“Matting by Generation”是一种新的图像抠图方法,将传统的回归问题转换为生成模型问题,利用预训练的扩散模型生成高质量的抠图。这种方法不需要额外的输入即可生成准确的抠图,也可以通过三分图、掩码和文本等指导生成。
传统的图像抠图方法通常使用回归神经网络,这些方法依赖于手工标注的标签数据,但这些标签数据往往不完美,导致抠图结果不够理想。该项目提出了一种新方法,通过生成模型来进行图像抠图。这种方法利用了潜在扩散模型,并结合了大量预训练的知识,使得抠图结果更精确,细节更丰富。
发布时间:2024年08月08日
“Matting by Generation”是一种新的图像抠图方法,将传统的回归问题转换为生成模型问题,利用预训练的扩散模型生成高质量的抠图。这种方法不需要额外的输入即可生成准确的抠图,也可以通过三分图、掩码和文本等指导生成。
传统的图像抠图方法通常使用回归神经网络,这些方法依赖于手工标注的标签数据,但这些标签数据往往不完美,导致抠图结果不够理想。该项目提出了一种新方法,通过生成模型来进行图像抠图。这种方法利用了潜在扩散模型,并结合了大量预训练的知识,使得抠图结果更精确,细节更丰富。
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