پرش به محتوای اصلی
آخرین اخبار
۲ وایر پاداش مطالعه

تبدیل تصاویر به لایه‌های قابل‌ویرایش؛ قابلیت جدید Runway با مدل Seedream 5.0

انتشار:۳ مهر ۱۴۰۵(۲ روز پیش)
۴ دقیقه زمان مطالعه
۰ دیدگاه

پلتفرم Runway ابزار جدیدی به نام Layers را معرفی کرد که با بهره‌گیری از مدل هوش مصنوعی Seedream 5.0 شرکت ByteDance، تصاویر تخت را با یک کلیک به لایه‌های شفاف و قابل‌ویرایش تفکیک می‌کند. این قابلیت به طراحان اجازه می‌دهد بدون نیاز به برش دستی یا بازسازی ترکیب‌بندی، سوژه‌ها و پس‌زمینه‌ها را به‌سادگی تفکیک و ویرایش کنند.

تبدیل تصاویر به لایه‌های قابل‌ویرایش؛ قابلیت جدید Runway با مدل Seedream 5.0

در یک نگاه (نکات کلیدی خبر)

خلاصه مهم‌ترین نکات و تحولات این گزارش برای مطالعه سریع

  • معرفی ابزار Layers در پلتفرم Runway برای تفکیک خودکار تصاویر تخت به المان‌های مجزا و شفاف
  • بهره‌گیری از مدل هوش مصنوعی Seedream 5.0 متعلق به ByteDance برای بازسازی و اینپینتینگ خودکار پس‌زمینه‌های پنهان
  • هزینه ۱۸ کردیت برای هر بار تولید لایه‌ها و امکان ویرایش، تغییر چیدمان و دانلود خروجی‌های PNG بدون کسر کردیت اضافی
  • کاربرد ویژه در بازیابی فایل‌های گرافیکی فاقد لایه‌باز، تغییر چیدمان تبلیغات و استفاده در خطوط تولید ویدیوی Runway

تبدیل تصاویر به لایه‌های قابل‌ویرایش در Runway با مدل Seedream 5.0

پلتفرم Runway از ابزار جدیدی به نام Layers رونمایی کرده است که تصاویر دوبعدی و تخت را به المان‌های مجزا، شفاف و متحرک تفکیک می‌کند. کاربران پس از بارگذاری پوسترهای تبلیغاتی، تصاویر محصول یا طرح‌های شبکه‌های اجتماعی می‌توانند سوژه‌ها، پس‌زمینه، متن‌ها و سایر بخش‌های شناسایی‌شده را بدون نیاز به برش دستی یا بازسازی مجدد ترکیب‌بندی، از یکدیگر جدا کنند.

مدل زیربنایی این قابلیت، Seedream 5.0 Layers توسعه‌یافته توسط شرکت ByteDance است که Runway آن را در حالت Tool خود میزبانی می‌کند. این یکپارچه‌سازی، مسیری مستقیم در اختیار کاربران Runway قرار می‌دهد تا یک تصویر نهایی را به دسته‌ای از لایه‌های قابل‌ویرایش تبدیل کنند؛ لایه‌هایی که می‌توانند مستقیماً وارد جریان‌های کاری طراحی، ادیت تصویر و تولید ویدیو شوند.

مراحل تبدیل تصویر تخت به دسته‌ای از لایه‌ها

  1. از نوار ناوبری سمت چپ در برنامه Runway، حالت Tool را باز کنید.
  2. تب Image را انتخاب کرده، منوی مدل‌ها را باز کنید و گزینه Seedream 5.0 Layers را برگزینید.
  3. یک تصویر بارگذاری کنید و در صورت تمایل، توضیح دهید که کدام المان‌ها باید به لایه‌های مجزا تبدیل شوند.
  4. برای ساخت دسته لایه‌ها روی دکمه Generate کلیک کنید.
  5. المان‌های مورد نظر را روی بوم یا در فهرست لایه‌ها انتخاب کنید تا بتوانید آن‌ها را جابه‌جا کنید، تغییر اندازه دهید، بچرخانید، پنهان کنید، حذف نمایید یا ترتیب آن‌ها را تغییر دهید.
  6. تمام لایه‌های تولیدشده را در قالب فایل‌های PNG شفاف از پوشه Recents دانلود کنید.

این مدل هوش مصنوعی می‌تواند ساختار لایه‌ها را حتی بدون پرامپت یا دستور متنی تشخیص دهد؛ با این حال، ثبت یک دستور مشخص زمانی کاربرد دارد که ترکیب تصویر شامل اجسام کوچک، المان‌های هم‌پوشان یا چندین بخش متراکم باشد که باید از یکدیگر تفکیک شوند. راهنمای مدل در Runway توصیه می‌کند کاربرانی که به تفکیک لایه‌های خاصی نیاز دارند، نام آن المان‌ها را در پرامپت قید کنند.

هزینه ۱۸ کردیت برای هر بار تولید لایه

ورودی
یک تصویر تخت
هزینه تولید
۱۸ کردیت
خروجی
دسته لایه‌های قابل‌ویرایش و فایل‌های PNG شفاف
ویرایش‌های بعدی
بدون کسر کردیت اضافه
دانلود دسته‌جمعی
در دسترس از طریق پوشه Recents

سامانه Runway تنها زمانی کردیت کسر می‌کند که کاربر روی دکمه Generate کلیک نماید. تغییر چیدمان، تغییر اندازه و چرخش، پنهان‌سازی و دانلود لایه‌های تولیدشده هیچ هزینه یا کردیت اضافه‌ای مصرف نمی‌کند؛ بنابراین می‌توان تغییرات چیدمان متعددی را روی همان دسته لایه‌های تولیدشده اعمال کرد.

بازیابی ساختار لایه‌ها از فایل‌های خروجی نهایی

تیم‌های طراحی اغلب با شرایطی مواجه می‌شوند که فایل‌های نهایی با فرمت PNG یا JPEG در دسترس است، اما سورس PSD، اسناد Figma یا پروژه اصلی از بین رفته یا در دسترس نیست. به‌روزرسانی چنین فایل‌هایی معمولاً مستلزم ماسک‌کردن دستی، حذف سوژه‌ها و بازسازی دشوار پس‌زمینه است. ابزار تفکیک لایه Runway این روند بازیابی را تا حد زیادی خودکار می‌کند و با شناسایی نواحی معنادار تصویر، هر بخش را در یک بوم شفاف مستقل قرار می‌دهد.

حذف یک سوژه در پیش‌زمینه باعث آشکار شدن پیکسل‌هایی می‌شود که در تصویر اصلی پنهان بوده‌اند. مدل هوش مصنوعی این بخش‌های نامرئی را به‌صورت خودکار بازسازی (اینپینت) می‌کند تا پس‌زمینه بتواند مانند یک لایه کاملاً مستقل عمل کند. از آنجا که این بازسازی از طریق هوش مصنوعی مولد صورت می‌گیرد، ممکن است در لبه‌های پیچیده، سایه‌ها، بازتاب‌ها، موی سر یا اجسام هم‌پوشان نیازمند روتوش و پاک‌سازی دستی باشد.

کاربردهای کلیدی لایه‌های بازیابی‌شده

  • حذف تیترهای متنی شطرنجی و رسترشده و جایگزینی آن‌ها با تایپوگرافی جدید.
  • استخراج محصول از عکس اصلی و قرار دادن آن روی پس‌زمینه‌های دیگر.
  • تطبیق طراحی یک آگهی تبلیغاتی با محصولات متنوع یا نسبت‌های تصویر گوناگون.
  • جداسازی اعضای کاراکترها برای خطوط تولید انیمیشن و توسعه بازی‌های ویدیویی.
  • بازیابی دارایی‌های گرافیکی قابل‌استفاده از فایل‌های مشتریانی که فاقد سورس لایه‌باز هستند.
  • انتقال سوژه‌های ایزوله‌شده به فرایندهای هوش مصنوعی تولید ویدیوی Runway.

نقاط ضعف و محدودیت‌های مدل

مدل Seedream بر اساس بهترین تخمین خود تصویر را تفسیر می‌کند و ساختار اولیه سند منبع را ارائه نمی‌دهد. به همین دلیل ممکن است اجسامی که هم‌پوشانی بالایی دارند با یکدیگر ادغام شوند، جزئیات کوچک از بین بروند یا پس‌زمینه‌های بازسازی‌شده دارای آرتیفکت و ناهماهنگی باشند. هرچند اجرای دوباره عملیات با یک پرامپت دقیق‌تر می‌تواند تفکیک بهتری ایجاد کند، اما مستلزم کسر ۱۸ کردیت مجدد خواهد بود.

عناصر خروجی همچنان ماهیت رستر (پیکسلی) دارند. اگرچه متن‌ها در لایه‌ای شفاف و مجزا قرار می‌گیرند، اما فونت، کلمات، فاصله‌گذاری و ویژگی‌های برداری آن‌ها قابل‌ویرایش نیستند. در نتیجه کاربرانی که قصد تغییر متن را دارند، باید متن استخراج‌شده را حذف کرده و آن را در ابزارهای طراحی از نو تایپ کنند.

همچنین Runway لایه‌ها را به شکل فایل‌های PNG شفاف صادر می‌کند، نه به عنوان یک فایل PSD بومی به همراه تایپوگرافی، المان‌های برداری، ماسک‌ها و لایه‌های تنظیماتی (Adjustment Layers). تیم‌ها می‌توانند این فایل‌های PNG را به برنامه‌هایی مانند Photoshop یا Figma وارد کرده و سپس کنترل‌های اختصاصی مورد نیاز سند را در آنجا بازسازی کنند.

یکپارچه‌سازی ابزار تفکیک تصویر درون پلتفرم Runway

سرویس‌های مستقلی مانند IntoLayers، Playyy و PixMind پیش از این خدمات تبدیل تصویر به لایه را ارائه می‌دادند و برخی از آن‌ها حتی از خروجی مستقیم PSD پشتیبانی می‌کنند؛ با این حال، پیاده‌سازی این فناوری در Runway، قابلیت تفکیک تصویر را دقیقاً در کنار ابزارهای ویرایش تصویر، ایجنت هوش مصنوعی و تولید ویدیوی این پلتفرم قرار می‌دهد و تعداد مراحل صدور و جابه‌جایی فایل را برای استفاده در سایر پروژه‌ها به حداقل می‌رساند.

این ویژگی کنترل کاربردی روی فایل‌های تخت را به طرز چشمگیری گسترش می‌دهد، در حالی که قوانین حق نشر و شرایط مجوزها همچنان به قوت خود باقی است. دسته لایه‌های تولیدشده ویرایش، استفاده مجدد و تحویل فایل‌ها در فرایند تولید را بسیار آسان‌تر می‌کند، اما مجوزی برای تغییر یا بازنشر محتوایی که کاربر مالک آن نیست صادر نمی‌کند.

دیدگاه ها و گفتگوی تخصصی

نظرات خود را با جامعه مخاطبان وایر ای آی در میان بگذارید

۰ دیدگاه

هنوز دیدگاهی برای این مطلب ثبت نشده است

اولین نفری باشید که دیدگاه، تحلیل یا دیدگاه خود را درباره این موضوع با دیگران به اشتراک می گذارد.

مطالب مرتبط و پیشنهادی

رکورد ۸۳۳ هزار دانلود ماهانه برای LEGAL-BERT؛ وقتی توسعه‌دهنده‌ها قید مدل‌های گران‌قیمت را می‌زنند!
آخرین اخبار

رکورد ۸۳۳ هزار دانلود ماهانه برای LEGAL-BERT؛ وقتی توسعه‌دهنده‌ها قید مدل‌های گران‌قیمت را می‌زنند!

مدل زبانی تخصصی LEGAL-BERT با ثبت بیش از ۸۳۳ هزار دانلود در ماه روی پلتفرم هاگینگ فیس حسابی خبرساز شده است. این ابزار جمع‌وجور و تخصصی نشان می‌دهد که برای پردازش و تحلیل متون حقوقی، حتماً نیازی به مدل‌های غول‌پیکر و پرهزینه ندارید و گزینه‌های بهینه همچنان در اوج هستند.

۲ دقیقه مطالعه
۰
۶ مهر
جاسوسی هوش مصنوعی در محل کار؛ کارمندان می‌گویند کارفرماها باید قانوناً مچ‌گیری‌هایشان را لو بدهند!
آخرین اخبار

جاسوسی هوش مصنوعی در محل کار؛ کارمندان می‌گویند کارفرماها باید قانوناً مچ‌گیری‌هایشان را لو بدهند!

نظرسنجی‌های تازه نشان می‌دهد که بیشتر کارمندان حس می‌کنند مدیرانشان با ابزارهای هوش مصنوعی تمام حرکات آن‌ها را زیر نظر گرفته‌اند. حالا بیش از ۸۰ درصد شاغلان خواستار تصویب قانونی شده‌اند که شرکت‌ها را مجبور کند هرگونه مچ‌گیری و نظارت هوش مصنوعی در محیط کار را رسماً اعلام کنند.

۳ دقیقه مطالعه
۰
۶ مهر
گزارش داغ مایکروسافت از نفوذ جهانی هوش مصنوعی؛ امارات در صدر و رتبه عجیب آمریکا!
آخرین اخبار

گزارش داغ مایکروسافت از نفوذ جهانی هوش مصنوعی؛ امارات در صدر و رتبه عجیب آمریکا!

مایکروسافت در تازه‌ترین گزارش خود از ضریب نفوذ هوش مصنوعی در جهان پرده برداشت؛ آماری شگفت‌انگیز که نشان می‌دهد امارات و سنگاپور با فاصله‌ای خیره‌کننده پیشتاز دنیا هستند و در مقابل، آمریکا در رتبه ۲۱ جا مانده است. همچنین الگوی استفاده از هوش مصنوعی میان کشورهای غربی و کشورهای در حال توسعه، از تفاوتی عمیق میان کاربردهای روزمره و آموزش پرده برمی‌دارد.

۳ دقیقه مطالعه
۰
۶ مهر