在Pixel 6中，使用一種全新的技術，來計算自拍人像精確的Alpha遮罩，目的是要改善人像模式的拍攝效果，在合成景深效果的時候，能夠利用精確的Alpha遮罩，來擷取拍攝對象的輪廓，並且分離前景和背景。官方提到，這個技術讓擁有各種髮型的用戶，使用人像模式自拍時，都能取得漂亮的照片。
影像去背（Image Matting）是一種擷取精確Alpha遮罩的程序，該遮罩可以將前景和背景物體分開，被廣泛地應用在電影或是圖像編輯中，以達成替換背景或是合成景深效果等視覺效果。在傳統的影像分割技術中，圖像會以二元的方法進行分割，每個像素皆屬於前景或是背景。
研究人員解釋，影像分割技術無法處理細緻的場景，像是頭髮或是毛皮，除非替前景物體，估算每個像素透明值。而與分割遮罩不同，具有透明資訊的Alpha遮罩，可以保留髮絲等級的細節，並且精確地標記出前景邊界。
雖然目前深度學習技術，在影像去背方面有了明顯的進展，但Google提到，這項技術仍然存在許多挑戰，像是生成準確基準真相Alpha遮罩的方法，或是提高野外圖像的泛化能力，甚至是在行動裝置上，使用模型對高解析度圖像進行推理的障礙等。
Pixel 6人像模式所使用的人像去背技術，則克服了這些挑戰，Google訓練了一個由序列編碼器和解碼器模塊，所組成的全卷積神經網路，來估計高品質的Alpha遮罩。
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研究人員使用MobileNetV3模型作為骨幹，加上淺層解碼器，將RGB圖像以及粗糙的Alpha遮罩作為輸入，取得初步低解析度經改善過的Alpha遮罩。
接著則是通過序列淺層編碼器和解碼器模塊，來處理高解析度圖像，以及上一步經改善過的Alpha遮罩，研究人員解釋，淺層編碼器和解碼器比MobileNetV3，更仰賴低階的特徵，能夠利用高解析度的結構特徵，來預測每個像素最終的透明度數值。
全卷積神經網路能夠細化初始前景Alpha遮罩，並擷取像是髮絲等非常精細的細節，該神經網路架構，皆使用Tensorflow Lite，並可在Pixel 6上高效能地運作。
當前多數的影像去背深度學習研究，都仰賴人工註解每個像素以產生Alpha遮罩，以分開前景和背景，這些遮罩由圖像編輯工具或是綠幕生成，Google提到，這個過程很無聊，也難以產生大型資料集，而且Alpha遮罩也容易出現錯誤。
Google則是使用容積擷取系統Light Stage，來生成高品質的訓練資料集，跟過去的資料集相比更加真實，另外，Google還透過合成野外圖像的Alpha遮罩，來提高模型的泛化能力。
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