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. PNGは8ビットアルファチャネルと16ビットのオプション深さを持つ無損失DEFLATEで、再保存時に劣化しないが、写真コンテンツでは大きくなります。. Compression artefacts around a subject are exactly what a segmentation model has to disambiguate, so cleaner input gives a cleaner edge.
PNGに特別なものは？
+
Yes — 品質スライダーはありません PNGはビット毎に正確に 回転します 編集すると ファイルサイズだけが かかります. That shapes both what the model sees and what the output can carry.
