Создание эффекта портретного режима с помощью модели Segment Anything 2 (SAM2)
Вы когда-нибудь замечали, как камеры смартфонов выделяют главный объект на фоне, добавляя легкое размытие? Этот эффект «портретного режима» делает фотографии профессиональными, имитируя небольшую глубину резкости, как у зеркальных камер. В этом руководстве мы воспроизведем этот эффект с помощью открытых моделей компьютерного зрения, таких как SAM2 от Meta и MiDaS от Intel ISL.
Инструменты и технологии
Для создания нашего решения мы будем использовать:
- Модель Segment Anything (SAM2): для выделения интересующих объектов и отделения переднего плана от фона.
- Модель оценки глубины: для вычисления карты глубины, позволяющей размывать фон на основе глубины.
- Гауссово размытие: для размытия фона с интенсивностью, изменяющейся в зависимости от глубины.
Этап 1: Настройка окружения
Для начала установите необходимые зависимости командой:
pip install matplotlib samv2 pytest opencv-python timm pillow
Этап 2: Загрузка целевого изображения
Выберите изображение для применения эффекта и загрузите его в Python с помощью библиотеки Pillow.
Этап 3: Инициализация SAM2
Скачайте предобученную модель SAM2 для инициализации. Мы будем использовать вариант tiny для более быстрой обработки.
Этап 4: Выбор объекта в SAM
Задайте изображение в SAM и укажите точки на объекте, который хотите выделить. SAM предсказывает бинарную маску для объекта и фона.
Этап 5: Инициализация модели оценки глубины
Для оценки глубины используем MiDaS от Intel ISL. Предсказанная карта глубины перевернута, поэтому мы перевернем ее для лучшего восприятия.
Этап 6: Применение Гауссового размытия на основе глубины
Оптимизируем размытие, применяя небольшие ядра размытия несколько раз для пикселей с высокой глубиной.
Этап 7: Объединение переднего плана и фона
С помощью маски SAM выделите резкий передний план и объедините его с размытым фоном.
Заключение
С помощью нескольких инструментов мы программно воспроизвели эффект портретного режима. Эта техника может быть использована в приложениях редактирования фотографий, имитации эффектов камер или творческих проектах.
Будущие улучшения:
- Использование алгоритмов обнаружения краев для улучшения контуров объектов.
- Эксперименты с размерами ядер для улучшения размытия.
- Создание интерфейса для загрузки изображений и динамического выбора объектов.
Преимущества внедрения искусственного интеллекта в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, рассмотрите возможность применения решений, подобных описанным выше.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите, где можно внедрить автоматизацию, и сосредоточьтесь на ключевых показателях эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
Подберите подходящее решение из множества доступных ИИ-технологий. Начинайте с небольших проектов, анализируйте результаты и на их основе расширяйте автоматизацию.
Для получения советов по внедрению ИИ пишите нам.
