我们构建了包含 200 张透明物体的测试集：
- 玻璃器皿（酒杯、水杯、窗户）
- 透明包装（塑料瓶、保鲜膜）
- 液体（水、饮料、化学品）
- 特殊材质（亚克力、冰块）

- **边缘准确度**：AI 边界与真实边缘的 IoU
- **内容保真度**：处理后内容的视觉自然度
- **伪影率**：异常像素占总像素比例
- **处理时间**：单张图片处理耗时

- **seedream-4.5**（PhotoCut）
- **Remove.bg**（最新 API）
- **Adobe Firefly**（Web 版）
- **Clipdrop**（桌面版）

| 工具 | 玻璃器皿 | 液体 | 塑料包装 | 平均 |
|------|----------|------|----------|------|
| **seedream-4.5** | **96.8%** | **94.2%** | **93.5%** | **94.8%** |
| Adobe Firefly | 78.3% | 72.1% | 75.6% | 75.3% |
| Clipdrop | 71.5% | 68.2% | 70.1% | 69.9% |
| Remove.bg | 62.4% | 58.7% | 61.2% | 60.8% |

**seedream-4.5 领先幅度：+25.4%**

| 工具 | 发丝 | 羽毛 | 网格 | 镂空 | 平均 |
|------|------|------|------|------|------|
| **seedream-4.5** | **97.2%** | **95.8%** | **94.1%** | **93.6%** | **95.2%** |
| Adobe Firefly | 89.3% | 85.2% | 82.7% | 80.5% | 84.4% |
| Clipdrop | 82.1% | 78.6% | 76.3% | 74.2% | 77.8% |
| Remove.bg | 75.8% | 72.4% | 69.1% | 67.5% | 71.2% |

**seedream-4.5 领先幅度：+12.8%**

| 工具 | 逆光人像 | 高反差背景 | 混合光源 | 平均 |
|------|----------|------------|----------|------|
| **seedream-4.5** | **93.5%** | **91.8%** | **89.2%** | **91.5%** |
| Adobe Firefly | 81.2% | 78.6% | 76.3% | 78.7% |
| Clipdrop | 73.5% | 71.2% | 68.9% | 71.2% |
| Remove.bg | 68.4% | 65.7% | 62.1% | 65.4% |

**seedream-4.5 领先幅度：+22.8%**

| 维度 | seedream-4.5 | Adobe Firefly | Clipdrop | Remove.bg |
|------|--------------|---------------|----------|-----------|
| 透明物体 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 复杂边缘 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 处理速度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| API 友好度 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 免费额度 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐ |
| 综合得分 | **94.2** | 79.5 | 72.3 | 65.8 |

原图：红酒杯，逆光拍摄，背景有复杂纹理

Remove.bg：
  ❌ 边缘模糊，红酒部分被错误识别为背景
  ❌ 玻璃高光区域产生伪影

Clipdrop：
  ⚠️ 边缘基本正确，但玻璃厚度感丢失
  ⚠️ 红酒颜色略有偏差

Adobe Firefly：
  ✅ 边缘准确，玻璃质感保留
  ⚠️ 背景填充略有不自然

seedream-4.5：
  ✅✅ 边缘极其精准，玻璃折射效果自然
  ✅✅ 深度感知准确，立体感强

原图：透明塑料瓶包装的商品，背景有文字

Remove.bg：
  ❌ 塑料膜边缘处理粗糙
  ❌ 内部产品轮廓被错误分割

Clipdrop：
  ⚠️ 边缘可接受，但内部细节丢失
  ⚠️ 塑料质感处理一般

Adobe Firefly：
  ✅ 边缘处理较好
  ⚠️ 生成式填充导致背景失真

seedream-4.5：
  ✅✅ 精准区分塑料膜和产品
  ✅✅ 背景重建自然，无痕迹

# 简化的深度感知分割流程
def depth_aware_segmentation(image):
    # Step 1: 多尺度特征提取
    features = extract_multi_scale_features(image)  # ViT + CNN

    # Step 2: 深度估计
    depth_map = estimate_depth(image)  # 恢复 3D 空间信息

    # Step 3: 前后景分离
    segmentation = separate_foreground(
        features,
        depth_map,
        threshold=0.5  # 基于深度的软边界
    )

    return segmentation

def generative_infill(image, mask, context):
    # Step 1: 分析周围上下文
    context_features = analyze_surroundings(image, mask)

    # Step 2: 生成候选内容
    candidates = generate_content(context_features)

    # Step 3: 风格匹配
    blended = blend_with_style(candidates, image, mask)

    return blended