أصبحت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تستخدم على نطاق واسع على نطاق واسع في مجال معالجة الصور ، وأحدث نموذج Pramallc ، BEN2 (شبكة محو الخلفية) ، حقق اختراقات كبيرة في القضاء على الخلفية. يعمل هذا النموذج على تحسين دقة تجزئة الصور من خلال تقنية القطع الموجهة للثقة ، مما يوفر للمستخدمين أدوات أكثر كفاءة وموثوقية.
في الآونة الأخيرة ، أطلقت Pramallc أحدث نموذج للذكاء الاصطناعي ، Ben2 (شبكة محو الخلفية) ، والتي جعلت ابتكارات كبيرة في تكنولوجيا التجزئة الواعدة. يستخدم BEN2 خط أنابيب مرشدين (CGM) ، ويستخدم شبكة دقة لمعالجة وحدات البكسل على وجه التحديد بثقة أقل في النموذج الأساسي ، وبالتالي تحقيق تأثير قطع أكثر دقة وموثوقية.
تتضمن مجموعة بيانات التدريب الخاصة بـ BEN2 مجموعة بيانات DIS5K و 22K المقطوعة من Pramallc. بفضل هذه البيانات عالية الجودة ، يؤدي Ben2 بشكل ممتاز في قواطع الشعر ، ومعالجة الصور 4K ، وتجزئة الكائنات ، وتحسين الحافة. تجدر الإشارة إلى أن النموذج الأساسي مفتوح المصدر ، ويمكن للمستخدمين تجربته من خلال زيارة موقعهم الرسمي ، أو دمج BEN2 في مشاريعهم من خلال واجهة برمجة التطبيقات.
بالنسبة للمطورين ، يعد تثبيت BEN2 أمرًا سهلاً للغاية. يمكن إكمال التثبيت من خلال استخدام أمر PIP فقط ، ثم يمكنك بدء معالجة الصور بسرعة مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. يدعم هذا النموذج معالجة الصور المفردة ودُفعات ، مع الحد الأقصى الموصى به من حجم الدُفعة 3 أثناء معالجة الدُفعات لضمان الأداء الأمثل ل GPU المستهلك.
بالإضافة إلى معالجة الصور ، يوفر BEN2 أيضًا وظيفة تجزئة الفيديو. يمكن للمستخدمين فصل المقدمة بسهولة عن الخلفية في الفيديو ، وعملية التشغيل بسيطة بنفس القدر. ما عليك سوى تحديد مسار الفيديو ويمكن أن يتم حفظه تلقائيًا.
توفر Pramallc عروضًا مجانية عبر الإنترنت على موقعها الرسمي ، حيث يمكن للمستخدمين تجربة الوظائف القوية لـ Ben2 شخصيًا.
النموذج: https://huggingface.co/pramallc/ben2
Huggingface عبر الإنترنت: https://huggingface.co/spaces/pramallc/ben2
المسؤول: https://backgroundase.net/home
النقاط الرئيسية:
يستخدم Ben2 تقنية القطع الموجهة للثقة لتحسين دقة قطع الصور.
يدعم معالجة الصور المفردة والدفعة ، سهلة الاستخدام.
يوفر وظيفة تجزئة الفيديو لتسهيل المستخدمين للتعامل مع مقدمة الفيديو والخلفية.
إن إطلاق Ben2 لا يجلب إمكانيات جديدة لمعالجة الصور والفيديو فحسب ، بل يوضح أيضًا الابتكار المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الحقول المجزأة. سواء كان المطورين أو المستخدمين العاديين ، يمكنهم الاستفادة من ذلك وتجربة أدوات أكثر كفاءة ودقة.