背景を外す

背景の除去は、ほかのすべてが依存する工程です。どの画素が商品なのかがわからないうちは、商品を純白の上に置くことも、画面の 85 % を埋めることも、影を足すこともできません。ブラウザでそれをどう行っているか、そして——より役に立つ話として——どこで効かなくなるか。

色しきい値では足りない理由

思いつきやすいのは、背景色に近い画素をすべて消すやり方です。現実の商品ではほぼ必ず失敗します。商品もまた背景色を含んでいるからです。白い紙の上の白い箱は自分の面を失います。白いラベルの瓶はラベルを失います。白の上で撮った靴は白いソールを失います。しきい値の比較には、*商品のまわりの白*と*商品の中の白*を区別する手立てがありません。結果は穴だらけの切り抜きで、手作業で直すことになります。多くの人が自動の背景除去そのものをあきらめるのはここです。

縁につながった領域を外す方式は代わりに何をするか

ここで使っている方式は画面の縁から始めて内側へ塗り広がり、**縁につながっていて**色が十分近い領域だけを取ります。商品の中の白には決して届きません。商品の輪郭が広がりを止めるからです。この一点の違いが、白ラベルと白ソールの事例を成立させます。背景色そのものも四辺に沿った画素の帯から推定し、平均ではなく中央値を取るので、隅の暗い物ひとつが推定を引きずることがありません。同じコードがブラウザでもプロジェクトのテストスクリプトでも動くので、あなたが得る挙動は検証された挙動です。

うまくいくかを事前に知る

何かを外す前に、アプリは背景がどれだけ*平坦*かを測ります。各縁サンプルの推定背景色からの距離を取り、その距離の 90 パーセンタイルを見ます。ばらつきが 18 未満なら背景は平坦とみなされ、除去は信頼できます。それを超える場合——柄のある面、強いグラデーション、物の載った棚——では、黙って試して運を天に任せることはしません。この測定こそが正直な部分です。テーブルの一部が貼りついたままの切り抜きを渡すより、背景が賑やかすぎると伝えるほうがましだからです。

本当に失敗する場面と、そのときどうするか

この手法を打ち負かす場面が三つあり、どれも調整では直りません。**賑やかな背景や柄のある背景**。塗り広がるべき単一の背景色が存在しないからです。**背景と同じ色の商品**。広がりが商品の内側へ入り込みます。柔らかい光で輪郭の見えない、白い紙の上の白いマグなど。そして**半透明の縁**。髪、毛、チュール、すりガラス、メッシュ。ここで正しい答えは内か外かではなく、画素ごとの部分的なアルファ値です。これらには有料の AI 切り抜きが適した道具であり、ブラウザ側は適していません。この線引きは意図的なもので、気づかれないほうがよい欠点ではありません。