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.
コンバータは，画像をＪＰＥＧ，ＰＮＧ，ＷｅｂＰ，ＨＥＩＣに移動する。 Deciding the format last rather than first is the whole point: every extra save of a photographic image is another generation, and the fewer of them you spend, the more of the picture survives.
