Remove网站：AI抠图的新选择

Remove网站：AI抠图的新选择

大家好，我是央木木。2018年最后几天，让我们回顾一下这一年。自我发现对于“抠图”这事一直都放不下，写了好几篇文章都是关于如何让抠图变得更简单，让人变得更懒。有这样的，也有那样的。

然鹅，直到昨天，木木发现了这个名叫Remove的网站，网址：www.remove.bg。英文介绍挺有意思的“100%自动，5秒完成，无需动鼠标，免费”。以后再也不敢随便用“智能”来形容别的抠图软件了。

先来看看使用，使用十分简单：打开网页，上传图片（1）或网址（2），最好是上传图片，因为上传图片网址木木没有成功过，完成验证。接着效果嘛，大概是这样。背景简单，抠出来还是挺清晰的。不过提醒脑瓜们，上传的图片不能超过8M，输出的照片像素也只有500px。敲黑板，画重点，这网站只能做人像抠图。

其实写到这里，脑瓜们只要去网站体验，文章到此就应该结束了，木木去摸鱼了。

要是你感兴趣去的话，木木就借这个典型的网站顺便聊聊人工智能。业余的木木，说得不专业请指正。其实现在互联网大热的概念人工智能-AI，早在1956年就有科学家提出来了。而今天木木介绍的Remove网站是属于人工智能里的计算机视觉领域中的图像识别。第一个计算机视觉的商用模型是90年代被美国银行应用在支票手写数字的识别上。而在计算机视觉中，除了图像识别，还有物体检测、目标跟踪、视频分析等，像贾老板折腾的无人驾驶汽车，简单来说，就是利用计算机视觉来控制汽车作出反应，如刹车、左拐、右拐等。

回到我们的Remove网站，它之所以只能抠人像，是因为它通过提取人像的特征或者称为“标签Label”，比如：头部、五官、头发、身形等来判断是否把背景抠掉。要是你上传狗狗的照片，它就抠不了了。可能有脑瓜说，既然能识别人类，那动物、物品也可以啊，为什么不完善一下呢？

木木觉得嘛，Remove网站主要是给人用的，所以设计者就没有将跟多的物品识别放进去。网站的目标是让你更简单地换掉照片的背景，而提取图片中的物体特征。现在用得最广泛的是卷积神经网络模型，简称CNN。其实就是一套代码，卷积核跟图片数据作用，大概是这样。在蓝色框（图片）移动的就是卷积核，通过矩阵乘积（卷积核x图片区域）得出的结果，构成绿色框（卷积后图片）。在这模型里面，有卷积层、激活层、池化层等，通过一层层对图片数据进行计算，从而得到特征信息。至于不同的层如何工作，太过专业，就直接跳过了。不过可以告诉你，要识别的特征越多，层数越多，越复杂。像经典的AlexNet计算模型，通常在十层以内，也有几十几百层的复杂模型。

那是不是模型建好或者说这套代码写好就能拿来识别图片上岗工作呢？其实，代码写好了，确实能投入使用，但是也并不完全能使用，因为它得具备一个关键的要素，就是“准确率”。要是连狗、男、女都分不清，就是个“人工智障”。所以，要想把“人工智障”成为“人工智能”，就得让它学习，从而提高“智商”。而我们平时经常听到机器学习、深度学习这些字眼，时觉得很牛掰，甚至有人担心，未来机器人会造反，最后统治人类，美剧《西部世界》的机器人觉醒。

其实，机器学习的原理，直观地概括就是通过大量的数据训练，从而提高这个计算模型的准确率。就像你高考前的题海战术，试题做多了，自然熟能生巧。还是拿Remove网站举例，当照片上的人脸挡住了，它就会抠错，说明它训练时没遇到过这种情况。只抠了身体，把脸部也删掉了。同样，要是背景与衣服颜色相近，它也会“忘记”抠掉，证明它的准确度仍要提高。

那能不能有完美的抠图呢？只要训练的数据足够多，把误差降得足够低，是可以实现的。比如，用户把自己的照片上传上去，提供给Remove进行训练。当用户越来越多，准确率也越来越高。当然，这个网站也很负责地跟说，用户上传的所有照片，他们并不用于人工智能的训练。不过呢，最好不要把私密照放上去，谁看谁知道。

通过这个简单的介绍，脑瓜们应该对人工智能有了一定的认识。以后在听到AI，也不要这么大惊小怪了。它不过是比你学习勤奋指数倍机器人而已。

以上，我是央木木。大伙，明年见了鸭。

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