Remoção de fundo
O que é remoção de fundo?
A remoção de fundo separa o elemento principal de uma foto de tudo o que está atrás dele, deixando-o sobre transparência ou uma cor lisa. As ferramentas de IA fazem isso com um modelo de segmentação que encontra o elemento principal e um modelo de recorte que refina as bordas, para que cabelo, pelos e vidro continuem naturais. Nada é redesenhado.
Pela Equipe DreamBench. Atualizado em .
Remoção de fundo em resumo
Visão geral
- Entrada
- Uma foto.
- Saída
- O tema sobre um fundo transparente ou uma cor lisa, geralmente em PNG.
- Como
- Um modelo de segmentação encontra o elemento principal; um modelo de matting refina as bordas.
- Mantém
- Os pixels do próprio tema: nada é redesenhado.
- Tem dificuldade com
- Cabelo contra um fundo carregado, vidro, vários elementos, um elemento da mesma cor do que está atrás dele.
De qual fundo eu preciso?
Transparente, para um logo, um adesivo ou um design: Um PNG com transparência, para que o recorte fique sobre qualquer cor de um slide, de um site ou de um vídeo. O criador de fundo transparente entrega um em uma etapa; confira sobre um fundo colorido, não sobre o quadriculado.
Branco puro, para um anúncio em loja ou marketplace: Um recorte sobre branco liso, que é o que a maioria dos marketplaces pede na imagem principal e o que os sites que achatam a transparência sobre preto não conseguem estragar. O criador de fundo branco faz isso em uma etapa.
Desfocado, para manter o lugar mas perder a bagunça: A mesma foto com o fundo suavizado e o elemento principal nítido, como faz uma lente de retrato. A predefinição desfocar fundo mantém cada pixel do elemento principal.
Uma nova cena atrás do elemento principal: Uma edição generativa em vez de um recorte: o elemento principal é mantido e um novo fundo é desenhado para combinar com a luz dele. A troca de fundo com IA faz isso a partir de uma descrição; espere que as bordas do elemento principal sejam levemente redesenhadas.
Como funciona a remoção de fundo
Um modelo treinado com muitas fotos rotuladas analisa a imagem inteira, encontra o elemento principal e traça o contorno dele. O resultado é uma máscara, um mapa dos pixels a manter. Um modelo de matting refina a máscara nas bordas, para que um fio de cabelo possa ficar meio transparente em vez de cortado.
Segmentação e matting são as duas etapas que as pessoas chamam de “remoção de fundo com IA”. A segmentação responde dentro ou fora para cada pixel; o matting acrescenta o quanto, para os pixels da borda.
Máscara
Cada pixel está dentro ou fora. Serve para um objeto sólido, mas fica serrilhada em cabelo, fumaça ou desfoque de movimento.
Matte
Cada pixel tem um grau de transparência, de 0 a 100%, então os fios soltos mantêm a suavidade.
Ao contrário de uma edição generativa, a remoção de fundo não redesenha nada: os pixels do elemento principal são os da própria foto. É por isso que ela mantém rostos, rótulos e textos pequenos exatamente como eram.
Quatro jeitos de remover um fundo
| O que é preciso | Bordas | Bom para | |
|---|---|---|---|
| À mão | Uma ferramenta caneta ou laço, e tempo | Tão bom quanto a sua paciência | Poucas imagens importantes, bordas difíceis |
| Chroma key | Um tema filmado contra um fundo verde ou azul uniforme | Bom, se a tela estava iluminada por igual | Fotos e vídeos de estúdio |
| Segmentação com IA | Qualquer foto | Limpo em formas sólidas, serrilhado no cabelo | Produtos, logos, recortes rápidos |
| Matting com IA | Qualquer foto | Bordas suaves mantidas, fio a fio | Pessoas, animais de estimação, cabelos, pelos, vidro |
Onde se usa a remoção de fundo
- Fotos de produto para lojas e marketplaces, muitas vezes sobre branco.
- Fotos de perfil e fotos da equipe sobre um mesmo fundo.
- Logos, adesivos e recortes para designs e slides.
- Um elemento principal bem isolado para animar ou para colocar em uma nova cena.
Onde a remoção de fundo tem dificuldade
- Cabelos e pelos contra um fundo cheio de detalhes, onde é difícil distinguir os fios da cena.
- Vidro, fumaça e água, que já são parcialmente transparentes.
- Um tema da mesma cor do que está atrás dele.
- Vários temas, quando o modelo precisa adivinhar qual é o principal.
- Sombras: um recorte geralmente perde a sombra do próprio tema, então pode parecer colado.
Uma franja clara ou um halo em volta de um recorte é o fundo antigo mantido ao longo de uma borda suave, onde o matte é parcialmente transparente: confira a borda em tamanho original sobre uma cor escura e comece da cópia menos comprimida que tiver, porque os blocos de um JPEG muito comprimido passam para o recorte. Uma camisa branca em uma parede branca é a borda mais difícil de todas. O matte não tem contraste para encontrar, então parte da camisa pode ir embora com a parede ou parte da parede pode ficar; corte a imagem até o elemento principal ou fotografe de novo contra outra cor.
Como o DreamBench remove o fundo
O removedor de fundo com IA usa o BiRefNet, um modelo de segmentação que os autores aplicam a tarefas como matting e remoção de fundo. Ele trabalha com fotos de até 2048 pixels no lado maior e entrega um PNG com fundo transparente ou branco liso.
Um recorte consome 7 créditos. As predefinições fazem um fundo transparente, um fundo branco ou um fundo desfocado em um só passo, e um recorte pode abrir no painel de criação como referência para um vídeo.
| Número | O que isso significa para a sua foto | |
|---|---|---|
| Entrada | JPEG, PNG, WebP ou HEIC, de até 40 MB | Uma foto tirada direto do celular serve. Uma imagem com mais de 2048 pixels no lado maior é redimensionada para 2048 antes da geração. |
| Modelo | BiRefNet, uma passada | Um modelo de segmentação que os autores aplicam a matting: cada pixel do elemento principal é da própria foto, e o modelo só decide quanto de cada pixel da borda manter. |
| Saída | Um PNG no tamanho do envio, com até 2048 pixels, com transparência ou sobre branco puro | O PNG mantém o canal alfa; o branco é achatado em #ffffff para os marketplaces que pedem isso. |
| Preço | 7 créditos por recorte, com qualquer plano | O botão mostra o preço antes de você clicar, e uma geração que falha é reembolsada. |
| Tempo | Alguns segundos | Um matte é uma passada de um modelo, não uma geração que desenha a imagem de novo. |
| Sua imagem enviada | Removido do armazenamento da ferramenta depois de 7 dias, junto com o resultado | Ela é usada para criar esse resultado e nada mais, e não é usada para treinar um modelo. |
Para tirar uma coisa de uma foto e manter o resto da cena, o trabalho é inpainting, que o removedor de objetos faz a partir de uma descrição; para fazer o mesmo em um clipe, é inpainting de vídeo. Um recorte é o contrário: o elemento principal fica e a cena vai embora.
Perguntas
Qual é a diferença entre segmentação e matting?
A segmentação decide, para cada pixel, se ele pertence ao elemento principal ou ao fundo. O matting também estima quanto de cada pixel da borda pertence ao elemento principal, para que bordas suaves, como as do cabelo, mantenham a transparência parcial.
Como funciona a remoção de fundo com IA?
A remoção de fundo com IA funciona em duas etapas. Um modelo treinado com muitas fotos rotuladas encontra o elemento principal e o contorna como uma máscara: dentro ou fora, para cada pixel. Depois um modelo de recorte refina as bordas, dando ao cabelo e a outras bordas suaves uma transparência parcial, e tudo o que está fora é removido.
Por que o removedor de fundo corta o cabelo ou deixa bordas serrilhadas?
Um removedor de fundo corta o cabelo quando usa só segmentação: cada pixel é ou elemento principal ou fundo, então os fios viram um contorno duro. Um modelo de recorte, em vez disso, mantém a transparência parcial na borda, e é isso que o removedor do DreamBench usa. Fotos pequenas ou muito comprimidas também perdem o detalhe de borda de que o modelo precisa para encontrar os fios.
A remoção de fundo altera a minha foto?
Não quando é feita por um modelo de segmentação ou de recorte, que só decide quais pixels manter, então um recorte não perde qualidade por si: a qualidade só se perde se a foto já era pequena ou muito comprimida. Uma ferramenta generativa que repinta o fundo pode alterar um pouco o elemento principal, e é por isso que o DreamBench faz os recortes com um modelo de recorte.
Que arquivo um removedor de fundo me entrega?
Um PNG, porque o PNG mantém a transparência e o JPEG não. O DreamBench devolve o recorte com transparência ou sobre branco liso; escolha o branco para marketplaces que achatam imagens transparentes sobre preto. O recorte mantém o tamanho da própria foto até 2048 pixels no lado maior.
Que fundo os marketplaces pedem nas fotos de produto?
A maioria pede a imagem principal em fundo branco liso com o produto ocupando a maior parte do quadro, então confira as regras de imagem do próprio marketplace antes de enviar. O criador de fundo branco entrega um recorte em branco puro em um só passo.
Por que meu recorte parece colado?
Porque ele perdeu a sombra e a luz sobre ele não combina mais com o novo fundo. Adicione uma sombra suave, ou coloque-o sobre um fundo iluminado do mesmo lado.
O DreamBench consegue remover o fundo de um vídeo?
Não. O removedor de fundo do DreamBench funciona com fotos. Remover o fundo de um vídeo exige um modelo que acompanhe o elemento principal quadro a quadro.
Posso remover o fundo de várias fotos de uma vez, ou no celular?
Uma foto por geração: o DreamBench não tem envio em lote, então um conjunto de fotos de produto é feito uma de cada vez. O removedor funciona no navegador do celular, sem nada para instalar, e pega uma foto da sua galeria.
Quanto tempo leva a remoção de fundo?
A remoção de fundo leva alguns segundos no DreamBench. O modelo de matting faz uma passada pela foto, com até 2048 pixels no lado maior, e o PNG está pronto para baixar quando ele termina; nada é gerado e nada é retocado depois. Uma foto maior do que isso é reduzida antes da geração, e uma geração que falha é reembolsada.
O que acontece com a foto que eu envio?
A foto que você envia fica no seu navegador até você rodar o recorte. Depois, ela é usada para gerar esse resultado e nada mais: o DreamBench não usa os arquivos enviados para treinar nem ajustar modelos de IA, e a foto é removida do armazenamento da ferramenta depois de 7 dias, junto com o resultado. Um resultado que você guarda na sua biblioteca fica enquanto você quiser. Envie apenas fotos que você tem o direito de usar.
Qual é a diferença entre cortar uma foto e recortar o elemento principal?
Cortar mantém um retângulo da foto e descarta o resto, fundo incluído; o elemento principal continua sobre o que estava atrás dele. Um recorte mantém o próprio contorno do elemento principal e deixa tudo fora dele transparente ou branco, então o elemento principal pode ficar sobre qualquer fundo. Os dois se combinam: corte até o elemento principal primeiro, quando uma cena cheia tem várias coisas que o modelo poderia tomar como elemento principal, e depois remova o fundo.
Remover o fundo é pago?
Depende do app. No DreamBench, você cria uma conta gratuita e escolhe um plano, e cada recorte consome 7 créditos.
Relacionados
Ferramentas do DreamBench
- Removedor de fundo com IARecorte o elemento principal de qualquer foto em um PNG transparente, com as bordas intactas.
- Criador de fundo transparenteDeixe qualquer fundo transparente e baixe um PNG com pixels transparentes, com as bordas intactas.
- Criador de fundo brancoColoque o elemento principal de uma foto sobre branco puro e liso, com as bordas integradas e nada redesenhado.
- Desfoque de fundoDesfoque o fundo de uma foto e mantenha nítido o elemento principal, recortado pixel a pixel.
- Remover fundo de logoRecorte um logo, um ícone ou uma assinatura do fundo, em PNG transparente.
- Troca de fundo com IAColoque o elemento principal de qualquer foto em um novo cenário, com a luz combinando.
Termos
- Fundo transparentePixels sem cor própria, guardados num canal alfa, para que a página por trás apareça.
- InpaintingPreencher uma área escolhida de uma imagem com conteúdo novo, do jeito que a IA remove objetos e textos.
- Inpainting de vídeoPreencher uma região de um vídeo para que combine com cada quadro, que é como a IA remove objetos e pessoas.
Fontes
- BiRefNet no GitHubBiRefNet, consultado em
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