量子位 宣布 | 公众号 QbitAI
“AI抠图，细至发丝，老小无欺，假一赔十……”
随着AI技能的发展，抠图业也步入了新的竞争格局中，老牌巨子、新兴APP、开源项目、论文实现齐上阵，要把头发丝都抠出来。
不过，吆喝一时爽，抠图火葬场，到底谁家的抠图最智能？谁家的AI最聪明？这是对打算机视觉技能的磨练，也是对选择恐怖症用户的磨练……
本日，量子位为大家逐一测评，帮你挑出最合心意的AI抠图运用。
测评工具：六大运用，四种场景在先容我们的测评工具之前，须要先说一下目前智能抠图界的两大潮流风向：
一是全自动抠图，扔一张图进去，就自动抠好了，而且很有自傲，不给你留手动调度的机会；
二是半自动抠图，通过大略的标点划线，选择图片上须要抠出来的部分，反选图片上须要抹去的部分，提示AI抠哪里。
当然，还有一些运用是两者结合的，AI自动抠出它认为是主角的物体，然后你可以手动标注须要抠出来的部分和须要抹去的部分，帮助AI纠错。
至于PS套索那种纯人工抠图嘛，不在本次测评范围之内。
现在，请我们的六名选手登场：
马卡龙玩图
抠图界小网红，曾用名Versa，早期以风格迁移著称，也便是把你的照片改成名画的风格，这家公司的紧张技能方向是类脑人工智能，可以实现全自动抠图。
么么照
来自京东Y奇迹部，和上面的马卡龙玩图类似，也是全自动抠图，可以抠下来换背景。
美图秀秀
老牌修图软件，可以实现半自动抠图。
但是量子位在美图秀秀的移动端、web端和Mac端都没有找到抠图功能，只有windows电脑客户端才有抠图功能，都9012年了……
稿定抠图
Web端抠图神器，不用下任何客户端和APP，适宜低频次需求。
不过，稿定抠图仅支持.jpg和.png格式图片，大小不超过9MB，半自动抠图，须要标注保留和抹去的部分。
PPT
没错！
Office家族，都是附带抠图功能的，只要选中图片，删除背景就行，全自动/半自动稠浊抠图模式，办公小助手，美化PPT插图压根不须要专门打开PS抠图。
当然，和Office家族功能类似的金山家族和苹果Keynote实在也可以抠图。
PhotoShop CC 2019
修图巨子Adobe旗下C位的软件，设计师们用饭的家伙，具有海量繁芜、专业的功能，最新的版本可以通过“选择主体”功能实现一键抠图。
测评规则：四个考点本次测评设置了四大考点，分别是：
抠图风雅度：到底能不能抠头发丝？前景背景区分：颜色一样，还能分出来么？多人合照：大合照，能抠出几个人？主角非人类：如果照片主角不是人，是我家主子会若何？四大考点分别对应四道题目，每道题目是六个抠图运用抠同一张图，比对用时、操作和效果。
第一题：到底能不能抠头发丝？为了表示自己抠图细致，不少运用都流传宣传自己是“发丝级”抠图，效果究竟如何？
我们找到了这张Taylor Swift的照片，金色的卷发刚好造成边缘处有很多很多头发丝，让抠图AI们抠个够。
AI们的表现如下：
这是难分伯仲的一道题，边缘处理都比较粗糙，仅有马卡龙玩图略微露出了一点头发丝的痕迹。
马卡龙玩图
马卡龙大约运转了10秒就抠好了，的的确确保留了一部分模糊的头发丝，虽然也有一部分被抹掉了；整体边缘是最调皮的，换背景的话险些可以直接拿来用，不用做进一步的修整涂抹；
可以说，马卡龙效果最好，是本轮冠军。
稿定抠图
大约用了不到半分钟标注要保留的区域，基本没保留什么头发丝，反而为了头发丝把边缘处理成了锯齿状。
PPT
自动选定人物，瞬间就抠好了。当然，头发丝基本没保留，边缘效果也不是很好。
PS
保留了一部分绿色背景，觉得AI在判断边缘的时候陷入了焦虑。
么么照
么么照自动处理得很快，只用了两三秒，但是图片被压缩过了，头发丝也就不那么明显了，看不出抠了头发丝的痕迹。其余Taylor的左边有一些残渣，仿佛AI很努力地要抠头发丝，但是终极还是失落败了。
美图秀秀
美图秀秀的边缘处理仿佛是在搞笑，就像用手从海报上撕下来的一样参差不齐，想要保留头发丝，结果干脆保留了一部分背景，让人难以理解，不推举。
第二题：人物衣服和背景一个颜色，能区分出来么？为了完成这个寻衅，我们找到了在康熙朝任职的“中国圣诞老人”鳌贺年夜人，鳌拜的暗色衣服和下方阴郁的背景险些融为一体，头顶的顶戴花翎和背景的张灯结彩也刚好都是赤色。
不知道是不是这道题太难了，三位选手连完全的人都没有抠下来。
马卡龙
人物形象完美，便是红顶子拿捏不准，整体尚可。
PPT
边缘略有参差，整体效果尚可。
稿定抠图
边缘十分动听，为鳌拜的衣服增加了自己的设计，仿佛鳌拜穿了奇装异服。
么么照
么么照无法区分右下方玄色的衣服和玄色的背景，不及格。
美图秀秀
美图秀秀是不是以为圣诞老爷爷是抽象画？眼里只认红顶子和白胡子？
连肩膀的形状都没有抠出来，只能说，不及格。
PS
这不是我认识的那个Adobe，竟然只把最像圣诞老人的头部抠下来了，不及格。
重点是，连完全的“Merry Christmas”都没抠出来。
我们把背景变成黑的看一下，一句话竟然漏掉了三个字母，真是匪夷所思。
第三题：多人合照，能分清否？当图片上有不止一个人，有人站C位，有人站角落的时候，抠图运用能做到把它们都找出来么？
为此，量子位找到了这张谷歌大脑成立时的合影，Geoffrey Hinton、Jeff Dean、Samy Bengio、Vincent Vanhoucke等大佬纷纭上镜，全图统共17个人，还有中间那张大海报、阁下的桌子和显示器做为滋扰，是可以让抠图AI们好好琢磨一阵了。
马卡龙玩图
17个人每个人基本都被分开了，可以进行单独编辑。阴影和牛仔裤交错的下半部分也做了区分，可以说令人惊喜。美中不敷的是，电脑显示屏没有抹掉。
PPT
虽然处理韶光长达6分钟，做了40个手动标注，不过大块的非人物部分都去掉了，除了超高难度的下半部分，整体画面还算干净。作为一个办公软件里的小功能，能做到这样已经相称精良了。
稿定抠图
一些多余的部分没有去掉，只能说是一个平庸、没有野心的抠图软件。
美图秀秀
电脑桌和下半部分基本没动，成功的避开了所有考点。让人不得不吐槽的是上面那个紫色的小点：
仔细看，是天花板上毛绒骰子“2”那一侧，看起来萌萌哒，难不成美图秀秀认为这是个可爱的小脸？
PS
左下部分跟没抠一样，上面抠了的部分，也是幽灵制造机啊。
△ 你后面有人
△ 你们后面也有人
吓得我点了左上角的叉叉。
么么照
这哪里是抠图，下半部分仿佛霉菌菌落一样的密集的点点，难不成这张照片在上海经历了梅雨时令？只能说不合格。
第四题：主角不是人，看你怎么办许多抠图运用都针对人做了专门的演习，它们可以自动的找出图片上所有的人。
可是，如果想给孙子抠个佩奇怎么办？
因此，我们找了个佩奇：
O(∩_∩)O哈哈~
这得问一下抠图AI：啥是佩奇？
AI：一千个AI心里有一千个佩奇。
美图秀秀
虽然边缘比较粗糙，不过形状基本合格。
PPT
框定例模后全自动抠图，没有手动干预就能抠出一个完全的佩奇，但是，为什么佩奇的眼神如此空洞？
好在，手动点选之后可以办理这个问题，也不费事。
PhotoShop
PS有一个好处，它自动的识别了所有类型的主角，不管是不是人，都公正对待。但是，佩奇的耳朵呢？怎么丢了一只？
稿定抠图
抠是抠出来了，便是无法精准的识别什么是佩奇的一部分。
换句话说，它搞不清楚“什么是佩奇”。
么么照
不及格选手，只抠了佩奇的眼睛鼻子和一只手臂，难不成是以为上半部分的佩奇比较像人脸？
马卡龙玩图
不及格选手，想抠人也就罢了，抠的不是手而是衣服这就有点匪夷所思了。
结果推举一个好的修图软件必定秀外慧中，不仅抠图质量要过关，在细节设计上也得配得上“猪猪软件”的称号。
比如操作简便性：
除了专业赛道的P图一哥PhotoShop外，其他软件基本无需学习就能上手。
不过美图秀秀操作略麻烦，不仅移动端无入口可抠，还没有供应Mac版的客户端，想要有上美图秀秀的抠图功能，须要先找一台Windows系统的电脑。
从韶光方面来看，马卡龙、么么照和PhotoShop这种全自动玩家总体优先于半自动玩家不少，半自动选手用时是非与图片难度和你哀求的风雅度有很大关系。
效果可粗可精，韶光可长可短。
不过，PS等这种半自动的运用也是专业玩家/强制症患者放空自己的一种办法，俗话说毕竟没有最好，只有更好嘛。
综合抠图质量、操作难度和用户体验，量子位做出一张智能抠图推举榜：
马卡龙玩图
推举指数：⭐️⭐️⭐️⭐️
抠人专用，全自动、准确，但除人之外不能抠
PPT
推举指数：⭐️⭐️⭐️⭐️
办公场景必用、大略标记就行，性价比之王
稿定抠图
推举指数：⭐️⭐️⭐️
轻量级网页运用，只要肯精修，效果还是可以
Photoshop
推举指数：⭐️⭐️⭐️
“选择主体”新功能并非尽善尽美，如果有耐心可以逐步手动抠呀
么么照
推举指数：⭐️
抠人专用，全自动见效快，效果如何看天意吧
美图秀秀
推举指数：❌
O__O …小老弟，你为什么如此想不开？
啥是抠图？问题来了，这些运用是怎么完成抠图的鸭？
抠图，也便是把一张照片里的主角或者一类物体自动抠下来的操作，在学术领域有专门的英文名Image Matting。
想不到吧，这种连80岁老太都会玩的修图操作，实在也可以被形式化为一个数学问题，即下面这个“求解抠图方程式”：
I=αF+（1-α）B，α∈[0,1]
个中，I是图像RGB色彩，F为前景色，B为背景色，α为预测前景蒙版。这样来看，抠图这件事就被形式化为两种颜色的线性组合，因此目前大多数方法将其近似为一个色彩问题，可以用多种算法来实现抠图效果。
视觉显著性检测（Visual saliency detection）便是常用方法的一种：
举个，当你一眼望到那张霉霉的照片，是不是最先把稳到的是照片里有个人→金发红唇→该当是美女，随后才把稳到了绿色的背景和个中模糊的绿叶？
△ AI以为你是这么理解的
好巧，AI和你想的一样。
在视觉显著性检测中，AI会考试测验仿照人的视觉特点，预测你可能对图中哪些物体感兴趣（也便是显著区域），并把这部分自动提取出来。
抠图这件小事不就完成了！
图像分割（Image Segmentation）也能实现将主角抠出来的效果，它有几个子分类，包含语义分割和实例分割等细化的技能，分割精度也在逐年升高。
和视觉显著性检测不同，分割大法不是AI找你感兴趣的，而是在图像中找到自己会认的。
在语义分割任务中，照片里的每个像素都被打上了一个标签，比如在这张道路场景图中，绿色色块代表行道树，蓝色色块表示车辆，紫色色块代表道路。
但是，语义分割只能识别这个像素属于树，却没有办法判断一个像素块的位置到底是属于哪棵树。想要要AI识别出个体，就得派实例分割上场了。
和语义分割不同，实例分割不须要标记每个像素，它只要找到物体的边缘轮廓就好了，标记上不同的颜色，个体分离技能get。
以是不难明得，在抠谷歌大脑团队的那张合影时，有的运用可以抠出单个人并对其单独编辑了。
末了，你最喜好的抠图工具是哪一款？它够智能么？欢迎在评论区见告量子位。
— 完 —
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