사진과 영상의 피사체 뒤 텍스트

신경망이 피사체 마스크를 만들어 어떤 픽셀이 사람이나 사물인지 판별합니다. 그다음 배경, 텍스트, 잘라낸 피사체 순서로 겹칩니다. 피사체가 글자를 가리므로 텍스트가 뒤에 있는 것처럼 보입니다.

됩니다. RobustVideoMatting으로 프레임마다 피사체를 분리하므로 사람이 움직여도 글자가 뒤에 남습니다. 사진보다 오래 걸리며, 클립이 길고 클수록 처리 시간이 늘어납니다.

Anton, Bebas Neue, Permanent Marker 같은 일부 디스플레이 글꼴은 라틴 전용이라 키릴 문자가 없습니다. 빈 네모가 나오지 않도록 대체 글꼴을 넣고 이를 알려 드립니다. 스타일을 통일하려면 Rubik Black이나 Russo One처럼 키릴을 지원하는 글꼴을 고르세요.

네, 레이어마다 "피사체 뒤" 스위치가 있습니다. 끄면 글자가 위로 올라옵니다. 한 단어는 뒤에, 다른 단어는 앞에 두는 식으로 섞을 수 있습니다.

머리카락이 이 효과를 망치는 이유가 아니라 성립시키는 이유가 될 만큼 잘 잘립니다. ISNet은 사람이나 사물의 경계를 잔머리와 가는 윤곽까지 포함해 찾도록 학습되어, 글자가 앞머리 뒤로 실제처럼 사라집니다. 어려워하는 지점은 모든 누끼가 어려워하는 바로 그곳입니다 — 피사체가 뒤쪽과 색조가 비슷할 때. 영상에서는 RobustVideoMatting이 일을 맡아 프레임마다 잘라내면서 프레임 사이의 가장자리를 안정되게 유지합니다. 정지 이미지용 누끼를 프레임마다 돌리면 떨림이 생기는데, 그 떨림이야말로 효과의 정체를 들키게 만드는 요소입니다.