NVIDIA Background TOP 完全ガイド | 使い方・パラメータ解説【TouchDesigner】

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NVIDIA Background TOP の AI 人物セグメンテーション機能を示す図

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概要 📖 – AI で人物を切り抜く

NVIDIA Background TOPは、カメラ入力から AI で人物を検出し、白黒のキー画像 (アルファマット) を生成する TOPです。NVIDIA Maxine の AI Green Screening モデルを利用し、グリーンバック撮影なしでリアルタイムに人物を背景から分離します。

主な用途 🎯

  • ライブ配信・ビデオ会議での背景差し替え (グリーンバック撮影が不要)
  • VJ / ライブ演出でカメラ入力から人物だけをリアルタイム抽出
  • バーチャルプロダクションでの人物アルファマット生成
  • インタラクティブ展示で人物シルエットを使った演出
  • 動画ポストプロダクションで物理キーイング素材の代替

データフロー 🔄

入力: カメラ・動画の RGB 映像
 ↓
AI セグメンテーション (NVIDIA Maxine モデル)
 ↓
出力: 人物=白・背景=黒のモノクロキー画像

Tips

初心者の方は、以下日本語書籍も手元にあると安心です。

まる。
まる。

実際の案件事例まで踏み込んで紹介されていて、効率よくスキルアップするなら必携の二冊です！

パラメータ解説 ⚙️

Background Page 📁

Mode .mode 🎛️

Mode (AI モデル選択) — 人物セグメンテーションに使う AI モデルを切り替えます。

項目 内部名 説明
Quality .quality 高品質モデル。処理は遅いが、エッジが滑らかで誤検出が少ないキー画像を生成
Performance .performance 高速モデル。リアルタイム重視のとき選択。品質は落ちるが軽量

Chair Segment .segment 🪑

Chair Segment (椅子の扱い) — 画面内の椅子を前景・背景どちらに含めるかを指定します。

項目 内部名 説明
Foreground .foreground 椅子を前景扱い。モノクロ出力に椅子のシルエットも含める
Background .background 椅子を背景扱い。モノクロ出力には含めず人物だけ抽出

Common Page 🔧

Output Resolution .outputresolution 🖼️

出力解像度の決定方式

項目 内部名 説明
Use Input .useinput 入力 TOP の解像度をそのまま継承
Eighth .eighth 入力解像度の 1/8
Quarter .quarter 入力解像度の 1/4
Half .half 入力解像度の 1/2
2X .2x 入力解像度の 2 倍
4X .4x 入力解像度の 4 倍
8X .8x 入力解像度の 8 倍
Fit Resolution .fit 指定解像度に縦横比を保持して収める
Limit Resolution .limit 指定解像度を上限としてクランプ
Custom Resolution .custom Resolution パラメータで任意指定

Resolution .resolution 📐

カスタム解像度の幅・高さ指定 (Output Resolution = Custom 等の時のみ有効):

  • Resolution W: 出力幅 (ピクセル単位)。Output Resolution が Custom Resolution / Fit Resolution / Limit Resolution の時に有効
  • Resolution H: 出力高 (ピクセル単位)。同上

Resolution Menu .resmenu 📋

よく使う解像度プリセットのドロップダウン:

  • Resolution Menu: NTSC / PAL / HDTV 720 / HDTV 1080 / 4K UHD 等のプリセットから選択すると Resolution W / Resolution H が自動セットされる

Use Global Res Multiplier .resmult 🔢

プロジェクト全体の解像度倍率の適用:

  • Use Global Res Multiplier: Project Settings の Global Resolution Multiplier をこの TOP に適用するかどうか。プロトタイプを低解像度で動かしつつ最終出力で一括フル解像度化する運用に便利

Output Aspect .outputaspect 📏

出力アスペクト比の決定方式

項目 内部名 説明
Use Input .useinput 入力 TOP のアスペクトを継承 (伝播事故の元、非推奨)
Resolution .resolution 解像度から自動導出 (推奨デフォルト)
Custom Aspect .custom Aspect1 / Aspect2 で手動指定

Aspect .aspect 📐

カスタムアスペクト比の指定 (Output Aspect = Custom Aspect の時のみ有効):

  • Aspect1: 横方向アスペクト値 (Output Aspect = Custom Aspect の時のみ有効)
  • Aspect2: 縦方向アスペクト値 (同上)

Input Smoothness .inputfiltertype 🎚️

入力テクスチャのサンプリング方式

項目 内部名 説明
Nearest Pixel .nearest 最近傍ピクセルサンプリング (ピクセルアート向け、ジャギーが残る)
Interpolate Pixels .linear バイリニア補間 (滑らか、デフォルト)
Mipmap Pixels .mipmap ミップマップ補間 (縮小時のモアレ抑制、わずかにコスト高)

Fill Viewer .fillmode 🖥️

ビューア内でのテクスチャの収め方

項目 内部名 説明
Use Input .useinput 入力 TOP の Fill Viewer 設定を継承
Fill .fill ビューアいっぱいに引き伸ばす (アスペクト無視)
Fit Horizontal .width 横幅に合わせて収める (上下に余白)
Fit Vertical .height 縦幅に合わせて収める (左右に余白)
Fit Best .best アスペクト保持で内側に収まる最大サイズ
Fit Outside .outside アスペクト保持で外側まで覆う最小サイズ (はみ出しあり)
Native Resolution .nativeres テクスチャのネイティブ解像度のまま等倍表示

Viewer Smoothness .filtertype 🎛️

ビューア表示時のサンプリング方式

項目 内部名 説明
Nearest Pixel .nearest 最近傍ピクセルサンプリング (ピクセル単位での確認向け)
Interpolate Pixels .linear バイリニア補間 (滑らか、デフォルト)
Mipmap Pixels .mipmap ミップマップ補間 (縮小ビュー時のモアレ抑制)

Passes .npasses 🔁

オペレータの反復実行回数:

  • Passes: TOP の処理を何パス繰り返すかの整数値。前回パスの結果が次回パスの入力になる。ブラー反復やフィードバック処理に利用

Channel Mask .chanmask 🎨

処理対象のチャンネルマスク (R/G/B/A 個別トグル):

  • Channel Mask: R / G / B / A 各チャンネルのオン/オフトグル。オフのチャンネルは TOP の処理を受けず入力値がそのまま通過

Pixel Format .format 🎨

出力テクスチャのピクセルフォーマット (ビット深度・チャンネル構成)

項目 内部名 説明
Use Input .useinput 入力 TOP のフォーマットを継承
8-bit fixed (RGBA) .rgba8fixed 標準 8 ビット固定小数 RGBA (デフォルト、軽量)
sRGB 8-bit fixed (RGBA) .srgba8fixed sRGB ガンマ補正済 8 ビット RGBA
16-bit float (RGBA) .rgba16float 16 ビット浮動小数 RGBA (HDR・中間処理向け)
32-bit float (RGBA) .rgba32float 32 ビット浮動小数 RGBA (最高精度、メモリ大)
10-bit RGB with 2-bit Alpha .rgb10a2fixed 10-10-10-2 ビット固定小数 (バンディング抑制)
16-bit fixed (RGBA) .rgba16fixed 16 ビット固定小数 RGBA
11-bit float (RGB) .rgb11float 11-11-10 ビット浮動小数 RGB (アルファなし、HDR 軽量)
16-bit float (RGB) .rgb16float 16 ビット浮動小数 RGB (アルファなし)
32-bit float (RGB) .rgb32float 32 ビット浮動小数 RGB (アルファなし)
8-bit fixed (Mono) .mono8fixed 8 ビット固定小数モノクロ
16-bit fixed (Mono) .mono16fixed 16 ビット固定小数モノクロ
16-bit float (Mono) .mono16float 16 ビット浮動小数モノクロ
32-bit float (Mono) .mono32float 32 ビット浮動小数モノクロ
8-bit fixed (RG) .rg8fixed 8 ビット固定小数 R+G 2 チャンネル
16-bit fixed (RG) .rg16fixed 16 ビット固定小数 R+G
16-bit float (RG) .rg16float 16 ビット浮動小数 R+G
32-bit float (RG) .rg32float 32 ビット浮動小数 R+G
8-bit fixed (A) .a8fixed 8 ビット固定小数アルファ単体
16-bit fixed (A) .a16fixed 16 ビット固定小数アルファ単体
16-bit float (A) .a16float 16 ビット浮動小数アルファ単体
32-bit float (A) .a32float 32 ビット浮動小数アルファ単体
8-bit fixed (Mono+Alpha) .monoalpha8fixed 8 ビット固定小数モノクロ+アルファ
16-bit fixed (Mono+Alpha) .monoalpha16fixed 16 ビット固定小数モノクロ+アルファ
16-bit float (Mono+Alpha) .monoalpha16float 16 ビット浮動小数モノクロ+アルファ
32-bit float (Mono+Alpha) .monoalpha32float 32 ビット浮動小数モノクロ+アルファ

実践アイデア 💡

Example 1: ライブ配信での背景差し替え 📹

Video Device In TOP → NVIDIA Background TOP → Composite TOP → NDI Out TOP

Web カメラの RGB 映像を NVIDIA Background TOP に通し、生成された白黒キー画像をマスクとして背景映像と Composite TOP で合成、NDI Out 経由で配信ツールに送出する基本構成です。

  1. Video Device In TOP で Web カメラを入力
  2. NVIDIA Background TOP の Mode を Performance に設定 (配信は速度優先)
  3. Chair Segment は Background にして椅子は背景扱い
  4. 出力のキー画像と差し替え背景を Composite TOP で合成
  5. NDI Out TOP で OBS / Zoom 等へ送出

Example 2: VJ 演出で人物抽出 🎛️

Movie File In TOP → NVIDIA Background TOP → Matte TOP → Over TOP → 出力

事前撮影したダンサー映像を NVIDIA Background TOP で人物のみ抽出し、Matte TOP でアルファ付き素材化、Over TOP で別レイヤーの背景に重ねて VJ 用素材として書き出すフローです。

  1. Movie File In TOP でダンサー映像を入力
  2. NVIDIA Background TOP の Mode を Quality に設定 (収録は品質優先)
  3. Matte TOP で元映像とキー画像を組み合わせアルファ付きに変換
  4. Over TOP で背景レイヤーに人物を重ねる

Example 3: 展示で人物シルエット 🎨

Video Device In TOP → NVIDIA Background TOP → Threshold TOP → Composite TOP

来場者を撮影したカメラ映像から人物だけを切り出し、Threshold TOP で 2 値化してシルエットアートに加工し、グラフィック背景と合成してプロジェクション投影する展示用途のフローです。

  1. Video Device In TOP で来場者を撮影
  2. NVIDIA Background TOP でキー画像を生成
  3. Threshold TOP でくっきり 2 値化
  4. シルエットとグラフィック背景を Composite TOP で合成

関連オペレータ 🔗

類似機能OP 🔍

  • Chroma Key TOP — グリーンバック撮影素材を色相で抜く伝統的キーイング
  • RGB Key TOP — RGB 値の閾値でキー画像を生成
  • Difference TOP — 2 入力の差分から動体を抽出
  • Luma Level TOP — 輝度ベースでマスクを作る単純キーイング

組み合わせ推奨OP 🔄

  • Composite TOP — 生成キー画像を使って人物と背景を合成
  • Matte TOP — 元映像とキー画像を組合せアルファ付き素材化
  • Over TOP — アルファ付き人物を別レイヤーへ重ねる
  • Threshold TOP — キー画像をくっきり 2 値化してシルエット化
  • Blur TOP — キー画像のエッジを柔らかくしてなじませる

前処理・後処理TOP 🎯

Info CHOP情報 📊

NVIDIA Background TOP は Info CHOP による出力画像のメタ情報取得に対応しています。

TOP固有情報 🖼️

  • resx: TOP の出力解像度 X (ピクセル単位)
  • resy: TOP の出力解像度 Y (ピクセル単位)
  • aspectx: アスペクト比 X
  • aspecty: アスペクト比 Y
  • depth: 3D テクスチャ / テクスチャ配列の深度 (2D テクスチャでは 1)
  • gpu_memory_used: TOP が消費している GPU メモリ量 (MB 単位)

汎用オペレータ情報 🔄

  • total_cooks: プロセス開始からのクック回数
  • cook_time: 最後のクック時間 (ミリ秒)
  • cook_frame: 最後にクックされたフレーム番号
  • warnings: 警告数
  • errors: エラー数

TOP 共通情報 🖼️

  • resx: 出力画像の幅 (ピクセル)
  • resy: 出力画像の高さ (ピクセル)
  • aspectx: アスペクト比の横成分
  • aspecty: アスペクト比の縦成分
  • depth: ピクセルあたりのビット深度
  • gpu_memory_used: この TOP が使用している GPU メモリ量 (バイト)

トラブルシューティング ⚠️

よくある問題と解決策 🔧

❌ Problem: 出力が真っ黒・真っ白のまま反応しない
✅ Solution:

  • 対応 GPU (NVIDIA RTX 20/30/40/50 シリーズ) が搭載されているか確認
  • NVIDIA Video Effects SDK から AI モデルファイルを別途ダウンロード済か確認
  • OS が Windows か確認 (macOS / Linux では動作しない)

❌ Problem: フレームレートが極端に下がる
✅ Solution:

  • Mode を Quality から Performance に切替えて軽量モデルを使用
  • 前段で入力解像度を下げる (Resolution TOP / Fit TOP で 720p や 540p に落とす)
  • 他の重い AI ノード (NVIDIA Denoise TOP 等) と同居していないか確認

❌ Problem: ZED デバイスと併用してエラーが出る
✅ Solution:

  • 公式仕様で TensorRT のバージョン競合があり同一プロジェクト内では使用不可
  • ZED 入力が必要な場合は別プロジェクトに分離し、NDI 等で映像を受け渡し

❌ Problem: 椅子や机が背景に混ざってしまう
✅ Solution:

  • Chair Segment を Foreground に切替えると椅子が前景扱いになる
  • 椅子以外の家具は AI モデルの認識対象外のため、後段の Matte TOP で手動マスクを補う

参考資料 📚

その他 🔗

公式リソース 📖

外部リソース 🌐

この記事はLLMと共に内容を執筆、更新しています。
最新バージョンとの項目差異など、情報の不一致を見つけた心優しい方はXもしくはInsta、メールなどよりサイト管理者までご連絡ください😎


まる。

お仕事のご依頼はDM又はメールにて。
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Python/Touchdesigner/M5Stackをこよなく愛すフルスタックエンジニア。
専門は生理心理学、趣味はヨガやサウナ、EMS電気風呂などヘルスケア全般。
脳波や筋電、心拍を中心とした生体情報のセンシング＆インタラクティブアートづくりがライフワーク。

普段はワントゥーテンという会社で空間演出エンジニアをしています。
リファラル採用お繋ぎできますので、我こそはという尖った方は経歴と希望職種添えてDMください(エンジニア以外、営業職等もOK)。
ご飯行きましょう。

↓日常垢
Instagram：＠malmal0v0

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