AI Green Screen

AI 기반 배경 제거, 가상 그린 스크린 및 놀라운 페인트 효과

최신 인공 지능(AI) 기술로 배경 제거 및 페인트 효과! 이미지나 비디오를 선택하고 개체와 배경을 자동으로 감지합니다. 배경 제거뿐만 아니라 다양한 다른 멋진 효과도 사용할 수 있습니다. 이 앱은 이미지에서 객체와 경계를 찾는 개념인 의미론적 이미지 분할을 기반으로 합니다. Google Research DeepLab은 의미론적 이미지 분할을 위한 최첨단 딥 러닝 신경망입니다. 이제 AI Green Screen을 통해 이 멋진 기술을 일상적인 사용을 위한 간편한 앱으로 사용할 수 있습니다. AI가 이미지 개체를 감지하고 적용할 효과를 선택하게 하기만 하면 됩니다. 모두를 위한 인공지능의 진정한 힘!

AI 감지 감도

감지된 개체 또는 다른 모든 것(배경)에 효과를 적용할 수 있습니다. 물체 감지 감도에는 3가지 레벨이 있습니다.

1) 사람만: 엄격하게 사람에게 초점을 맞춥니다.

2) 사람 및 차량(기본값): 사람, 비행기, 자전거, 보트, 버스, 자동차, 오토바이 및 기차를 감지합니다. 이 모드는 개인 정보에 민감한 정보(예: 번호판 등)를 포함할 수 있는 모든 개체를 흐리게 하는 것과 같이 개인 정보를 보호하는 데 유용합니다.

3) 모든 물체: 사람, 차량외에 새, 병, 고양이, 의자, 소, 식탁, 개, 말, 화분, 양, 소파, 기차, TV를 감지합니다.

AI 페인터

다른 앱에서는 볼 수 없는 차세대 AI 페인트 효과!

효과

감지된 개체 또는 배경에 효과를 적용할 수 있습니다. AI 페인터, 흐림, 타일링, 녹색 화면(개체 또는 배경을 녹색으로 마스킹), 투명도(배경 제거 - 투명도 효과는 이미지 PNG 저장 시 전환), 배경 교체 및 더 많은.

동영상 지원

모든 설정에서 오디오가 작동하는 출력 프레임 속도 제어. 소스 비디오를 다듬어 푸티지의 일부만 처리합니다.

배경 동영상 교체

이것은 완전히 자동화된 그린 스크리닝과 선택된 비디오로 배경을 교체하는 것입니다! 이것은 이미지와 비디오 모두에서 작동합니다. 이미지 배경을 비디오로 바꾸면 배경 비디오에서 가져온 오디오와 함께 이미지를 비디오로 내보낼 수 있습니다.

이미지에서 비디오 효과

반복 및 유동적인 애니메이션 효과를 사용하여 이미지를 짧은 비디오로 변환할 수 있습니다. 아무 사진이나 선택하고 Instagram, TikTok 등을 위한 매끄럽고 멋진 루프를 얻으세요!

크로마 키잉

크로마 키를 사용하여 기존의 그린 스크린 재료를 처리하거나 이미지 알파(투명도)를 기반으로 마스크를 만듭니다.

스티커

나중에 사용할 수 있도록 프로젝트를 스티커로 저장합니다. 이미지, 이미지 대 비디오 효과 또는 비디오 위에 스티커를 오버레이합니다.

맞춤 WhatsApp 스티커 만들기

WhatsApp에서도 모든 맞춤 스티커를 사용할 수 있습니다!

앱을 공유 대상으로 사용

이미지 또는 비디오를 처리하는 모든 앱에서 AI Green Screen으로 미디어를 보낼 수 있습니다. 선택한 이미지 또는 비디오를 공유하도록 선택하고 AI Green Screen을 공유 대상으로 사용하기만 하면 됩니다.

개인정보

AI Green Screen은 대부분의 AI 제품과 달리 로컬 AI 처리만 사용합니다. AI Green Screen은 클라우드 처리를 위해 장치에서 이미지를 전송하지 않기 때문에 이는 주요 이점입니다. 편집 후 원하는 경우 이미지를 공유하도록 선택할 수 있습니다. 그러나 이 경우에도 표준 Android 공유 기능이 사용되며 사용자가 완전히 제어할 수 있습니다.

마스크 편집기

때로는 AI가 완벽한 결과를 생성하지 못할 수도 있습니다. 또는 AI가 생성한 마스크에서 사람이나 물체를 제거하고 싶을 수도 있습니다. Mask Editor를 사용하면 마스크를 확장하는 것만큼이나 쉽습니다.

자르기 도구

처리된 이미지의 선택된 부분만 저장하려면 선택합니다.

기술

구글 텐서플로우 라이트

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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