Comments 5
С терминологией промахнулся, согласен :)
Как и было описано в статье, разные ML модели принимают на вход изображения с разным разрешением, в данном случае - 320x320. Если Вам нужно обработать изображение размером 4000х2000, то разрешение нужно подогнать под требуемое.
Вот только что попробовал обработать изображение с разрешением 7680 x 4320
На выходе изображение имеет исходное разрешение
При скейле картинки в редакторе потери качества не наблюдается
Отлично. А что потом? Теперь в интернет магазине превьюшки будут на 200 процентов тяжелее, потому что кроссплатформенную прозрачность поддерживает только png24?
Такое нужно скорее чтобы залить фон на картинках одним цветом.
Не совсем понимаю, что Вы хотите услышать... приложение, для которого разрабатывался данный функционал достаточно специфично и распространяется исключительно на узкий круг лиц, где увеличение объёма приложение не является критичным.
А что дальше ? Я считаю, что Вы сами должны себе ответить. Поговорите со своим беком, вынесите модель и процессинг изображения на сервер, тем самым уменьшив размер вашего клиента.
А для чего это нужно ? Если вам хочется заливать фон, заливайте, хочется делать коллаж из объектов, которые представлены на фото, делайте. На официальной страничке гитхаба ML модели u2Net представлены способы её применения, среди которых даже есть фото редактор в iOS приложении.
Хорошего дня !
Удаляем фон у фото используя CoreML