AI Green Screen
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AI Green Screen

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  • Haavepaja

AI 전원 배경 제거, 가상 녹색 화면 및 멋진 페인트 효과

이 앱 정보

최신 인공 지능 (AI) 기술로 배경 제거 및 페인트 효과! 이미지 나 비디오를 선택하고 배경 제거뿐만 아니라 다른 멋진 효과에 대해서도 자동으로 객체와 배경을 감지하십시오. 이 앱은 시맨틱 이미지 세분화를 기반으로하며, 이는 이미지에서 객체와 경계를 찾는 개념입니다. Google Research Deeplab은 시맨틱 이미지 세분화를위한 최첨단 딥 러닝 신경망입니다. 이제 AI Green Screen을 사용 하여이 멋진 기술은 일상적인 사용을위한 쉬운 앱으로 제공됩니다. AI가 이미지 개체를 감지하고 적용 할 효과를 선택하십시오. 모든 사람에게 인공 지능의 진정한 힘!

AI 감지 감도
감지 된 물체 또는 기타 모든 것 (배경)에 효과를 적용 할 수 있습니다. 객체 감지 감도에는 3 가지 수준이 있습니다.

1) 사람 만 : 인간에게 엄격하게 집중합니다.

2) 사람과 차량 (기본값) : 사람, 비행기, 자전거, 보트, 버스, 자동차, 오토바이 및 기차를 감지합니다. 이 모드는 개인 정보를 보호하는 데 유용합니다 (라이센스 플레이트 등) 개인 정보에 민감한 정보를 포함 할 수있는 모든 개체를 흐리게합니다.

3) 모든 물건 : 사람과 차량 외에도 새, 병, 고양이, 의자, 소, 식당, 개, 말, 화분, 양, 소파, 기차 및 TV

AI 화가
새로운 세대의 AI 페인트 효과 - 다른 앱에서 찾을 수없는 것!

효과
감지 된 물체 또는 배경에 효과를 적용 할 수 있습니다 : AI 화가, 흐리기, 타일링, 녹색 화면 (녹색으로 마스킹 물체 또는 배경), 투명성 (배경 제거 - 이미지 PNG 저장의 투명성 효과 스왑 및 배경 스왑 및 배경 스왑 및 더 많은.

비디오 지원
모든 설정에서 오디오가 작동하는 출력 프레임 속도 컨트롤. 소스 비디오를 다듬고 영상의 일부만 처리하십시오.

배경 비디오를 바꾸십시오
완전히 자동화 된 녹색 심사 및 배경을 선택한 비디오로 대체합니다! 이것은 이미지와 비디오 모두에서 작동합니다. 이미지 배경을 비디오로 바꾸면 백그라운드 비디오에서 찍은 오디오로 이미지-비디오 내보내기를 얻을 수 있습니다.

비디오 효과에 대한 이미지
루핑 및 유동적 인 애니메이션 효과를 통해 이미지를 짧은 비디오로 전환 할 수 있습니다. Instagram, Tiktok 등을위한 사진을 선택하고 슈퍼 쿨리스 루프를 얻으십시오!

크로마 키잉
Chroma 키를 사용하여 전통적인 녹색 스크린 재료를 처리하거나 이미지 알파 (투명성)를 기반으로 마스크를 구축하십시오.

스티커
나중에 사용할 수 있도록 모든 프로젝트를 스티커로 저장하십시오. 이미지, 이미지 대 비디오 효과 또는 비디오 위에 오버레이 스티커.

사용자 정의 WhatsApp 스티커를 만듭니다
WhatsApp에서 모든 사용자 정의 스티커를 사용할 수 있습니다!

앱을 공유 대상으로 사용하십시오
이미지 나 비디오를 처리하는 모든 앱에서 AI Green 화면으로 미디어를 보낼 수 있습니다. 선택한 이미지 또는 비디오를 공유하고 AI Green 화면을 공유 대상으로 사용하기 만하면됩니다.

은둔
AI Green Screen은 대부분의 AI 제품과 달리 로컬 AI 처리 만 사용합니다. AI Green Screen은 클라우드 처리를 위해 장치에서 이미지를 전송하지 않기 때문에 이것은 큰 이점입니다. 편집 후 원하는 경우 이미지를 공유하도록 선택할 수 있습니다. 그러나이 경우에도 표준 Android 공유 기능이 사용되며 완전히 제어 할 수 있습니다.

마스크 편집기
때로는 AI가 완벽한 결과를 얻지 못하거나 AI 생성 마스크에서 사람이나 물체를 제거하고 싶을 수도 있습니다. 마스크를 확장하는 것은 마스크 편집기와 마찬가지로 쉽습니다.

자르기 도구
처리 된 이미지의 선택된 부분 만 저장하도록 선택하십시오.

기술
Google Tensorflow Lite
https://www.tensorflow.org/lite/

Google Research Deeplab V3+ (Pascal Voc 2012, Mobile Net V2)
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab

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