حذف اشیای ناخواسته از عکس‌ها همیشه یکی از قابلیت‌های مهم و جذاب در ویرایش تصاویر بوده است؛ از پاک کردن یک غریبه از عکس‌های یادگاری سفر گرفته تا حذف اشیای مزاحم از تصاویر محصولات. در گذشته، این کار به صورت دستی با ابزارهای ویرایش عکس انجام می‌شد که اغلب منجر به ایجاد لبه‌های تار یا آثار غیرطبیعی می‌شد.
با ظهور هوش مصنوعی، این فرآیند به چیزی شبیه به جادو تبدیل شد. نسل‌های اولیه‌ی مدل‌های هوش مصنوعی مانند شبکه‌های Inpainting و مدل‌های مبتنی بر GAN می‌توانستند بخش‌های حذف‌شده‌ی تصویر را بازسازی کنند، اما اغلب در بازتولید بافت‌های پیچیده یا اشیای هم‌پوشان با مشکل مواجه می‌شدند.
در ادامه، رویکردهای قدرتمندتری مانند Stable Diffusion و مدل‌های اختصاصی Inpainting، کیفیت و واقع‌گرایی را به شکل قابل توجهی بهبود بخشیدند. با این حال، همچنان چالش‌هایی مانند حذف ناقص در الگوهای تکراری یا باقی‌ماندن سایه‌های محو از اشیای حذف‌شده وجود داشت.
در سرویس «ویرا»، ما روشی نوین بر پایه جدیدترین مدل‌های هوش مصنوعی توسعه داده‌ایم که حذف‌هایی تمیزتر، شفاف‌تر و قابل اطمینان‌تر ارائه می‌دهد. این مقاله شما را با سیر تکامل این فناوری همراه کرده و نشان می‌دهد که چگونه سرویس حذف اشیای ویرا در لبه مرزهای علم و فناوری حرکت می‌کند.
چگونه اشیا را حذف کنیم؟
تصور کنید یک عکس فوق‌العاده از سفر گرفته‌اید، اما یک غریبه ناخواسته در پس‌زمینه آن دیده می‌شود. در گذشته، رفع این مشکل نیازمند ساعت‌ها ویرایش دستی با ابزارهایی مانند فتوشاپ بود. اما حالا، به لطف هوش مصنوعی، حذف اشیای ناخواسته می‌تواند به سادگی کشیدن یک قلم‌مو روی بخش مورد نظر و سپردن بقیه کار به مدل هوش مصنوعی باشد.
در قلب این فرایند جادویی، تکنیکی به نام Inpainting قرار دارد. به زبان ساده، Inpainting فرآیند پر کردن بخش‌های حذف‌شده یا پوشانده‌شده‌ی یک تصویر است. مدل‌های هوش مصنوعی که برای Inpainting آموزش دیده‌اند، صرفاً حدس نمی‌زنند؛ آن‌ها میلیون‌ها نمونه از بافت‌ها، اشکال و محیط‌های مختلف را دیده‌اند. به همین دلیل، وقتی چیزی از تصویر پاک می‌شود، مدل می‌تواند با هوشمندی تصور کند که چه چیزی باید جایگزین آن شود. اگر درختی را حذف کنید، می‌داند چگونه آسمان پشت آن را بازسازی کند؛ اگر فردی را پاک کنید، می‌تواند بافت شن‌های ساحل یا آسفالت خیابان را به درستی ادامه دهد.
یکی از قدرتمندترین مدل‌هایی که در پشت دستاوردهای امروزی Inpainting قرار دارد، مدل‌های Diffusion هستند. این مدل‌ها شبیه یک هنرمند عمل می‌کنند: ابتدا با نسخه‌ای نویزدار از تصویر شروع می‌کنند و مرحله به مرحله نویز را از بین می‌برند و جزئیات و ساختار تصویر نهایی را اضافه می‌کنند. با ترکیب این فرآیند مرحله به مرحله با یک ماسک (پوششی که شیء مورد نظر برای حذف را مشخص می‌کند)، مدل‌های Inpainting مبتنی بر Diffusion می‌توانند پس‌زمینه پنهان‌شده در پشت آن شیء را بازسازی کنند، در حالی که بقیه تصویر دست‌نخورده باقی می‌ماند.
با وجود تمام توانایی‌ها، مدل‌های Diffusion کاملاً بی‌نقص نیستند. گاهی اوقات بقایای رنگ، بافت‌های نامرتبط یا حتی الگوهای تکراری را از خود به جای می‌گذارند، به‌ویژه زمانی که باید بخش‌های پیچیده‌ای را پر کنند. اینجاست که بهبودهای انجام‌شده در سرویس ویرا وارد عمل می‌شود؛ ما روشی را برای بهینه‌سازی و پالایش خروجی مدل‌های Inpainting مبتنی بر Diffusion طراحی کرده‌ایم.
کاربردهای واقعی حذف اشیا
قابلیت حذف اشیا تنها یک ترفند جالب برای تمیز کردن عکس‌ها نیست، بلکه کاربردهای عملی و گسترده‌ای در عکاسی، تولید محتوا و حتی صنایع حرفه‌ای دارد. در ادامه، به چند مثال از این کاربردها اشاره می‌کنیم:
۱. عکس‌های سفر و تعطیلات
فرض کنید یک عکس عالی از برج ایفل گرفته‌اید، اما گروهی از گردشگران درست وسط کادر ایستاده‌اند. با استفاده از مدل حذف اشیا، می‌توانید به‌راحتی این افراد را پاک کنید و پس‌زمینه زیبا را به‌صورت یکپارچه بازسازی کنید تا عکسی تمیز و حرفه‌ای داشته باشید.
۲. عکاسی محصول
در عکاسی صنعتی، حذف اشیا می‌تواند به شما کمک کند تا عکس‌های محصول را با از بین بردن موانع ناخواسته مانند کابل‌ها، انعکاس‌ها یا شلوغی پس‌زمینه، بهبود ببخشید. با این کار، محصول به‌طور کامل و برجسته نمایش داده می‌شود.
۳. تولید محتوا و شبکه‌های اجتماعی
اینفلوئنسرها، طراحان و هنرمندان دیجیتال اغلب نیاز دارند اشیا را از تصاویر یا ویدیوهای خود حذف کنند تا محتوایی تمیز و جذاب ایجاد کنند. مدل‌های حذف اشیا می‌توانند فرآیند کار را سرعت بخشیده، زمان ویرایش را کاهش دهند و تولید محتوای بصری خیره‌کننده را با کمترین تلاش ممکن سازند.
۴. برنامه‌ریزی شهری و معماری
معماران و برنامه‌ریزان شهری اغلب با عکس‌هایی از مناظر شهری یا سایت‌های ساخت‌وساز کار می‌کنند. حذف اشیا می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا فضا را بدون موانع موقت مانند تجهیزات ساختمانی، وسایل نقلیه یا افراد تصور کنند و در برنامه‌ریزی و ارائه‌های خود از آن بهره ببرند.
راهنمای استفاده از سرویس حذف اشیا
استفاده از ابزارهای حذف اشیا مبتنی بر هوش مصنوعی معمولاً بسیار ساده است. با این حال، درک اصول اولیه به شما کمک می‌کند تا بهترین نتیجه را از آن بگیرید.
گام ۱: بارگذاری تصویر
ابتدا عکسی را که می‌خواهید ویرایش کنید، انتخاب کنید. این عکس می‌تواند یک تصویر از سفر، یک عکس محصول یا حتی یک عکس قدیمی خانوادگی باشد.
گام ۲: ایجاد ماسک (Mask)
ماسک روشی است برای اینکه به مدل بگویید کدام بخش از تصویر باید حذف شود. معمولاً این کار با استفاده از یک قلم‌مو یا ابزار هایلایت و کشیدن آن روی شیء ناخواسته انجام می‌شود. برای مثال، می‌توانید روی فردی در پس‌زمینه یا یک لوگو روی محصول، قلم بکشید.
گام ۳: اجازه دهید هوش مصنوعی کارش را انجام دهد
به‌محض اینکه ماسک را اعمال کردید، هوش مصنوعی بخش ماسک‌زده را پاک کرده و ناحیه خالی را با بازسازی هوشمندانه پس‌زمینه پر می‌کند.
گام ۴: بازبینی و اصلاح
اگر نتیجه نهایی کمی غیرطبیعی به نظر رسید، می‌توانید ماسک را اصلاح کنید (آن را دقیق‌تر یا کامل‌تر روی شیء بکشید) و دوباره مدل را اجرا کنید.
اهمیت ماسک در حذف اشیا
ماسک به عنوان یک دستورالعمل برای هوش مصنوعی عمل می‌کند. یک ماسک بی‌دقت یا بیش از حد بزرگ ممکن است بخش‌هایی از پس‌زمینه مورد نظر شما را نیز بپوشاند، در حالی که یک ماسک بسیار کوچک ممکن است آثاری از شیء ناخواسته را به جا بگذارد.
یک ماسک خوب منجر به نتایج زیر می‌شود:
- نتیجه‌ای تمیزتر: شیء به‌طور کامل ناپدید می‌شود.
- جزئیاتی واضح‌تر: هوش مصنوعی دقیقاً می‌داند کجا باید عملیات را متوقف کند.
- حدس و خطای کمتر: پس‌زمینه طبیعی‌تر به نظر می‌رسد، زیرا مدل دچار سردرگمی نمی‌شود.
نمونه سرویس‌های حذف اشیا
- Vira
- Adobe Photoshop “Content-Aware Fill”
- Cleanup.pictures
- Fotor Photo Editor
