目錄
一、概述
摳圖與圖像合成技術是影視製作中必不可少的關鍵技術， 廣泛應用於媒體制作中。摳圖是指把任意形狀的前景物體從圖像中抽取出來的一種技術，圖像合成則是把抽取出來的前景物體和一幅新的背景圖像合成爲新的圖像。摳圖和圖像合成是互逆的基本操作。摳圖與圖像合成技術始於19世紀50年代，它經歷了光學和數字兩大發展階段。20世紀80年代，數字摳圖方法逐漸取代了光學摳圖方法。當前，數字摳圖與圖像合成技術已經在各種應用中佔據了主導地位。在當前實際應用中，摳圖技術被廣泛應用於影視後期製作、電商照片處理、標準證件照、泛娛樂應用等業務中。這項技術本身具有非常大的應用價值。
數字摳圖技術主要分爲藍屏摳圖和自然圖像摳圖。藍屏摳圖技術主要採用幕布方式進行影像拍攝，由於背景單一，因此，可以採用簡單的圖像處理技術快速的對藍屏中物體進行精細摳圖，這種方式也是目前影視劇作品中最爲多見的一種。自然圖像摳圖就是直接對在自然場景中拍攝的物體進行摳圖，由於場景複雜不可預知，待摳前景和背景容易產生混淆，因此，自然場景摳圖一直是一個亟待解決的問題。對於自然場景摳圖，往往需要專業的設計師採用PS軟件從局部一點一點進行摳取，尤其是人物肖像的髮絲部分，其摳圖難度異常巨大。如下圖所示：
圖1 摳圖前
圖2 摳圖後
爲了讓人們更加方便的進行精準摳圖，很多研究學者嘗試利用人工智能技術進行自動摳圖，其背後的核心就是利用當前流行的深度學習技術結合大數據的優勢實現精準摳圖。目前，這項技術已經逐步的進入商用領域，國內外均有相關產品服務推出，本文針對摳圖技術，對目前國內外主要的一些摳圖平臺進行評測。
二、摳圖平臺介紹
1. 國外
1.1 Removebg
說明：國內外首個實用級別的全自動人像摳圖平臺，用戶只需要在首頁上上傳一張待摳照片或者直接將待摳照片拖入網頁中即可進行摳圖，5秒內能獲得高精度的摳圖結果。
優勢：依賴先進的人工智能技術，摳圖精度高，操作簡單。
缺點：用戶可以免費的進行摳圖，但是得到的摳圖結果是降分辨率的，如果要得到高分辨率摳圖結果，需要付費。另外該平臺主要針對人像摳圖，其它物體摳圖效果一般。
2. 國內
2.1 愛分割
愛分割是在2018年中旬出現的自動摳圖平臺，他們選擇了與阿里雲合作，通過阿里雲市場提供自動摳圖接口服務。根據其在阿里雲的介紹文檔顯示，該團隊成員主要來自清華大學和北京師範大學。愛分割在阿里雲還提供頭像分割和證件照自動合成的接口。
2.2 Versa
Versa是一款人工智能視覺創作APP，成立於2017年4月，前拉瓦拉生活網產品合夥人蔡天懿、前華爲算法科學家趙維傑爲聯合創始團隊。作爲一款視覺創作App，一鍵可以將照片變成藝術品。運用的是神經網絡技術來學習藝術大家的繪畫技法和筆觸，讓普通人的攝影作品秒變大師名畫，作爲一款拯救手機廢片的黑科技，Versa可以將大師級的藝術技法和細膩筆觸融入普通人的照片元素中，有多種渲染風格。除此之外，隨着產品的迭代，Versa已經具備了人景分離的功能，人景分離準確率98%。當然，在圖像中，Versa不僅能夠識別人，還能識別出小貓、小狗、桌子、杯子、汽車、飛機等物體，將其與可渲染的背景分離開來。
嚴格意義來說，Versa並不是一家專門的摳圖平臺，摳圖只是其app應用的一個延伸。
官網地址：https://www.versa-ai.com/
2.3 稿定摳圖
稿定設計是稿定科技有限公司（廈門）旗下網站，主要提供在線摳圖技術支持、在線平面海報設計支持功能，提供可替換素材模板進行編輯。該平臺早期設計時需要用戶交互式的輔助摳圖，即需要用戶通過畫筆畫出部分前景和背景，從而方便進行摳圖，從摳圖效果上來看採用的是傳統的數字圖像摳圖技術（grabcut等），因此效率並不高，但是其web式的交互界面做的非常友好，用戶體驗滿意度較高。截止目前，該平臺也已推出自動摳圖功能。
官網地址：https://www.gaoding.com/koutu
2.4 塗圖
塗圖是微禾迅科技有限公司旗下產品。杭州微禾迅科技有限公司成立於 2014 年，致力於成爲中國最專業的圖像及視頻技術處理服務商。公司旗下塗圖系列產品是國內移動圖像增強領域第一品牌，擁有包括小紅書、Blued 在內超過 6000+ 優質客戶。公司由 PPTV 創始團隊成員創建，核心團隊成員來自華爲、虹軟、阿里巴巴等知名軟件公司，均有多年互聯網和移動互聯網經驗。
官網地址：https://tutucloud.com/technology/portrait
2.5 智能證件照
智能證件照是一款在線拍攝證件照的app。滿足廣大用戶足不出戶，一站式自助在線拍攝證件照需求的智能app。其在人像摳圖領域再進一步細化定位，精分業務領域，專注於證件照製作（包括身份證、駕駛證、護照等）。從產品意義上來說定位更加明確，並且由於場景相對簡單，因此結合人工智能技術該業務落地更加成熟。
三、評測
本小節分別選取單人簡單背景、單人複雜背景、多人簡單背景、多人複雜背景圖片對各個平臺摳圖性能進行初步評測。僅對免費提供測評的平臺進行測試。
四、結論
目前，基於人工智能的摳圖平臺逐漸佔據主流，依賴人工智能算法的大規模數據訓練，使得各大平臺在人像摳圖任務中均實現了較好的摳圖結果。但是各大平臺在面對不同的照片時摳圖精度並不一致，這與各個平臺的算法以及訓練數據有關。總體而言，現有的人像摳圖平臺相比於以往PS技術有了大幅提高，算法愈加成熟和智能，可以適應越來越多種類的物體摳圖（不僅僅是人像），這項人工智能技術可以大幅提高後期影像處理效率，在當今“美顏”時代，具有非常重要的應用價值。
另一方面，也可以看到，儘管各個平臺已經推出了商業級別的摳圖方案，但是在精度、適應性、用戶體驗上依然有不少的提升空間，這也是需要後期不斷完善的地方。
對比本文評測的幾個摳圖平臺，從分割精度和邊緣處的摳圖細節來初步衡量，removebg性能最佳。