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. TIFF はアーカイブコンテナです: 損失なしの LZW または DEFLATE、16ビット/チャネルの深さ、CMYK、複数ページの一つのファイル. Compression artefacts around a subject are exactly what a segmentation model has to disambiguate, so cleaner input gives a cleaner edge.
TIFFに特別なものは？
+
Yes — 1つのTIFFは 複数のページと 1チャネルあたり16ビットのデータを 保持できます ツールは ページ1か全てのページで 動作するかを決めなければなりません. That shapes both what the model sees and what the output can carry.
