阿里巴巴智能设计实验室的抠图算法及其商业应用

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2023-11-08 16:44:15

背景

在上手鹿班“批量抠图”需求时，我们发现商品抠图是一项不可避免且繁琐的工作，一张人像精细抠图平均需要耗费设计师2h以上的时间，这样无需创意的纯体力工作亟需被AI所取代，我们的抠图算法应运而生。近几年图像抠图算法逐渐进入人们的视野，如腾讯（天天P图）、百度（人像抠图、汽车分割）等。

而潜藏在其背后的行业：泛文娱，电商行业、垂直行业，诸如在线餐饮、媒体、教育等行业商业价值不容小觑，可以满足各种战报、在线课程教师抠图、视频封面制作等不同形式的图片制作需求拓展。

技术实现

我们的抠图算法主要包括过滤、分类、检测、分割四个模块。其中过滤模块通过分类模型和基础图像算法滤掉差图（过暗、过曝、模糊、遮挡等）；分类模块则根据品类、场景等特征进行不同的分割模型提升效果；检测模块则通过预测前背景概率和候选anchors来提升小尺度区域召回和普适性；分割模块则通过粗分割和精细分割得到精确mask，精细到发丝级。

商业应用

我们的抠图算法在电商、泛文娱、垂直行业等商业场景中有着广泛的应用。例如，在鹿班场景中，商家上传的宝贝图参差不齐，直接投放效果不佳，通过鹿班制图可以保证会场风格统一、高质视觉效果传达，从而提升商品吸引力和买家视觉体验，达到提升商品转化率的目的。此外，我们还做了一些产品化工作，如鹿班的批量白底图功能、E应用证件照/战报/人物换背景等。

结论

我们的抠图算法在解决商品抠图繁琐、耗时的问题上有着广泛的应用前景，并且在电商、泛文娱、垂直行业等商业场景中也有着广泛的应用价值。我们将继续深化算法技术，拓展商业应用场景，为用户提供更好的服务。

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