BEN2 – 利用深度学习自动剥离图片与视频中的背景

BEN2指的是什么？

BEN2是由Prama LLC研发的一款深度学习模型，旨在高效地从图片和视频中去除背景并突出前景内容。该模型采用了先进的置信度引导抠图（CGM）技术，并借助精细处理网络来优化复杂区域如头发和边缘的分割效果，从而达到极高的前景提取精度。经过大规模数据集训练的BEN2特别适合处理高分辨率图像，例如4K影像，并且能够利用GPU加速运算以提高效率，在6秒内完成1080p图片的背景移除任务，而4K图片则大约需要20秒时间。

BEN2的核心特性

• 前景提取及背景剔除BEN2具备自动生成清晰前景图片的能力，能够从照片与影片中智能剔除背景部分。借助其独特的置信度驱动蒙版生成技术(CGM)，该系统可以实现对包含复杂背景及细节繁复图像（比如头发和边缘等）的精准分离处理。
• 高性能图像解析处理BEN2具备4K图像处理能力，能够保证在进行高分辨率图片分割时的效果优异，非常适合那些对精准度与画质有高标准要求的应用环境。
• 精细边沿处理通过对网络进行细致化的边界处理来提高分割精确度，这种方法特别适合于要求细节边沿清晰的图片类型，比如商品图和人像照等。
• 视频切分BEN2具备从视频每帧中分离前景图像的能力，非常适合用于动态视频的编辑工作。
• 简易API及用户友好性提供简明的API接口，便于整合至多种应用程序中。
• 大规模图片处理适用于需高效管理多张图片的情况。

BEN2的工作机制

• 信心级别指导的图像裁剪（CIGI）初始模型会对图片执行基本切割，产生一个基础前景蒙版。通过使用信心分布来衡量各像素点切割的确信水平。针对确信程度不足的像素区域，细节增强模块将进行深入加工，从而提升划分精准度。
• 精准化互联网精细网路致力于优化复杂边界区域的表现，比如发丝与半透物边界的描绘。借助多层次特性整合及环境数据的支持，该网络能够创造出更为逼真且精准的边界效果。
• 深层次的机器学习框架BEN2经过DIS5k及Prama LLC的22K专有分割数据集的训练，能够很好地应对各种复杂的背景和光照环境。该模型采用了高效的编码器-解码器结构，并融合了多尺度特征提取技术，从而保证在高分辨率图像处理中的高效性，例如4K图像。
• 具备GPU加速及CUDA兼容性功能BEN2具备CUDA与GPU加速功能，显著增强了其运算效率。根据官方测试数据，在该配置下进行人像分割任务时，一张1080p图片可在6秒内得到处理结果；而对于4K分辨率的图像，则大约需要20秒完成处理。

BEN2的工程链接

• GitHub代码库：可在PramaLLC公司旗下的GitHub仓库中找到BEN2项目，链接如下所示——https://github.com/PramaLLC/BEN2
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看Prama LLC公司开发的BEN2模型：https://huggingface.co/PramaLLC/BEN2
• 网上试用演示版本https://backgroundremovalservice.com/index

BEN2的使用情境

• 图片加工：能够实现对复杂背景及精细发丝部分的精确前景提取。
• 视频拆分从视频的每帧中抽取前景元素，适合用于动态视频的编辑工作。
• 大规模图片处理适用于需高效管理多张图片的情况。
• 精确划分实现精准的边界调整，普遍用于专业的图片合成功能及电影后期编辑等行业中。