在數字內容創作與電商設計領域,精準高效的摳圖功能是用戶的核心需求。近日,美圖設計室智能摳圖功能完成全面升級,通過自研AI技術的突破性創新,為用戶帶來簡單、高效、精準的智能摳圖體驗。

作為美圖設計室的王牌功能之一,智能摳圖此次升級不僅大幅提升了高分辨率圖像的處理能力,更通過完善交互方式,大幅提升場景覆蓋率,讓專業級摳圖技術真正實現“零門檻”應用。

在交互方式上,用戶通過少量交互即可完成復雜選區的精確分割。無需精準點擊,就能輕松調整選區,對于人像、商品、復雜背景甚至發絲細節等難處理的元素,分割質量更加穩定,輕松獲得高質量摳圖。而且可以覆蓋人像、商品、圖標等常見場景的分割,還支持家具、珠寶等垂類場景,服務各類型電商和設計師群體,算法的泛化能力不斷提升。

除此之外,美圖設計室還集成后期處理功能,支持換背景、調濾鏡、改尺寸、邊緣優化等操作。

珠寶設計師張女士表示:“過去處理珠寶產品圖需要反復手動擦除,現在AI能自動識別材質特性,戒指、項鏈等復雜造型的摳圖成品都可以直接用于詳情頁了,非常省心。”

這項升級助力電商行業降本增效。某石獅服裝品牌店主分享道:“商品圖處理從外包轉為自主操作后,每天處理的100多張圖片所需時間從幾小時縮短至30分鐘,我們自己上傳產品圖片到AI商品圖,它會自動摳好圖,細節基本都能摳到,不怎么需要二次調整,然后可以去選擇背景生成,每年因此節省了大量修圖成本。”商品上傳后更關鍵的是,AI算法保證了處理效果的穩定性,消除了人工操作的品質波動,確保主圖視覺風格的統一性。

此次升級的核心驅動力源于美圖影像研究院(MT Lab)提出的兩階段細化框架SAM-REF。該技術直擊早期融合方法(如FocalClick)依賴多次重復計算導致延遲過高和后期融合方法(如Segment Anything Model/SAM)在復雜邊緣處理上存在明顯短板的痛點,能夠在維持SAM運行效率的同時,提升SAM的交互式分割能力,尤其是在高精度場景下。

據了解,美圖影像研究院(MT Lab)聯合清華大學、新加坡國立大學、北京理工大學、北京交通大學等知名高校發布的5篇論文入選CVPR 2025,均聚焦于圖像編輯領域,分布在生成式AI、交互式分割、3D重建三個方面。在分割領域美圖深耕多年,研究成果豐碩,包括發表4篇頂級學術會議論文、獲得3項國際比賽冠亞軍榮譽,以及申請數十項技術專利。憑借這些深厚的技術積累,結合對實際應用場景的精細打磨,美圖摳圖功能效果已躋身行業領先地位。

行業分析師表示,隨著AI技術的迭代升級,智能摳圖作為基礎能力正在重構整個設計生態。美圖設計室此次算法升級,既是對用戶需求的深度響應,也展現了其在前沿技術商業化應用上的敏銳嗅覺。這種將尖端算法轉化為普惠工具的能力,或將重新定義設計軟件行業的競爭格局。