，Google通过对不同比例和旋转的输入图像进行推断来执行测试时间增强，最后在所有估计的alpha遮罩中聚合每个像素的alpha值。生成的alpha遮罩根据输入RGB图像进行视觉评估。感知上正确的alpha遮罩，即遵循对象的轮廓和精细细节（例如，头发），被添加到训练集中。在训练期间，两个数据集都使用不同的权重进行采样。使用提出的监督策略将模型暴露在更多种类的场景和人体姿势中，提高了它对野外照片的预测（模型泛化）。
使用深度抠图模型和测试时间增强的集合估计的伪地面真实alpha遮罩肖像模式自拍肖像模式效果对主体边界周围的错误特别敏感（见下图）。例如，由于使用粗糙的alpha遮罩而导致的错误会使焦点始终集中在对象边界或头发区域附近的背景区域上。使用高质量的alpha遮罩使Google能够更准确地提取拍摄对象的轮廓并改善前景与背景的分离。
Google通过提高Alpha遮罩质量，减少最终渲染图像中的错误，并改善头发区域和主体边界周围模糊背景的源码评估报告外观，使Pixel 6上的前置摄像头人像模式变得更好。此外，Google的ML模型使用涵盖各种肤色和发型的各种训练数据集。您可以通过使用新的Pixel 6手机自拍来试用这个改进版的人像模式。
与使用新的高质量Alpha遮罩相比，使用粗糙Alpha遮罩的自拍照片的人像模式效果。
用了AI算法一键抠图，真的道德吗？
1. 我个人并不认为这种算法是合法和道德的。首先，它侵犯了人们的隐私权和尊严，可能导致个人的裸露照片被不当使用。其次，这种算法可能助长和增加了网络性骚扰和恶意行为的风险，对社会公德和风气造成严重影响。
2. 以下是一些提供一键去除衣物效果的软件：
- 马赛克去除工具
- AI特效神器
- AI抠图精灵
- AI算法一键去衣
- 美图秀秀
- 醒图
3. 然而，在年6月日，一位美国程序员开发了一种利用AI算法一键移除女性身上衣物的程序，这一事件引发了全球的争议。
4. AI一键去除衣物和P图神器能够移除衣物。以下是一些能够去除衣物的手机P图软件，为用户提供了众多优质且好用的选择。
ai一键擦除衣物算法是合法的么
ai算法一键去除衣物网站
1、我不认为这种算法是合法和道德的。首先，这种算法违反了人们的隐私权和尊严，可能导致该人的裸露照片被滥用。其次，这种算法鼓励和增加了网络性骚扰和恶意行为的风险，会严重影响社会公德和风气。2、一键去除衣物的软件如下：马赛克去除工具。AI特效神器。AI抠图精灵。AI算法一键去衣。美图秀秀。醒图。
3、但是在年6月日一位美国程序员研究出一种用AI算法一键移除女性身上的衣物的程序引起世界争论。
4、ai一键去除衣物和P图神器可以P掉衣服。能p掉衣服的手机p图软件合集为广大的用户带来了超多优质又好用的手机P图软件。
假期打卡用这些Ai修图神器 1、Ai作画秀Ai作画秀app下载，一款无需我们学习技术的手机绘画软件，综合了更为便捷的设置。Ai作画秀一键生成绘画软件只需要输入一个提示语，选择一种艺术风格，然后看着AI作画在几秒钟内将你的想法变成现实。2、就数千途Ai智能修图了。它为摄影师量身打造的千途在线修图，可以获得自己想要的。
3、千途Ai智能修图是一个专家级的Ai智能修图平台。借助这个软件，mint源码阅读批量修图，就可以获得全新的体验。这个是AI智能操作，所以便于使用它。
AI如何擦除照片上的某部分? 把需要擦除的部分用选框工具框选成选区，根据设想，用“仿制图章工具”填充其他图像。或用橡皮擦工具清除。视你的需要和具体情况来定。先打开ai中的层面板，按住键盘上的换档键，然后点击目前所选物的绿色方块。然后选择钢笔工具，将钢笔工具的内部填充模式/边填充模式设置为不填充。然后，使用钢笔工具来选择图形中需要保留的部分。
首先，展开图层面板，按住键盘上的shift键，再点击当前已选择对象的蓝色小方块（有蓝色小方块的表示当前选择的项目），以便将其取消选择。然后，再选中钢笔工具，将钢笔工具的内部填充模式、边线填充模式均设为不填充。
你好！AI软件擦除画多余的部分可以按照如下方式进行：工作区外的部分，导出时候点使用画板，导出就没有画板之外的东西了。或者做完 了用切刀画一下整个要保留的区域，然后全选右键 ，创建剪切模板。
什么软件可以把衣服去掉? Photoshop：这是一款功能强大的图像处理软件，可以使用其“修复画笔”工具来去除衣物。 GIMP：这是一款免费的开源图像处理软件，也可以使用其“修复画笔”工具来去除衣物。除了Photoshop之外，还有一些专业的编辑软件可以用来去掉上的衣服，比如Zoner Photo Studio、GIMP、CorelDRAW等。这些软件都提供了类似于Photoshop的工具，但有些操作上可能更为简单。
没有这样的软件，PS是可以P图的但是不可能把衣服P掉，但是的确有办法实现这个目的，但是其完成过程不是你说的P掉，而是移头换面。
Photoshop也行。方法多边形套索工具选择衣服。CTRL+J，选择-加载选择，羽化打开衣服材质，将工具移入。选择反向删除将混合模式更改为叠加。选择反转图像-调整-色调饱和度。拿出你最喜欢的衣服颜色。
一键去除衣物 1、Photoshop：这是一款功能强大的图像处理软件，可以使用其“修复画笔”工具来去除衣物。 GIMP：这是一款免费的开源图像处理软件，也可以使用其“修复画笔”工具来去除衣物。2、若用户指的是在剪辑同款的时候取消操作，只需点击返回，然后选择退出就可以取消了，若用户想要剪辑同款的话，只需打开剪映app，进入app后点击切换到剪同款页面，当然有些手机自带魔法消除，也可以在手机上自行去掉。
3、去衣服p图软件主要有美图秀秀、美颜相机、b咔叽相机、Faceu激萌、天天P图、Photoshop、最美证件照、snapseed、王者荣耀全民天天p图、女生一键去衣软件、疯狂变脸等。
4、ai一键去除衣物app特色：这是一款十分强大的手机P图软件，在这里你可以P成你需要的任何样子。大家喜欢的样子你都有，直接帮你一键美颜，让你时刻体验你的美，相机照亮你的美。
5、想要去除照片上的衣服，首先应该在应用市场现在一个美图秀秀，并且在手机主界面上打开美图秀秀，点右上角“打开”按钮，从中搜索出一张我们要修改的照片。
手机一键去除衣物p图软件 1、Photoshop：这是一款功能强大的图像处理软件，可以使用其“修复画笔”工具来去除衣物。 GIMP：这是一款免费的开源图像处理软件，也可以使用其“修复画笔”工具来去除衣物。2、ai一键去除衣物app特色：这是一款十分强大的手机P图软件，在这里你可以P成你需要的任何样子。大家喜欢的样子你都有，直接帮你一键美颜，让你时刻体验你的美，相机照亮你的美。
3、想要去除照片上的衣服，首先应该在应用市场现在一个美图秀秀，并且在手机主界面上打开美图秀秀，点右上角“打开”按钮，从中搜索出一张我们要修改的照片。
4、p图软件和抠图软件嗨格式抠图大师好用，嗨格式抠图大师是一款智能抠图软件，智能AI识别，一键自动抠图，精准细节处理，适用于电商、营销设计、日常生活、办公等各类场景，精确识别需要保留的主体，并移除多余背景，让抠图更加便捷。
喜报皮卡智能（PicUP.AI）一键抠图算法模型斩获全球第二，中国第一
人工智能AI技术在全球科技领域的不断进步与创新下，已经深入影响着我们的生活与工作。在这其中，图像处理技术，尤其是AI抠图技术，作为一项关键应用，更是备受瞩目。AI抠图技术通过模拟与扩展人的智能，实现从图像中精准提取前景的目标，广泛应用于航天航空、影视特效、虚拟现实等多个领域。
然而，精准抠图技术面临着复杂挑战，特别是处理毛发、透明物体等细节时，往往需要大量的专业知识与技术积累。传统的抠图方法往往难以满足用户对于细节精准度的高要求，常常导致合成效果不佳，需要额外进行图像精修。为解决这一行业难题，皮卡智能（PicUP.AI）项目汇聚全球算法精英，组建顶级算法科学家团队，历经个月的研发，投入万张各类图形的不断测试，以及台Nvidia V GPU的顶级算力支持，成功研发出全新的一键抠图算法模型。
这一成果在国际知名的Alpha Matting Evaluation Website（ alphamatting.com）上取得了全球第二、全国第一的优异成绩，标志着中国AI团队在人工智能图像领域的重大突破。中国企业在国际AI领域中的表现得到了进一步提升，显示出了在图像处理技术上的实力与创新力。
阿尔法抠图评估网站作为全球顶尖的抠图算法模型测试平台，提供公平、公开的测试数据和性能评价指标，是中国AI智能图像学术界与国际同行进行技术交流与合作的重要平台。在这一榜单中，除了皮卡智能外，还包括了AI独角兽旷世（Face++）、阿里巴巴集团等知名企业，以及来自上海交大的算法团队和美国波特兰州立大学的算法团队。
面对未来，皮卡智能将继续努力，不断优化算法产品，提供更优质的服务与体验。同时，为了回馈新老客户，皮卡智能推出免费送月卡活动。通过邀请注册，用户不仅可以享受高清大图和API服务，还有机会获得额外的点数和包月卡奖励。这不仅为用户提供了更多的选择与便利，也进一步推动了AI技术在图像处理领域的应用与发展。
皮卡智能2.0机器人抠图去背景版本已全面更新，用户只需进入通用抠图即可体验。无论是电脑用户还是手机端，只需关注公众号即可获取相应菜单，畅享AI抠图带来的高效与便捷。在享受技术带来的便利的同时，皮卡智能期待与广大用户携手前行，共同探索AI技术在图像处理领域的无限可能。
一键抠图1：Python实现人像抠图 (Portrait Matting)
一键抠图1：Python实现人像抠图 (Portrait Matting)
本文介绍一键人像抠图项目系列之《Python实现人像抠图 (Portrait Matting)》。本项目基于MODNet算法，对模型进行压缩和优化，以实现头发级精细人像抠图效果。项目提供高精度和轻量化快速版人像抠图，支持Python、C++和Android多个版本。
MODNet算法在无需辅助信息的情况下，实现Alpha预测，提供实时Matting，显著提升了基于深度学习的Matting应用价值。本文详细介绍了项目结构、依赖安装、数据集、MODNet模型、示例测试效果和源码下载。高精度人像抠图和快速人像抠图演示了不同版本的性能差异。
MODNet模型学习包括语义部分、细节部分和融合部分。项目在复现MODNet基本效果的基础上，进行了轻量化和优化，包括高精度、快速和超快人像抠图模型。百度PaddleSeg团队也复现了MODNet算法，并提供了更丰富的backbone模型选择。
项目提供Python实现的抠图功能，测试方法简单易行。通过演示的GIF和测试效果，展示了Python版本视频抠图和高精度/快速人像抠图的差异。项目源码在指定地址下载，包含完整代码。
对于需要C++实现的用户，后续文章将介绍一键抠图2：C/C++实现人像抠图 (Portrait Matting)。对于Android平台部署，后续文章将介绍一键抠图3：Android实现人像抠图 (Portrait Matting)。欢迎关注系列文章，获取更多一键人像抠图解决方案。
抠图中的注意力机制HAttMatting---让抠图变得如此简单！
抠图中的注意力机制HAttMatting---让抠图变得如此简单！
导读图像抠图（Image Matting）是一个重要研究课题，广泛应用于工业界和视觉研究领域。从年至今，众多学者贡献了如GrabCut、Guided Filter、Closed Form Matting、Poisson Matting、Bayesian Matting等创新成果。这些算法在好莱坞大片、迪士尼动画、Office及Adobe PhotoShop中发挥着关键作用。
抠图问题的核心在于确定图像的前景、背景与alpha matte（即alpha通道）。alpha matte用于描述前景与任意背景的合成，与原图大小相同，每个像素对应alpha值，表示前景在该位置的透明度。根据假设，RGB图像中每个像素的强度由前景与背景的组合决定。
高质量、无需用户交互的自动抠图一直是个挑战。近期，CVPR论文《Image Matting》提出了一种名为HAttMatting的端到端分层注意力抠图网络，显著提升了自动抠图性能。
论文摘要：HAttMatting网络旨在通过结合高级语义和低级外部特征，改进alpha matte的整体结构。它能够从单张RGB图像预测出更好的alpha抠图，无需额外输入。通过空间和通道注意力机制，HAttMatting实现对外部结构和金字塔特征的整合，感知alpha mattes的精细边界与自适应语义。混合损失函数融合SSIM、MSE与对抗损失，促进整体前景结构改善。实验结果表明，该方法能捕获复杂前景结构，并在无需三映射的情况下，实现顶级性能。
论文实现方法：HAttMatting网络以单幅RGB图像为输入，提取多层特征。利用通道注意结构提取金字塔特征，空间注意机制消除FG外的纹理细节。FG定位与边界优化，对抗网络提升可视化效果。通过上行采样，输出原始图像分辨率大小的Alpha Matte。
核心思想：HAttMatting通过在高级特征中去冗余语义，在空间层面消除无用BG细节，聚合预测准确的alpha mattes。通道注意力用于提取匹配语义信息，空间注意力消除FG外图像纹理。
数据集：Distinctions-数据集包含个单独的FG图像。通过合成规则生成,张训练图像和张测试图像，提高模型鲁棒性。
效果展示：在Adobe数据集和Distinctions-上，HAttMatting方法在无需Trimap的众多模型中达到顶级性能，甚至超越基于Trimap的方法。
性能：在Adobe数据集的一千张测试集上，处理速度平均为0.2s/张，适合视频流任务和实时需求。
数据可视化：在Adobe数据集上的可视化结果表明，HAttMatting方法在无需Trimap的情况下，达到良好效果。
HAttMatting通过分层注意力机制，从单张RGB图像预测高质量alpha mattes，实现了自动抠图的显著提升。未来将探索更有效的策略改进注意力机制，增强网络泛化性和鲁棒性。研究还将聚焦于快速高精度通用物体抠图，缩小合成与自然图像差异，提高应用价值。
我不会PS但我可以一键智能抠图
1. Remove.bg
Remove.bg 是一个强大的在线背景移除工具，采用%自动的AI技术。该平台通过训练有素的模型快速识别照片中的前景与背景，实现主体的无缝分离，并将其放置于透明背景中。
2. 改图鸭APP
改图鸭APP在抠图时可能不会过于细致，但提供了人像抠图和物品抠图两种选择。操作简单便捷，只需上传，系统便会自动快速进行抠图处理。
3. Foco Clipping
Foco Clipping 是一个功能强大的设计工具网站，它采用AI算法进行智能抠图，能够精确识别并分离人像、产品和各类图形。此外，用户还可以使用该网站对进行背景处理和调整尺寸大小。
4. 稿定设计
稿定设计使得不会使用PS的用户也能够实现发丝级的抠图。它能够满足人像、商品、动物、Logo、签名、复杂图形等多种领域的抠图需求。
