人像去背的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

人像去背的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦楊比比寫的 楊比比的Photoshop人像後製:展現自然光下的唯美空氣感(千萬網友點擊推薦狂推必學) 可以從中找到所需的評價。

另外網站10款免費線上去背工具推薦,一鍵自動去背、簡單快速(2021)也說明:由Photoshop 開發公司Adobe 自行推出的免費線上去背工具「Adobe ... 同時可以支援人像、照片、動物製片去背,也支援線上編輯去除不需要的背景範圍和 ...

國立臺北科技大學 資訊工程系 謝東儒所指導 陳守業的 即時人像去除背景系統基於複數深度學習圖像分割模型 (2021),提出人像去背關鍵因素是什麼,來自於圖像分割、物件偵測、深度學習、Python、去除背景。

而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊管理系 李嘉紘所指導 任致瑞的 應用條件生成對抗網路於衣著切割與風格轉換 (2018),提出因為有 條件生成對抗網路、人像去背、人體及衣著切割、風格變換的重點而找出了 人像去背的解答。

最後網站玩美相機(自拍神器) YouCam Perfect Premium v5.67.0 高級 ...則補充:去背 及智慧移除物件成為相片的主角☆ 快速人像偵測去背,隨興添加更多趣味情境背景☆ 別家美顏相機找不到的獨家智慧物件移除工具,一鍵移除好容易!

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了人像去背,大家也想知道這些:

楊比比的Photoshop人像後製:展現自然光下的唯美空氣感(千萬網友點擊推薦狂推必學)

為了解決人像去背的問題,作者楊比比 這樣論述:

  好的畫面由兩個部份組成   一半是對美好的追求   一半是對缺失的包容   ---我是喜歡逆風飛翔的 楊比比   展現鏡頭下的純美片刻   風景與人像後製不同,不論人物在畫面中屬於主體或是點景,「人」都會是畫面中最重要的元素,需要保留細節、突出輪廓,還必須考慮環境張力兼顧人物柔美,才能展現影像之後的想像空間,並帶出畫面感。   呈現自然真實的後製才是高手   自然光人像最希望呈現的就是「自然的氛圍」與「光的質感」   在戶外取景想加上「大光圈」、「斜射光」、「光斑」,逆光下也能層次鮮明;想呈現清透美肌的人像後製少不了「柔膚」、「微整型」、「彩妝」,進一步後製出有故事的懷舊底片質感。

  攝影人最想知道的後製技巧,楊比比都知道!   你能學到哪些工具指令及應用   本書幾乎包含了所有與人像編修相關的指令,透過Camera Raw學習人物體型的控制、改善鏡頭的變形、調整曝光、保留細節、校正膚色;在Photoshop中學習各種不同的調整圖層控制方式、人物去背、影像合成後的色調統一、圖層、遮色片、包含各種類型的「明度遮色片」、散景的建立,以及光斑筆刷與人像濾鏡的運用,讓喜愛人像後製的攝影夥伴,能在熟悉工具與指令後,充分享受再次創作的樂趣。   不藏私的人像後製六大程序   人像後製在曝光、色調、變形校正、雜點或是銳利化處理都要比風景編修更細膩,楊比比將透過Camera R

aw與Photoshop兩大程式,分享人像後製的必學的「校正」、「曝光」、「色調」、「修飾」、「美化」與「風格」共六大後製程序。獨門絕技,完整呈現,絕不藏私(真的啦)。

人像去背進入發燒排行的影片

上一次剪映基本教學大受好評,因此來兌現我的承諾,製作了續集,這一部主要把上一集因為時間關係沒講到的功能把它補齊,如果反應一樣很好的話,我再來製作下一集,畢竟它還有很多不錯的功能,像是變聲、語音生成等等,沒想到剪映居然功能多到我兩集講不完XDD

剪映下載網址:https://lv.ulikecam.com/
第一集:初入門,剪映基本功能運用I:https://youtu.be/Ke43EELMDlM
第二集:搭配剪映AI加快上字幕的方法:https://youtu.be/UWyYYE_y9Hk
第三集:剪映基本功能運用II:https://youtu.be/NdDg7i_24kY
第四集:第三集反應好的話再持續規畫製作!

🔸CC字幕的開啟方式:https://youtu.be/k65E3bjUPbs
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時間軸:
00:00 前言
01:17 增加剪輯效率與準確度的小技巧
02:52 磨皮與瘦臉的使用
04:49 羽化與圓角的使用
06:35 智慧人像去背
07:42 內建音效庫的使用
08:40 貼紙素材庫的使用
09:49 特效素材庫的使用
12:04 調整色彩與亮度等使用
13:00 如何做局部馬賽克
15:18 移除片段中特效的方式
15:34 我對剪映免費的想法

#剪映 #免費 #剪輯軟體

即時人像去除背景系統基於複數深度學習圖像分割模型

為了解決人像去背的問題,作者陳守業 這樣論述:

儘管現代有圖片編輯技術,也有許多視訊會議軟體或服務提供虛擬背景功能,但實際上優良、具即時性,且可單獨在本機運行的去背軟體相當少。優良的即時去背技術大多是未必開源的網頁開發資源,常規程式語言的現有資源則較少。對於虛擬背景攝影,攝影師能在按下快門前就看到去背後的預覽畫面,是一項重要的需求,為此需要本地的即時去背系統,本研究則以能滿足此需求為標準。技術重點在於,保證品質的同時有夠高的即時性,可以跟原畫面同步呈現去背後畫面。本研究使用現有的複數深度學習模型,實作兩套即時人像去背系統,語義分割系統和實例分割系統,並比較以兩種技術為主建構的系統、探討圖像分割模型用於即時去背的可行方向。前者利用複數深度學

習模型,互相彌補各自在去背功能上的不足;後者雖是單一模型,但相較於語義分割模型,擁有準度上的先天優勢。

應用條件生成對抗網路於衣著切割與風格轉換

為了解決人像去背的問題,作者任致瑞 這樣論述:

  生成對抗網路藉由兩支神經網路不斷的對抗的神經網路架構,近年來應用生成對抗網路(GAN)的應用範圍廣泛,例如材質互換、物件切割、草稿轉實物或黑白影像上色等等,諸如此類的應用卻鮮少用於人像處理,傳統方法如人像去背、部位切割或風格變換等需要仰賴多種影像處理工具或方法達成。本研究利用條件生成對抗網路(cGAN)於人像去背的應用,可以將人物影像中包含背景、人臉、手部、衣服等進行細部的切割。  本研究訓練資料考量到人像照隨著拍照角度、鏡頭遠近及影像中人物姿勢等不同,將訓練目標設定於半身照,並從DeepFashion中挑選合適的樣本後進行前處理,之後由人工修飾瑕疵並製作為訓練集進行cGAN訓練,實驗可

分為三階段,包含三支cGAN模型和一支YOLO模型。首先使用cGAN進行人像去背與頭部和雙手切割。接著將YOLO應用在透明背景的服裝偵測上來降低辨識錯誤的風險,最後再搭配比例縮放調整選取框的大小來得到預期分割的物件。最後階段使用cGAN進行變色或風格等轉換應用後進行影像重組。  實驗結果顯示本研究訓練的cGAN網路雖然在小資料量的限制下,依然能完成影像物件切割的目的,有效的完成去背、頭部雙手和衣著的切割等,有效的發揮cGAN善於處理細小物件的特性,實驗結果說明,所提出的方法比傳統方法更快速的完成人體及衣著切割以及風格變換。