遮罩可以協助標記不要使用的區域，但不會自動補回人物遮住的背景。還要確認定位與訓練各自是否讀取遮罩、黑白語意及縮放是否一致。優先保留沒有遮擋的觀測，再以小範圍資料驗證流程。
定位用遮罩，與訓練用遮罩是兩件事
SfM 階段可能需要避免在移動人物上建立特徵關係；訓練階段則要確認被遮區域如何影響影像比較與損失。把人物塗黑再當一般照片輸入，不等於正確忽略該區域。
不同工具與版本的行為會改變。不要因為檔案名稱叫 mask，就假設每個階段都已套用；先用可辨識的小範例確認。
AI 分割也需要品質檢查
SAM 2 等分割工具可協助產生影像或影片的物件遮罩，但人物邊緣、頭髮、手持物與遮擋切換仍應檢查。人物影子與鏡中倒影可能不在同一個分割區域內。
記錄原圖與遮罩的一對一關係，確認尺寸、裁切、去畸變與檔案路徑。黑色代表忽略或保留，應依目標流程文件確認，不能跨工具照搬。
有人遮住整段牆面，遮罩也不能提供牆的觀測
找出其他角度或其他時刻沒有被遮住的照片，才有機會約束該背景。如果所有照片都被人物遮住，應評估補拍、限制觀看範圍，或明確標示生成補全。
驗收時比較人物殘留、背景孔洞與新視角浮點，不只看人物是否從正面消失。本文未主張 Visuloma 已有一鍵自動移除所有動態物件的服務。
技術來源與內容範圍
研究整理與排查方法；未提供的個案素材與實測結果，不作既有成果呈現。
來源查核：2026.10.16。實際適用性仍依資料、方法與軟體版本確認。