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基于区域注意力和精细化的轻量级人像抠图
我们提出了一个高分辨率人像抠图的轻量级模型，无需使用任何辅助输入，并能在高清视频中实时进行处理。我们的模型采用了两阶段的框架，其中低分辨率网络用于粗糙的透明度估计，后续的细化网络用于改善局部区域。通过利用 Vision Transforme
PDF8 months ago
EFormer：专注于肖像抠图前景语义轮廓特征的增强 Transformer
我们提出了 EFormer 方法，用于增强模型对语义和轮廓特征的注意力，特别是后者，通过建立语义和轮廓探测器 (SCD) 来准确捕捉它们的分布，最终通过融合这两种特征生成预测的肖像 alpha matte。实验表明，EFormer 方法在肖
PDF10 months ago
CVPR提高图像质量的曝光校正模型
提出了一种端到端的曝光校正模型，采用感知损失，特征匹配损失和多尺度辨别器来提高生成图像的质量并使训练更加稳定，实验结果表明其有效性。在大规模曝光数据集上，取得了最新的最优结果，并研究了图像曝光设置对画像抠图任务的影响，发现曝光过度和曝光不足
PDF2 years ago
隐私保护下的人像抠图再思考
本文提出了一个隐私保护的肖像抠图 (P3M) 标准数据集，采用高分辨率的面部模糊肖像图像以及高质量的阿尔法抠图来评估现有的抠图方法。针对训练集仅用面部模糊图像而测试集包含任意图像的情况，本文使用 P3M-Net 模型和剪切图法提高了抠图模型
PDF2 years ago
CVPR单输入生成人像抠图 Alpha Matte
本论文提出了一种无需提供附加输入的方法进行人物抠图，将任务分为分割和 alpha matte 预测两个子任务，利用图像和分割图来预测 alpha matte，并通过引入分割编码块来避免分割信息的消失。该方法在四个基准数据集上表现优异，且结果
PDF3 years ago
MODNet: 基于目标分解的实时无预分割抠图人像合成
用一张单独的图像实现实时人像抠像的轻量级抠像分解网络（MODNet），其优化了一系列子目标同时通过显式约束、融合多尺度特征和采用自监督一致性策略来提高模型的效率和鲁棒性，且在 Adobe Matting 数据集和 PPM-100 基准测试中
PDF4 years ago