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 !
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
Само собой, будет новый срок и продолжение перевода проекта на GraphQL. Потом рефакторинг и переход на новые сущности с выпиливанием старых. В итоге получим огромную задачу, равномерно размазанную на несколько спринтов.
Ознакомьтесь с методом управления проектом SCRUM. Я не говорю, что мы работаем в точности по данному методу, но как можно заметить, «спринты» ограничены сроками. Почему сроки не могут являться этим «фактором»?
Мотивацией являлась поставленная задача, которая должна была быть оценена и выполнена в соответствие с этой оценкой. А так, как уже описывалось в статье, на текущее API присылает множество лишних данных, которые мы просто не используем, переход на GraphQL, в дальнейшем позволит обеспечить приложение только нужными данными.
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 !
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