背景透過は、 自分でエッジを測定します

いいえ。このサイトのバックエンド窓口はライブデモのフォーム一つだけで、ファイルを送る先がありません。ここにある無料ツールはすべてブラウザの中だけで完結し、背景透過はMacアプリの中で、すでにプロジェクトフォルダにあるファイルに対して行われます。

いいえ。BiRefNetはtransformers経由で自身のマシン上で動くので、マッティングはMac上で計算され、画像そのものはどこにもアップロードされません。ネットワークを通るのはモデルだけで、おおよそ880MBの重みを一度取得してキャッシュします。決定記録にある通り、このモデルのホスティング版が採用されなかったのもまさにこの理由からで、すべてのクライアント画像を社外の第三者サーバーにアップロードしてしまうからです。モデルはサンプリングを行わないため、同じファイルと同じ重みなら、実行するたびに同じPNGが得られます。

カバレッジが98パーセント以上なら何も除去されていないとみなして強制失敗にし、2パーセント以下なら被写体が壊れているとみなして強制失敗にし、ハローが0から255のスケールで+35以上でも強制失敗にします。エッジ幅は警告だけです。セグメンテーションの誤りは捉えないので、腕が切れていたり浮いたゴミが写っていても数値上は通ってしまいます。だからこそ、すべてのチェックがプレビューPNGを書き出し、あなたが目で見られるようにしています。

ハローはtokens.cssから読み取ったあなたのキャンバス色を基準に判定します。暗いフリンジは暗いフィールドには沈み、明るいフィールドでは輪郭として浮き出るので、判定は切り抜きが実際に置かれる背景に従います。別の背景色に対して採点しても、その投稿先については何も分かりません。

いいえ。Kamplyにアップスケーラーはありません。処理のルールはむしろ逆方向です。ストック写真は元の解像度のまま取得します。1300pxをデフォルトにしていた頃、1080幅のフレームの中でぼやけて見えており、867x1300の写真3枚をめぐってボードが差し戻しになったことがあったからです。小さい元画像からは、小さい切り抜きしか得られません。

macOS 11以降が動くApple silicon Macです。Kamplyは署名と公証済みのDMGで、Web版もモバイルアプリも、背景透過専用のAPIもバッチ処理パネルもありません。背景透過機能はアプリと一緒にはインストールされません。初回実行時にpip installの一行が表示されて一度終了し、そのあとtorchのおおよそ2から3GBと880MBの重みを一度だけ取得します。