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一种新的抠图方法，更精准和高效
Matting by Generation：利用图像生成模型来实现更高质量的图像抠图
无需任何额外输入，仅凭单张输入图像即可自动提取前景并生成高质量的边界细节。
在处理复杂的边界细节（如头发、鞋带等）方面表现出色，能够生成接近真实感的边界效果。
该方法利用了潜在扩散模型取代回归神经网络，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。
该方法还可以使用多种辅助信息，比如文本描述、简单的图像标记、涂鸦等。通过整合这些信息，模型可以更准确地识别前景和背景，生成的图像效果更好。
例如，可以用一句话描述图像中的前景，或者用简单的线条标记出前景区域，模型就能根据这些提示生成更准确的前景图像。
论文：https://arxiv.org/pdf/2407.21017
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