一括背景透過

ここでの背景除去は、WebAssembly を用いてブラウザーのタブ内で動く領域分割モデルによって行われます。モデルは画素ごとに被写体か否かを判断し、透明な PNG を出力します。何も送信されないため、公開前の商品写真や人物の写真にとっては、業務に組み込める道具かそうでないかの分かれ目になります。

最初の一枚は後続より遅く、それは異常ではなく想定どおりです。処理の前にモデルを取得して初期化する必要があり、その後はメモリーに残るので以降の画像はずっと速くなります。五十枚の一括処理が一枚の五十倍かかるわけではありません。

得意なのは、背景と明確に異なる被写体です。人物、面の上に置かれた商品、カタログ用に撮影された物などです。苦手なものは予測でき、あらかじめ知っておく価値があります。細い髪や毛は問題全体のなかで最も難しい輪郭を生みます。一つの画素に被写体と背景が本当に同居しているからです。透明な物や反射する物、とりわけガラス器は、被写体を透かして背景が見えるためモデルを混乱させます。被写体と背景の対比が乏しければ手がかりも乏しく、白い面の上の白い商品は典型的な失敗例です。

被写体ぶれや浅い被写界深度は、モデルが探している境界そのものをぼかします。したがって輪郭のやわらかい写真からはやわらかい切り抜きが出ます。これは設定で直るものではなく、元画像の性質です。

出力はアルファチャンネルを持つ PNG であり、それは後工程に影響します。ファイルを JPEG に変換した時点で透明度は失われ、白または黒に統合されます。PNG を受け付けない仕組みに結果を渡すのであれば、背景は偶然に任せるのではなく意図した色に置き換える必要があります。

輪郭が完璧でなければならない仕事では、自動処理は大部分を片づけ、難しい箇所は人が仕上げる、というのが正直な見込みです。それでも一括処理では大きな節約であり、結果が最終品であると言うのとは別の主張です。