Feb, 2024

通用图像抠图的双重上下文聚合

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TL;DR提出了一种名为 Dual-Context Aggregation Matting (DCAM) 的简单且通用的抠图框架，它能够在任意引导或无引导的情况下实现稳健的图像抠图。通过全局轮廓分割和局部边界细化，DCAM 对各种类型的引导和对象都表现出较强的鲁棒性。在五个抠图数据集上的实验结果表明，所提出的 DCAM 在自动抠图和交互式抠图任务中优于现有的抠图方法，突显了 DCAM 的强大普适性和高性能。
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发现论文，激发创造
  • 上下文感知图像抠像：同时估计前景和 Alpha 值

    本研究旨在提出一种上下文感知的自然图像抠图方法，通过使用两个编码器网络来提取本地特征和全局上下文信息，以同时估计前景和 alpha 遮罩。

    Sep, 2019

  • 自然图像抠像中的上下文聚合方法再思考

    本文提出了一种简单而有效的自然图像抠图网络 AEMatter，它利用外观增强的轴向学习块扩大了感受野，并采用混合变压器编解码器，在四个数据集上的实验结果表明，AEMatter 在抠图方面的表现明显优于现有的方法，特别是在 Adobe Composition-1K 数据集上，在 SAD 和 MSE 方面相较于 MatteFormer 分别减少了 25％和 40％。

    Apr, 2023

  • 基于引导上下文注意力的自然图像抠图

    使用指导上下文关注模块的全新的端到端方法，以解决通过利用周围信息来估计本地不透明度的问题，并利用深度神经网络学习的丰富特征，成功地优于自然图像抠图中最先进的方法。

    Jan, 2020

  • 上下文抠图

    使用同类前景图像的参考图像和引导先验，提出了上下文抠图的新任务设置。为了克服精确前景匹配的关键挑战，引入了 IconMatting，一种基于预训练文本到图像扩散模型构建的上下文抠图模型。在 ICM-57 测试集上的定量和定性结果表明，IconMatting 在保持自动化抠图水平的同时，与基于 trimap 的抠图方法相媲美。

    Mar, 2024

  • 深度图像抠图

    本文提出一种基于深度学习的图像抠图算法，使用深度卷积编码器 - 解码器网络和卷积网络相结合，提高了前景和背景颜色相似或纹理复杂的图像抠图效果，并生成了一个大规模的图像抠图数据集，实验结果表明该算法优于之前的方法。

    Mar, 2017

  • 深度自动自然图像抠图

    提出了一种基于端到端的自动图像抠图网络，通过注意力机制和预测通用 Trimap 的方法，在无需辅助输入（如 Trimap）的情况下从任意自然图像中估计软前景，可用于图像编辑，该方法在 AIM-500 数据集上的实验结果表明，在客观和主观上均优于现有方法。

    Jul, 2021

  • 提升真实世界图像中基于无定界边缘的抠图技术

    在本文中，我们定义显著对象为前景，并提出了一个名为 MFC-Net 的多特征融合的粗到精的网络，它完全整合了多个特征以获得准确完整的 alpha 遮罩。此外，我们引入图像协调方法来填补合成图像和真实图像之间的差距。最重要的是，我们建立了迄今为止最大的通用抠图数据集（Real-19k）。实验证明，我们的方法在合成图像和真实世界图像上都显著有效，并且在真实世界数据集上的性能远远优于现有的无抠图方法。我们的代码和数据将很快发布。

    May, 2024

  • 高分辨率深度图像抠像

    本文提出 HDMatt，第一个用于高分辨率输入的基于深度学习的图像抠图方法，采用一种新的模块设计以解决不同片段之间的上下文依赖性和一致性问题，并在 Adobe 图像抠图和 AlphaMatting 基准上取得了新的最先进性能和更高分辨率图像的出色视觉效果。

    Sep, 2020

  • 解耦图像抠像

    本文提出了一个名为 AdaMatting 的新的端到端抠图框架，该框架将传统的抠图过程分解为两个子任务：Trimap 适应和 Alpha 估计，通过单个深度卷积神经网络 (CNN) 分别处理这两个子任务，实现了更好的性能表现。

    Sep, 2019

  • 基于注意力引导的时间连续视频对象抠图

    该论文提出了一种基于深度学习的新型视频对象抠图方法，能够实现时间上连贯的抠图效果，并使用注意力机制的时间聚合模块在特征空间中计算相邻像素沿时间轴的时序相关性，同时利用带有稀疏用户注释关键帧的先进视频对象分割网络进行细调以解决抠图问题。实验结果表明，该方法能够生成适用于各种视频的高质量阿尔法抠图。

    May, 2021