Concretely, U^2-Netセグメンテーションモデルは ピクセルごとのアルファマッタを生成し 損失なしのソースは 理想的な入力です クリーンエッジ入力 クリーンエッジ出力 結果は 損失なしで 真の透明性で書き戻されます. There is no manual masking step — a neural segmentation model does the separation and you get a transparent result back.
Yes. BMPは基本的に小さなヘッダを持つ未圧縮のRGB列であり、完全に損失なしで、巨大である。. Compression artefacts around a subject are exactly what a segmentation model has to disambiguate, so cleaner input gives a cleaner edge.
BMPに特別なものは？
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Yes — 圧縮されていないので BMPは読み込みや編集は速いが アップロードは遅く 保存するメタデータもありません. That shapes both what the model sees and what the output can carry.
