Mask AI — программное приложение, использующее методы машинного обучения для автоматического выделения и вырезания объектов на цифровых изображениях. Программа разрабатывается в контексте задач компьютерного зрения и графической обработки, где требуется точная сегментация переднего плана и удаление или замена фоновых областей. Архитектурно такие решения опираются на нейронные сети сегментации, алгоритмы пред- и постобработки масок и инструменты интерактивной корректировки результатов пользователем.
История появления приложений этого класса связана с развитием глубокого обучения и доступностью предобученных моделей для распознавания контуров и областей интереса на изображениях. Конкретные реализации могут отличаться по набору функций, производительности и платформенной интеграции; при недостатке общедоступной информации о конкретном продукте в тексте делается акцент на типичную функциональность и сценарии применения. Типичные области использования включают обработку фотографий, подготовку контента для графического дизайна, электронную коммерцию и массовую автоматизацию ретуши изображений.
- Автоматическая сегментация: выделение объектов переднего плана на основе нейросетевых моделей и создание бинарных или многоклассовых масок.
- Удаление фона: удаление или замена фоновых областей с сохранением контуров и мелких деталей, таких как волосы или прозрачные элементы.
- Интерактивная корректировка: ручные инструменты для доработки границ маски: кисти добавления/удаления, лассо и сглаживание краёв.
- Поддержка различных форматов: импорт и экспорт изображений в распространённых форматах с возможностью сохранения альфа-канала и прозрачности.
- Пакетная обработка: применение модели и предустановок к большому числу изображений для ускорения рабочих процессов.
- Предобученные модели и адаптация: использование предобученных весов и опция дообучения или тонкой настройки под специфические домены.
- Интеграция в конвейеры: API или плагины для подключения к графическим редакторам и облачным сервисам автоматизации.
- Качество и производительность: баланс между скоростью обработки и точностью сегментации, включая аппаратное ускорение на GPU.
- Контроль артефактов: механизмы постобработки для устранения шумов, мелких ложных выделений и улучшения непрерывности маски.
- Пользовательский интерфейс: средства визуализации результатов, сравнительный просмотр «до/после» и удобные способы сохранения версий.