如果你想問超能網裡面的攝影師最討厭的工作是什麼，想必就是對每天拍攝好的海量產品照片進行摳圖了吧，尤其是散熱器以及透明的產品，更需要花費大量的時間與精力去完成摳圖。畢竟目前PhotoShop中的魔棒還是以顏色作為特徵區分物體與背景，很難完成複雜度較高的畫面摳圖。不過Adobe已經想出一個絕佳的方法解決這個問題，還是用上了深度神經網路對圖像的自然結構進行摳圖。
Adobe在論文中提出了一個基於深度學習的新演算法來應付複雜畫面的摳圖，該深度學習模型主要劃分成兩個模組，一個是基於深度卷積網路，深度卷積網路將圖像和對應的三分圖作為輸入源，並預測圖像的α蒙版；另一個則是小型卷積神經網路，對第一個網路預測的α蒙版進行精煉從而擁有更準確的α值和銳化邊緣，這樣一個較為完善的摳圖模式就誕生了。
Adobe Research 接下來還進行了大量的圖片訓練神經網路，資料集包含了49300張圖片以及1000張測試用圖片，測試結果表明，該演算法比以往所有的演算法更為優越，尤其是處理毛髮摳圖上，細緻程度超越人工摳圖。小編只想著Adobe快點把這項演算法集成到Photoshop中啊，減輕工作負擔。
